而让损失函数持续下降，就能使得模型不断调整提升性能，其最好的方法就是使损失函数沿着梯度方向下降。 cs229 前言 在AdaBoost基本原理与算法描述中，我们介绍了AdaBoost的基本原理，本篇博客将介绍boosting系列算法中的另一个代表算法GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升树）算法。 这里对GBDT的学习做一个总结，也希望对有帮助的同学能有一个帮助。 在介绍AdaBoost的时候我们讲到了，AdaBoost算法是模型为加法模型，损失函数为指…
在大数据集上的表现更快，大数据集指样本量大且特征数多。 Lbfgs, sag 和 newton-cg 求解器只支持 L2罚项以及无罚项，对某些高维数据收敛更快。 这些求解器的参数 multi_class设为 multinomial 即可训练一个真正的多项式 logistic 回归 ，其预测的概率比默认的 “one-vs-rest” 设定更为准确。 这个课程来源于博客园中Vamei的博客，非常不错的Python教程，其实看Vamei的博客是可以的，但是实验楼配了在线的Python开发环境，很方便的，看博客的过程中不懂的，直接动手操作，学习起来很高效。
cs229: 训练阶段：
感谢各位的点赞和评论，希望继续指出错误。 现在我们将评估逻辑回归模型是否正确的学习和理解。 因此这个混淆矩阵将包含我们模型的正确和错误的预测。
老牌名校哈工大开设的MOOC课程，主要讲解基础编程内容。 为了降低课程难度，在设计课程时，特意把“程序设计”这块内容拆成两门课程：《程序设计基础》，《C语言程序设计精髓》，《程序设计基础》作为基础入门课程，亲民性高，同样适合零基础入门。 近期看的blue比较多，不管什么样的问题，只有经过他的讲解分析，感觉豁然开朗。 一个简单的if，for也会讲出不一样的味道来。 这门课程最大的优点是体系性强。
cs229: CS229 课程讲义中文翻译
LogisticRegression， LogisticRegressionCV 和logistic_regression_path。 这个课程主要是联系Linux命令的，介绍了常用的Linux实用命令的用法，关键是你可以在环境里面直接动手操作这些Linux命令，推荐，特别推荐给对于Linux命令不熟悉的人。 对于大型数据集，saga求解器通常更快。
- 对于第一次在线学习计算机的童鞋来说，可以帮助自己树立信心，让你亲近MOOC。
- 本文章从GBDT算法的原理到实例详解进行了详细描述，但是目前只写了回归问题，GitHub上的代码也是实现了回归、二分类、多分类以及树的可视化，希望大家继续批评指正，感谢各位的关注。
- 对于大型数据集，saga求解器通常更快。
- Lbfgs是一种近似于Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno算法的优化算法，属于准牛顿法。
- 该结果往往用于和其他特征值加权求和，而非直接相乘。
- 对于回归树算法来说最重要的是寻找最佳的划分点，那么回归树中的可划分点包含了所有特征的所有可取的值。
就如同他的标题写的一样，这个课程涵盖了计算机专业从大一到大四的所有课程，学完这些课程就能由浅入深全面掌握大学计算机技能，而且授课老师都是行业中比较优秀的老师，授课水平也不错，适合入门学习，对于计算机专业的可以查漏补缺，也可以在期末复习时用于恶补。 cs229 梯度提升树（Grandient Boosting）是提升树（Boosting cs229 Tree）的一种改进算法，所以在讲梯度提升树之前先来说一下提升树。 基本上就是这些没有啥变化了，如果字幕组把中文字幕翻译出来，我会加上。 前两门课都属于理论性比较强的，而这门课则是以实用性见长。
cs229: 多元正态分布
最近正在做的项目正好利用到了逻辑回归，所以正好系统的学习了下，本篇博文把自己的学习笔记、项目思路及代码都记录下来。 它的计算原理很多网站和书籍都有介绍，就不在这班门弄斧了，主要还是记录自己如何实现一、逻辑回归简介Logistic Regression算法是通过训练数据中的正负样本，学习样本特征和样本标签的假设函数，它是典型的线性分类器，是广义线性模型的一种。 它具有很强的可解释性，应用也非常广泛… 基本概念 cs229 Logistic回归也是一种分类方法，用于两分类问题。 其基本思想为：（1）寻找合适的假设函数，即分类函数，用以预测输入数据的判断结果；（2）构造代价函数，即损失函数，用以表示预测的输出结果与训练数据的实际类别之间的偏差；（3）最小化代价函数，从而获取最优的模型参数。
