Data scientist———java实现常见的机器学习代码(跟百度深度学习研究院师兄学机器学习)
2016-05-02开始决定好好记录一切有关《数据科学家》的学习过程。记录学习笔记。
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第一部分:14年跟百度T7师兄学了一段时间的机器学习基础知识。Java实现基础算法。复习一遍基础知识。
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第六课,逻辑回归
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http://www.cnblogs.com/keedor/p/4459196.html这个链接里面有公式推导。
损失函数loss function 由两部分构成:损失项(loss term) + 正则项(regularization term)。
通常而言,损失函数由损失项(loss term)和正则项(regularization term)组成。发现一份不错的介绍资料:
- 对回归问题,常用的有:平方损失(for linear regression),绝对值损失;
- 对分类问题,常用的有:hinge loss(for soft margin SVM),log loss(for logistic regression)。
- 对hinge loss,又可以细分出hinge loss(或简称L1 loss)和squared hinge loss(或简称L2 loss)。国立台湾大学的Chih-Jen Lin老师发布的Liblinear就实现了这2种hinge loss。L1 loss和L2 loss与下面的regularization是不同的,注意区分开。
- 常用的有L1-regularization和L2-regularization。上面列的那个资料对此还有详细的总结。
这里的逻辑回归用的就是log loss。那么他的推导过程就是把似然函数写出来之后求出小L(theta)。然后loss function 取他的-1/m。这样就可以求出每一个theta的偏导。因为前面去了-1,所以依然用梯度下降来解。(最大似然求的是最大值,那么取反之后求的是最小值。)
实现的代码如下:
题目:
Problem Logistic Regression 逻辑回归
题目描述:
逻辑回归(Logistic Regression)是最基础、使用最广泛的机器学习分类算法之一。它以线
性回归为理论支持,在线性回归的基础上增加了sigmoid 函数(逻辑回归函数),从而轻松处
理0/1 分类问题。在本题中,你需要使用梯度下降算法(gradient descent)实现一个线性回归
训练器。
具体如下:
已知逻辑回归方程,即估计函数(hypothesis)为:
其中n 为特征个数,θ0至θData scientist———java实现常见的机器学习代码(跟百度深度学习研究院师兄学机器学习)的更多相关文章
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