算法的完整实现代码我已经上传到了GitHub仓库：Distributed-ML-PySpark（包括其它分布式机器学习算法），感兴趣的童鞋可以前往查看。1梯度计算式导出我们在博客《统计学习：逻辑回归与交叉熵损失（Pytorch实现）》中提到，设\(w\)为权值(最后一维为偏置)，样本总数为\(N\)，\(\{(x_i,y_i)\}_{i=1}^N\)为训练样本集。样本维度为\(D\)，\(x_i\in\mathbb{R}^{D+1}\)（最后一维扩充），\(y_i\in\{0,1\}\)。则逻辑回归的损失函数为：\[\mathcal{l}(w)=\sum_{i=1}^{N}\left[y_{i
Eolink开源产品又回来了！Eoapi自2016年上架Github以来，一直备受国内外开发者的欢迎和好评，在2018年Eolink为了进一步升级该产品而进行了暂时下架。时隔四年，Eoapi现以全新的面孔重新归来！我们致力于为广大开发者提供一款开源、简易、又好用的API工具！▲Eoapi是什么?▲Eoapi是一款类Postman的开源API工具，它更轻量，同时可拓展。支持API有关的核心功能，还可以通过插件市场帮助你将API发布到各个应用平台，比如发布到网关完成API上线，或者和低代码平台结合，将API快速变成可使用的组件等。Eolink在2022年开源了Eoapi项目，Eoapi建立在API
Eolink开源产品又回来了！Eoapi自2016年上架Github以来，一直备受国内外开发者的欢迎和好评，在2018年Eolink为了进一步升级该产品而进行了暂时下架。时隔四年，Eoapi现以全新的面孔重新归来！我们致力于为广大开发者提供一款开源、简易、又好用的API工具！▲Eoapi是什么?▲Eoapi是一款类Postman的开源API工具，它更轻量，同时可拓展。支持API有关的核心功能，还可以通过插件市场帮助你将API发布到各个应用平台，比如发布到网关完成API上线，或者和低代码平台结合，将API快速变成可使用的组件等。Eolink在2022年开源了Eoapi项目，Eoapi建立在API
逻辑回归很简单但是一直不明确 来源B站的视频老弓箭 【模型】 对每个特征加一个权重然后放入sigmoid函数中，得到0-1的值表示概率【公式】 【损失函数】交叉熵损失 确定损失函数的步骤其实就是极大似然估计步骤.（这里可以看统计学习方法6.1.3模型参数估计，即先写出似然函数）（此处突然忘了似然函数是什么了） 1.（这里不太懂为什么写成P（y|y^）的形式 2. 3 【优化目标】这里-1\m应该有个中括号 （这里有个问题损失函数到底是求最大还是最小？）更新不应该是w=w-a吗这里怎么成了加了查看吴恩达视频2.3提到之所以不用损失误差当作损失函数是因为会产
逻辑回归很简单但是一直不明确 来源B站的视频老弓箭 【模型】 对每个特征加一个权重然后放入sigmoid函数中，得到0-1的值表示概率【公式】 【损失函数】交叉熵损失 确定损失函数的步骤其实就是极大似然估计步骤.（这里可以看统计学习方法6.1.3模型参数估计，即先写出似然函数）（此处突然忘了似然函数是什么了） 1.（这里不太懂为什么写成P（y|y^）的形式 2. 3 【优化目标】这里-1\m应该有个中括号 （这里有个问题损失函数到底是求最大还是最小？）更新不应该是w=w-a吗这里怎么成了加了查看吴恩达视频2.3提到之所以不用损失误差当作损失函数是因为会产
1.线性模型有监督学习是通过已知的样本产生预测模型的学习方法，任何有监督学习模型都可被想象成一个函数：\[y=f(x_1,x_2,x_3,...x_n)\tag{1-1}\]其中，\(x_1,x_2,x_3...x_n\)是模型的n维的特征值，\(y\)是要预测的目标值/分类，当\(y\)是可枚举的类型时，对应分类问题（classification）；\(y\)为连续值时，该模型解决回归问题（regression）。线性回归（LinearRegression）在机器学习中被用来解决学习特征和目标值都是连续值类型的问题，可定义为多项式函数：\[y=w_0+w_1x_1+w_2x_2+...+w_
1.线性模型有监督学习是通过已知的样本产生预测模型的学习方法，任何有监督学习模型都可被想象成一个函数：\[y=f(x_1,x_2,x_3,...x_n)\tag{1-1}\]其中，\(x_1,x_2,x_3...x_n\)是模型的n维的特征值，\(y\)是要预测的目标值/分类，当\(y\)是可枚举的类型时，对应分类问题（classification）；\(y\)为连续值时，该模型解决回归问题（regression）。线性回归（LinearRegression）在机器学习中被用来解决学习特征和目标值都是连续值类型的问题，可定义为多项式函数：\[y=w_0+w_1x_1+w_2x_2+...+w_
1、线性回归1.1线性回归应用场景房价预测销售额度预测金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归那么怎么理解呢？我们来看几个例子期末成绩：0.7×考试成绩+0.3×平时成绩房子价格=0.02×中心区域的距离+0.04×城市一氧化氮浓度+(-0.12×自住房平均房价)+0.254×城镇犯罪率上面两个例子，我们看到特征值与目标值之间建立的
1、线性回归1.1线性回归应用场景房价预测销售额度预测金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归那么怎么理解呢？我们来看几个例子期末成绩：0.7×考试成绩+0.3×平时成绩房子价格=0.02×中心区域的距离+0.04×城市一氧化氮浓度+(-0.12×自住房平均房价)+0.254×城镇犯罪率上面两个例子，我们看到特征值与目标值之间建立的
分类算法-逻辑回归与二分类1、逻辑回归的应用场景广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号看到上面的例子，我们可以发现其中的特点，那就是都属于两个类别之间的判断。逻辑回归就是解决二分类问题的利器2、逻辑回归的原理2.1输入逻辑回归的输入就是一个线性回归的结果，然后把这个结果映射到0-1之间。2.2激活函数分析回归的结果输入到sigmoid函数当中输出结果：[0,1]区间中的一个概率值，默认为0.5为阈值逻辑回归最终的分类是通过属于某个类别的概率值来判断是否属于某个类别，并且这个类别默认标记为1(正例),另外的一个类别会标记为0(反例)。（方便损失计算）输出结果解释(重要)：假设有两个类别
