线性分类中的是非题 --->概率题 (设置概率阈值后,大于等于该值的为O,小于改值的为X) --->逻辑回归 O为1,X为0 逻辑回归假设 逻辑函数/S型函数:光滑,单调 自变量趋于负无穷时,因变量趋于0: 自变量趋于正无穷时,因变量趋于1: 自变量取0,因变量值为0.5 ---模拟概率特性 三种线性模型 逻辑回归使用交叉熵代价函数 最小化代价函数时, 发现无法求出使其值最小的解析解, 类比PLA的迭代法求最小值 eta---学习速率,与梯度大小有关,正比 v---方向,单位长度,方向与梯度相…

线性分类中的是非题------>概率题, 设置概率阈值后,大于等于该值的为O,小于改值的为X.------>逻辑回归. O为1,X为0: 逻辑回归假设: 逻辑函数/S型函数:光滑,单调, 自变量趋于负无穷时,因变量趋于0: 自变量趋于正无穷时,因变量趋于1: 自变量取0时,因变量值为0.5. ---模拟概率特性. 三种线性模型: 逻辑回归使用交叉熵代价函数. 最小化代价函数时, 发现无法求出使其值最小的解析解, 类比PLA的迭代法,使用梯度下降法求最小值.   eta------学习速率,与梯…

线性分类中的是非题------>概率题, 设置概率阈值后,大于等于该值的为O,小于改值的为X.------>逻辑回归. O为1,X为0: 逻辑回归假设: 逻辑函数/S型函数:光滑,单调, 自变量趋于负无穷时,因变量趋于0: 自变量趋于正无穷时,因变量趋于1: 自变量取0时,因变量值为0.5. ---模拟概率特性. 三种线性模型: 逻辑回归使用交叉熵代价函数. 最小化代价函数时, 发现无法求出使其值最小的解析解, 类比PLA的迭代法,使用梯度下降法求最小值.   eta------学习速率,与梯…

不同的λ(0,1,10,100)值对regularization的影响\ 预测新的值和计算模型的精度 %% ============= Part 2: Regularization and Accuracies =============% Optional Exercise:% In this part, you will get to try different values of lambda and % see how regularization affects the decisio…

logistic regression cost function(single example) 图像分布 logistic regression cost function(m examples) Writting cost function in a more convenient form with just one line To fit parameter θ Using gradient descent to minimize cost function 看上去和gradient…

最近在研究机器学习,使用的工具是spark,本文是针对spar最新的源码Spark1.6.0的MLlib中的logistic regression, linear regression进行源码分析,其理论部分参考:http://www.cnblogs.com/ljy2013/p/5129610.html 下面我们跟随我的demo来一步一步解剖源码,首先来看一下我的demo: package org.apache.spark.mllib.classification import org.apac…

logistic regression,这个算法只能解决简单的线性二分类,在众多的机器学习分类算法中并不出众,但它能被改进为多分类,并换了另外一个名字softmax, 这可是深度学习中响当当的分类算法. Reference: denny的学习专栏  // 臭味相投的一个博客 Xml保存图片的方法和读取的方式. Mat显示内部的多个图片. Mat::t() 显示矩阵内容. 本文用它来进行手写数字分类. 在opencv3.0中提供了一个xml文件,里面存放了40个样本,分别是20个数字0的手写体和2…

Content: 2 Logistic Regression. 2.1 Classification. 2.2 Hypothesis representation. 2.2.1 Interpreting hypothesis output. 2.3 Decision boundary. 2.3.1 Non-linear decision boundaries. 2.4 Cost function for logistic regression. 2.4.1 A convex logistic r…

Logistic Regression and Gradient Descent Logistic regression is an excellent tool to know for classification problems. Classification problems are problems where you are trying to classify observations into groups. To make our examples more concrete,…

Logistic Regression 1.在有时间序列的特征数据中,怎么运用LR? 不光是LR,其他的模型也是. 有很多基本的模型变形之后,变成带时序的模型.但,个人觉得,这类模型大多不靠谱. 我觉得还是要从业务出发,同时探测分析数据,得出比较合理的假设,然后提取特征,这些特征可以含有时间信息,但不一定是时序的.比如,前N天其他特征的统计组合等. 可以参考:Logistic regression for time series Q: I would like to use a binary l…