假设我有两个向量,…

现在讲下决策边界(decision boundary)的概念.这个概念能更好地帮助我们理解逻辑回归的假设函数在计算什么. 在逻辑回归中,我们预测:当ℎ…

这是我的支持向量机模型的代价函数,在左边这里我画出了关于…

12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.2 大间距的直观理解- Large Margin Intuition 人们有时将支持向量机看作是大间距分类器.在这一部分,我将介绍其中的含义,这有助于我们直观理解 SVM 模型的假设是什么样的.以下图片展示的是SVM的代价函数: 最小化SVM代价函数的必要条件 如果你有一个正样本,y=1,则只有在z>=1时代价函数\(cost_1(z)\)才等于0.…

12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.3 大间距分类背后的数学原理- Mathematics Behind Large Margin classification 向量内积 假设有两个向量\(u=\begin{bmatrix}u_1\\u_2\\ \end{bmatrix}\),向量\(v=\begin{bmatrix}v_1\\v_2\\ \end{bmatrix}\),其中向量的内积…

主要内容: 一.损失函数 二.决策边界 三.Kernel 四.使用SVM (有关SVM数学解释:机器学习笔记(八)震惊!支持向量机(SVM)居然是这种机) 一.损失函数 二.决策边界 对于: 当C非常大时,括号括起来的部分就接近于0,所以就变成了: 非常有意思的是,在最小化 1/2*∑θj^2的时候,最小间距也达到最大.原因如下: 所以: 即:如果我们要最小化1/2*∑θj^2,就要使得||θ||尽量小,而当||θ||最小时,又因为,所以p(i)最大,即间距最大. 注意:C可以看成是正则项系数λ…

http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9332529.html 本章主要讲解了逻辑回归相关的问题,比如什么是分类?逻辑回归如何定义损失函数?逻辑回归如何求最优解?如何理解决策边界?如何解决多分类的问题? 更多内容参考 机器学习&深度学习 有的时候我们遇到的问题并不是线性的问题,而是分类的问题.比如判断邮件是否是垃圾邮件,信用卡交易是否正常,肿瘤是良性还是恶性的.他们有一个共同点就是Y只有两个值{0,1},0代表正类,比如肿瘤是良性的:1代表负类,比如肿瘤是恶性的…

12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.5 SVM参数细节 标记点选取 标记点(landmark)如图所示为\(l^{(1)},l^{(2)},l^{(3)}\),设核函数为 高斯函数 ,其中设预测函数y=1 if \(\theta_0+\theta_{1}f_1+\theta_{2}f_2+\theta_{3}f_3\ge0\) 在实际中需要用 很多标记点 ,那么如何选取 标记点(lan…

11. 机器学习系统的设计 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 11.3 偏斜类的误差度量 Error Metrics for Skewed Classes 偏斜类 Skewed Classes 类偏斜情况表现为训练集中有非常多的同一种类的实例,只有很少或没有其他类的实例 示例 例如我们希望用算法来预测癌症是否是恶性的,在我们的训练集中,只有0.5%的实例是恶性肿瘤.假设我们编写一个非学习而来的算法,在所有情…

一.逻辑回归问题(分类问题) 生活中存在着许多分类问题,如判断邮件是否为垃圾邮件:判断肿瘤是恶性还是良性等.机器学习中逻辑回归便是解决分类问题的一种方法.二分类:通常表示为yϵ{0,1},0:"Negative Class",1:"Possitive Class". 逻辑回归的预测函数表达式hθ(x)(hθ(x)>=0 && hθ(x)<=1): 其中g(z)被称为逻辑函数或者Sigmiod函数,其函数图形如下: 理解预测函数hθ(x)的…