一.一些基本概念 最优化:在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优.高中学过的线性规划就是一类典型的最优化问题. 凸集:在集合空间中,凸集就是一个向四周凸起的图形.用数学语句描述就是:集合边界任意两点连线上的所有点都在这个集合内部. 超平面:能够用于切割已给集合的点集.数学公式为$X={x|c^T=z}$.它的意义在于能够将一个凸集分为两部分. 举例说明.对于二维空间,用一条直线划分给定的散点,则有$y - ax - b = 0 $.它就是一个超平面,“超”在b这个…

Logistic回归算法调试 一.算法原理 Logistic回归算法是一种优化算法,主要用用于只有两种标签的分类问题.其原理为对一些数据点用一条直线去拟合,对数据集进行划分.从广义上来讲这也是一种多元线性回归方法,所不同的是这种算法需要找出的是能够最大可能地将两个类别划分开来而不是根据直线关系预测因变量的值.Logistic回归算法的核心部分是sigmoid函数: 其中,xi为数据集的第i个特征.定义损失函数损失函数: 损失函数越小表明曲线拟合的效果就越好.利用梯度向上法更新x的系数W,求出W的…

参考<机器学习实战> 利用Logistic回归进行分类的主要思想: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类. 分类借助的Sigmoid函数: Sigmoid函数图: Sigmoid函数的作用: 将所有特征都乘上一个回归系数,然后将所有结果值相加,将这个总和代入Sigmoid函数中,进而得到一个0-1之间的数值.任何大于0.5的数据被分1类,小于0.5分入0类. 综上,Sigmoid的输入可以记为z: 所以向量w即是我们要通过最优化方法找的系数. w向量的求解: 1).梯度上升法(思…

目录 本实验代码已经传到gitee上,请点击查收! 一.实验目的 二.实验内容与设计思想 实验内容 设计思想 三.实验使用环境 四.实验步骤和调试过程 4.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数分类 4.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定 4.2.1 梯度上升算法: 4.2.2 测试算法:使用梯度上升算法找到最佳参数 4.2.3 分析数据:画出决策边界 4.2.4 训练算法:随机梯度上升 4.3 示例1:从疝气病症预测病马的死亡率 4.4 示例2:从打斗数和接吻数预测电影类型(数据自…

原文链接http://www.bubuko.com/infodetail-525389.html 1.Kaggle简介 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台,网址:https://www.kaggle.com/   企业或者研究者可以将数据.问题描述.期望的指标发布到Kaggle上,以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方 案,类似于KDD-CUP(国际知识发现和数据挖掘竞赛).Kaggle上的参赛者将数据下载下来,分析数据,然后运用机 器学习.数据挖掘等知识,建立算法模型,解决问题得出结果,最…

Reference: http://blog.csdn.net/witnessai1/article/details/52612012 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台,网址:https://www.kaggle.com/ 企业或者研究者可以将数据.问题描述.期望的指标发布到Kaggle上,以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方 案,类似于KDD-CUP(国际知识发现和数据挖掘竞赛).Kaggle上的参赛者将数据下载下来,分析数据,然后运用机 器学习.数据挖掘等知识,建立算法模型,解决问题…

SVM 简介 SVM:Support Vector Machine , 支持向量机, 是一种分类算法. 同Logistic 分类方法目的一样,SVM 试图想寻找分割线或面,将平面或空间里的样本点一分为二, 不过方法上有所不同: 1.Logistic分割线可以是曲线曲面 (多项式函数),SVM分割线/面只能是线型的. 2. Logistic 算法利用概率模型的最大似然公式求得风险函数,利用标准的梯度下降优化算法求个参数Θ. 3. SVM算法通过需要支持向量求得风险函数,利用带有约束条件的梯度下降优…

课程名称    内容    阶段一.人工智能基础 — 高等数学必知必会     1.数据分析    "a. 常数eb. 导数c. 梯度d. Taylore. gini系数f. 信息熵与组合数g. 梯度下降h. 牛顿法"    2.概率论    "a. 微积分与逼近论b. 极限.微分.积分基本概念c. 利用逼近的思想理解微分,利用积分的方式理解概率d. 概率论基础e. 古典模型f. 常见概率分布g. 大数定理和中心极限定理h. 协方差(矩阵)和相关系数i. 最大似然估计和最大后…

这篇文章适合那些刚接触Kaggle.想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友,对于已经在Kaggle上参赛过的网友来说,大可不必耗费时间阅读本文.本文分为两部分介绍Kaggle,第一部分简单介绍Kaggle,第二部分将展示解决一个竞赛项目的全过程.如有错误,请指正! 1.Kaggle简介 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台,网址:https://www.kaggle.com/ 企业或者研究者可以将数据.问题描述.期望的指标发布到Kaggle上,以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决…

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网…