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Logistic Loss的简单讨论

首先应该知道Logistic Loss和Crossing Entropy Loss本质上是一回事. 所以所谓的SoftMaxLoss就是一般二分类LogisitcLoss的推广.之所以在网络中采取这种损失,而不是最小二乘的原因是LogisticLoss更易于求导. 也可以统一写成 Loss=ln(1+exp(-(2*y_i-1)*v_i))) +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++…

Logistic Regression 的简单推导

Logistic Regression 是一种 Generalized Linear Model(GLM),也即广义线性模型. 1. LR 的基本假设 LR 模型假设观测值 y 成立的对数几率(log-odds)能够表示为 K 重输入变量的线性组合: logP(x)1−P(x)=∑j=0Kbjxj 其中 x0=1(特征向量进行增广),待求的模型共 K+1 个参数.等式左边被称为 logit of P(这也是 logistic regression 得名的原因). 等式两边同时取对数: P(x)1…

简单讨论数据类型(byte)强制转化后的数值变化规律

package com.wangzhu.datatype; /** * Java基本数据类型练习 * * @ClassName: DataTypes * @Description: TODO * @author wangzhu * @date 2013-8-10 上午11:41:31 * */ public class DataTypes { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { // byte类型:数据范围:…

简单讨论一下 jQuery 事件

事件是 Web 应用中不可或缺的一个东西,用户在应用中执行一个操作的时候,比如鼠标单击时要触发执行一些事情,就可以给该事件绑定一个事件处理程序(event handler).使用 jQuery 的 .on() 方法可以为选中的元素绑定任意的 DOM 事件,并添加事件处理程序.假设有如下 HTML 结构: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"…

惩罚因子（penalty term）与损失函数（loss function）

penalty term 和 loss function 看起来很相似,但其实二者完全不同. 惩罚因子: penalty term的作用是把受限优化问题转化为非受限优化问题. 比如我们要优化: min f(x) = $x^2 - 10x$  x 受限于 g(x) = x -3 <= 0 我们可以利用惩罚因子,将上述问题转化为非受限约束问题,也就是拿掉g(x)的限制. 函数变为: min P(x,s,r) = $x^2 - 10x + sr\phi(x - 3)$ 其中s = +1 或-1, r…

Logistic Regression 模型简介

逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的一种分类模型,由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛.本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇, 主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法,最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系,以及在多分类问题上的推广. 逻辑回归 问题 实际工作中,我们可能会遇到如下问题: 预测一个用户是否点击特定的商品 判断用户的性别 预测用户是否会购买给定的品类 判断一条评论是正面的还是负面的 这些都可以看做是分类问题,更准确地,都可以…

Logistic Regression 模型

逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的一种分类模型,由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛.本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇,主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法,最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系,以及在多分类问题上的推广. 逻辑回归 问题 实际工作中,我们可能会遇到如下问题: 预测一个用户是否点击特定的商品 判断用户的性别 预测用户是否会购买给定的品类 判断一条评论是正面的还是负面的 这些都可以看做是分类问题,更准确地,都可以看…

机器学习 Logistic Regression

Logistic Regression 之前我们讨论过回归问题,并且讨论了线性回归模型.现在我们来看看分类问题,分类问题与回归问题类似,只不过输出变量一个是离散的,一个是连续的.我们先关注二分类问题,假设 输出变量 y 只能取 0 或者 1 两个值,直观上,对于所有的输入变量,我们都希望可以映射到 [0-1] 的范围内, 为此,我们可以建立如下的函数: hθ(x)=g(θTx)=11+e−θTx 其中, g(z)=11+e−z 称之为 logistic 函数 或者 sigmoid 函数. 很容易…

如何理解logistic函数?

作者:煎挠橙链接:https://www.zhihu.com/question/36714044/answer/78680948来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 稍微系统的讲讲 Logistic 方程在生态学上的出现背景,意义和应用场景. 1.来源 1798年的时候一个叫 Malthus 的英国牧师在查看当地的人口出生记录的时候发现人口的变化率是和人口的数目成正比的,当然你也可以认为这个正比的关系是生态学上的一个基本假设. 如果用这个函数来表示时刻某…

Caffe Loss分析

Caffe_Loss 损失函数为深度学习中重要的一个组成部分,各种优化算法均是基于Loss来的,损失函数的设计好坏很大程度下能够影响最终网络学习的好坏.派生于 \(LossLayer\),根据不同的Loss层有不同的参数; 1.基本函数 主要包含构造函数,前向.后向以及Reshape,部分有SetUp的函数,每层都有Loss参数 explicit XXXLossLayer(const LayerParameter& param): LossLayer<Dtype>(param),dif…