逻辑回归在许多统计课程中都会用到。 cs229 Liblinear应用了坐标下降算法（Coordinate Descent, CD），并基于 scikit-learn 内附的高性能 C++ 库 LIBLINEAR library 实现。 不过 CD 算法训练的模型不是真正意义上的多分类模型，而是基于 “one-vs-rest” 思想分解了这个优化问题，为每个类别都训练了一个二元分类器。 因为实现在底层使用该求解器的 LogisticRegression 实例对象表面上看是一个多元分类器。 Sklearn.svm.l1_min_c 可以计算使用 L1时 C 的下界，以避免模型为空（即全部特征分量的权重为零）。
cs229: Gradient Boosting： 拟合负梯度
随机森林和GBDT 的区别 2. 如下表所示：一组数据，特征为年龄、体重，身高为标签值。 共有5条数据，前四条为训练样本，最后一条为要预测的样本。
- Sklearn.svm.l1_min_c 可以计算使用 L1时 C 的下界，以避免模型为空（即全部特征分量的权重为零）。
- 逻辑回归在许多统计课程中都会用到。
- 如果我们的迭代轮数还没有完，可以继续迭代下面，每一轮迭代，拟合的岁数误差都会减小。
- 概述 在scikit-learn中，与逻辑回归有关的主要是这3个类。
- 若观测了n 个个体，称每一个个体的p 个变量为一个样品，而全体n 个样品形成一个样本。
- 本篇内容主要是对于基本书籍教材多元正态分布相关章节所写的学习笔记，结合自己的理解尽可能表述得通俗易懂，主要思路内容取自《程序员的数学之概率统计》。
- 它的计算原理很多网站和书籍都有介绍，就不在这班门弄斧了，主要还是记录自己如何实现一、逻辑回归简介Logistic Regression算法是通过训练数据中的正负样本，学习样本特征和样本标签的假设函数，它是典型的线性分类器，是广义线性模型的一种。
Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别）。 cs229 本篇内容主要是对于基本书籍教材多元正态分布相关章节所写的学习笔记，结合自己的理解尽可能表述得通俗易懂，主要思路内容取自《程序员的数学之概率统计》。 前言多元正态分布就是含有多个变量的正态分布，为什么关于多元正态分布要专门写一篇学习笔记？
对于大数据集，还可以用 SGDClassifier ，并使用对数损失（log loss）这可能更快，但需要更多的调优。 Lbfgs是一种近似于Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno算法的优化算法，属于准牛顿法。 Lbfgs求解器推荐用于较小的数据集，对于较大的数据集，它的性能会受到影响。 先来个通俗理解：假如有个人30岁，我们首先用20岁去拟合，发现损失有10岁，这时我们用6岁去拟合剩下的损失，发现差距还有4岁，第三轮我们用3岁拟合剩下的差距，差距就只有一岁了。
不过时的意思是：里边对基础知识的分析讲解，一些在java行业里边的点滴从业经典感悟是值得我们去领悟或学习的。 纵然API千变万化，代码解决问题的思路或中国IT从业人员在这个行业努力后的积累是需要通过互联网的技术手段一代一代传承下去。 注意，scikit-learn的逻辑回归在默认情况下使用L2正则化，这样的方式在机器学习领域是常见的，在统计分析领域是不常见的。 正则化的另一优势是提升数值稳定性。 cs229 Scikit-learn通过将C设置为很大的值实现无正则化。
本文章从GBDT算法的原理到实例详解进行了详细描述，但是目前只写了回归问题，GitHub上的代码也是实现了回归、二分类、多分类以及树的可视化，希望大家继续批评指正，感谢各位的关注。 对于回归树算法来说最重要的是寻找最佳的划分点，那么回归树中的可划分点包含了所有特征的所有可取的值。 在分类树中最佳划分点的判别标准是熵或者基尼系数，都是用纯度来衡量的，但是在回归树中的样本标签是连续数值，所以再使用熵之类的指标不再合适，取而代之的是平方误差，它能很好的评判拟合程度。 在深入了解多元高斯分布前，可以先了解一下一元高斯分布。
首先，GBDT使用的决策树是CART回归树，无论是处理回归问题还是二分类以及多分类，GBDT使用的决策树通通都是都是CART回归树。 因为GBDT每次迭代要拟合的是梯度值，是连续值所以要用回归树。 写在前面： 去年学习GBDT之初，为了加强对算法的理解，整理了一篇笔记形式的文章，发出去之后发现阅读量越来越多，渐渐也有了评论，评论中大多指出来了笔者理解或者编辑的错误，故重新编辑一版文章，内容更加翔实，并且在GitHub上实现了和本文一致的GBDT简易版（包括回归、二分类、多分类以及可视化），供大家交流探讨。
cs229: 计算机专业有哪些不错的公开课资源？
