% Exercise 4 -- Logistic Regression clear all; close all; clc x = load('E:\workstation\data\ex4x.dat'); y = load('E:\workstation\data\ex4y.dat'); [m, n] = size(x); % Add intercept term to x x = [ones(m, 1), x]; % Plot the training data % Use differen…

:http://hi.baidu.com/hehehehello/blog/item/0b59cd803bf15ece9023d96e.html#send http://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_regression Logistic regression (逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性.比如某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性,以及某广告被用户点击的可能性等.(注意这里是:“可能性”,而非数学上的“概率…

Logistic regression (逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性.比如某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性,以及某广告被用户点击的可能性等.(注意这里是:“可能性”,而非数学上的“概率”,logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值,不可以直接当做概率值来用.该结果往往用于和其他特征值加权求和,而非直接相乘) 那么它究竟是什么样的一个东西,又有哪些适用情况和不适用情况呢?   一.官方定义: , Figure 1. The log…

Logistic regression (逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性.比如某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性,以及某广告被用户点击的可能性等.(注意这里是:“可能性”,而非数学上的“概率”,logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值,不可以直接当做概率值来用.该结果往往用于和其他特征值加权求和,而非直接相乘) 那么它究竟是什么样的一个东西,又有哪些适用情况和不适用情况呢?   一.官方定义: , Figure 1. The log…

Logistic regression (逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性.比如某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性,以及某广告被用户点击的可能性等.(注意这里是:“可能性”,而非数学上的“概率”,logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值,不可以直接当做概率值来用.该结果往往用于和其他特征值加权求和,而非直接相乘) 那么它究竟是什么样的一个东西,又有哪些适用情况和不适用情况呢?   一.官方定义: , Figure 1. The log…

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一 概述 Logistic Regression的三个步骤 现在对为什么不使用均方误差进行分析(步骤二的) 由上图可以看出,当距离目标很远时,均方误差移动速率也很慢,不容易得到好的结果. Discriminative(Logstic) v.s. Generative(Gaussion) 两种方法的model是一样的,训练的数据是一样的,但是找出来的参数不一样!!! 通常来说Discriminative的性能要比Generative要好,但是Generative也有自己的特色. 二 多分类 三 L…

正则化(Regularization)是机器学习中抑制过拟合问题的常用算法,常用的正则化方法是在损失函数(Cost Function)中添加一个系数的\(l1 - norm\)或\(l2 - norm\)项,用来抑制过大的模型参数,从而缓解过拟合现象. \(l1 - norm\)的正则项还具有特征选择的能力,而\(l2 - norm\)的正则项没有.直观上,对于小于1的模型参数,\(l1 - norm\)的惩罚力度要远远大于\(l2 - norm\)的惩罚力度,这是\(l1 - norm\)特征…

最近一直在看TOMCAT,想要自己创建一个小WEB站点,有不想要部署在其他的容器内这是一个不错的学习对象. 一.选择合适的模版 mvn archetype:generate -DarchetypeCatalog=http://download.java.net/maven/2 二.选择模版 [INFO] No archetype defined. Using maven-archetype-quickstart (org.apache.maven.archetypes:maven-archety…

预约助教问题: 1.计算1-NN,k-nn和linear regression这三个算法训练和查询的时间复杂度和空间复杂度? 一. WHy 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来,当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时,便可以对其进行分类.但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢,其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配,导致一个训练对象被分到了多个类的问题,基于这些问题呢,就产生了KNN. KNN基于这样一种假设,即相似的实例在某种距离度量上…