摘要：
一、从一个例子开始 假设你在一家金融公司工作，老板交给你一个任务，建一个模型，用来预测一个借款人是否会违约，公司拥有一个借款人的特征数据，比如年龄。 将是否违约作为标签变量y，0表示没有违约，1表示违约。在给定特征x的情况下，我们假设 y 是一个服从伯努利分布的二值随机变量。注意，这是我们做的第一个 阅读全文
摘要：
1. 模型介绍 Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。 Logistic 回归的本质是：假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。 1.1 Log 阅读全文
摘要：
一、什么是“核函数”我们都知道，机器学习（神经网络）的一个很重要的目的，就是将数据分类。我们想象下面这个数据（图1），在二维空间（特征表示为和）中随机分布的两类数据（用圆圈和叉叉表示）。 如果我们想要将这两类数据进行分类，那么分类的边界将会是一个椭圆: 但是如果我们可以通过一个映射，将数据的特征通过 阅读全文