原理 逻辑回归的推理过程能够參考这篇文章:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673,当中包括了关于逻辑回归的推理,梯度下降以及python源代码,讲的有点多.能够直接看核心部分 对于这篇文章补充一个就是其缺少的正则化内容: 能够查看知乎上的一个回答,算是比較完整 https://www.zhihu.com/question/35508851/answer/63093225 Theano 代码 #!/usr/bin/env pyth…

1. model 这里待求解的是一个 binary logistic regression,它是一个分类模型,参数是权值矩阵 W 和偏置向量 b.该模型所要估计的是概率 P(Y=1|x),简记为 p,表示样本 x 属于类别 y=1 的概率: P(Y=1|x(i))=p(i)=eWx(i)+b1+eWx(i)+b=11+e−Wx(i)−b 当然最终的目标是求解在整个样本集 D={(x(i),y(i)),0<i≤N} 的对数概率(关于 W和 b): ℓ(W,b)=−1N∑iNy(i)logp(i)+…

Deep Learning Tutorial 由 Montreal大学的LISA实验室所作,基于Theano的深度学习材料.Theano是一个python库,使得写深度模型更容易些,也可以在GPU上训练深度模型.所以首先得了解python和numpy.其次,阅读Theano basic tutorial. Deep Learning Tutorial 包括: 监督学习算法: Logistic Regression - using Theano for something simple Multi…

0. 前言   这学期 Pattern Recognition 课程的 project 之一是手写数字识别,之二是做一个网站验证码的识别(鸭梨不小哇).面包要一口一口吃,先尝试把模式识别的经典问题——手写数字识别做出来吧.这系列博客参考deep learning tutorial ,记录下用以下三种方法的实现过程: Logistic Regression - using Theano for something simple Multilayer perceptron - introductio…

逻辑回归(Logistic Regression)是广义线性回归的一种.逻辑回归是用来做分类任务的常用算法.分类任务的目标是找一个函数,把观测值匹配到相关的类和标签上.比如一个人有没有病,又因为噪声的干扰,条件的描述的不够完全,所以可能不确定正确,还希望得到一个概率,比如有病的概率是80%.也即P(Y|X),对于输入X,产生Y的概率,Y可取两类,1或者0. 推导 Sigmod函数 相当于线性模型的计算结果来逼近真实01标记的对数几率. 他的导数: 对数线性模型 概率P的值域是[0,1],线性函数…

Logistic模型和SVM都是用于二分类,现在大概说一下两者的区别 ① 寻找最优超平面的方法不同 形象点说,Logistic模型找的那个超平面,是尽量让所有点都远离它,而SVM寻找的那个超平面,是只让最靠近中间分割线的那些点尽量远离,即只用到那些"支持向量"的样本--所以叫"支持向量机". ② SVM可以处理非线性的情况 即,比Logistic更强大的是,SVM还可以处理非线性的情况.​ ③Logistic regression 和 SVM本质不同在于loss f…

Sigmoid Function \[ \sigma(z)=\frac{1}{1+e^{(-z)}} \] feature: axial symmetry: \[ \sigma(z)+ \sigma(-z)=1 \] gradient: \[ \frac{\partial\sigma(z)}{\partial z} = \sigma(z)[1-\sigma(z)] \] 由性质1 可知, \[ \frac{\partial\sigma(z)}{\partial z} = \sigma(z) \s…

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…