本文转载自:https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52554582 这个系列主要记录我在学习各个深度学习算法时候的笔记,因为之前已经学过大概的概念,所以这轮学习比较着重于公式推导和具体实现,而对概念上的描述不多,因此比较适合对此有一定基础的同学. 在正式开始写深度学习的知识之前,会有两节传统神经网络的内容,因为深度学习中大量运用了以往神经网络的知识.搞懂传统的神经网络如何工作是很有必要的,有助于对之后的学习打下坚实的基础. 1. log…

对Logistic回归模型,个人做的一些总结: 公式就不套用了,教材上面基本都有而且详细.logistic回归用图形化形式描述如下: logistic回归是一种简单高效的分类模型,它不仅可以通过学习来预测样本的类别,还可以得到样本属于各个类别的概率信息.因此在机器学习中得到了及其广泛的应用. 同时,它还有比较与其他模型的一些优点: (1)logistic回归模型是线性模型,线性模型的优势是稳定性强,求解简单.但通常情况下,线性回归拟合得到的输出范围是不确定的,可以从负无穷至正无穷的区间范围内,输…

线性模型是机器学习中最简单的,最基础的模型结果,常常被应用于分类.回归等学习任务中. 回归和分类区别: 回归:预测值是一个连续的实数: 分类:预测值是离散的类别数据. 1.     线性模型做回归任务中----线性回归方法,常见的损失函数是均方误差,其目标是最小化损失函数.以下是均方误差表达式: 那么基于均方误差来求解模型的方法称为最小二乘法. 最小二乘法思想:寻找一个超平面,使得训练数据集中所有样本点到超平面的距离之和最小. 总结: 缺点与改进:线性回归是采用超平面来拟合所有的训练数据,但如果…

本文主要介绍一下多分类下的ROC曲线绘制和AUC计算,并以鸢尾花数据为例,简单用python进行一下说明.如果对ROC和AUC二分类下的概念不是很了解,可以先参考下这篇文章:http://blog.csdn.net/ye1215172385/article/details/79448575 由于ROC曲线是针对二分类的情况,对于多分类问题,ROC曲线的获取主要有两种方法: 假设测试样本个数为m,类别个数为n(假设类别标签分别为:0,2,...,n-1).在训练完成后,计算出每个测试样本的在各类别…

logistic回归是一种分类方法,用于两分类的问题,其基本思想为: 寻找合适的假设函数,即分类函数,用来预测输入数据的结果: 构造损失函数,用来表示预测的输出结果与训练数据中实际类别之间的偏差: 最小化损失函数,从而获得最优的模型参数. 首先来看一下sigmoid函数: \(g(x)=\frac{1}{1-e^{x}}\) 它的函数图像为: logistic回归中的假设函数(分类函数): \(h_{\theta }(x)=g(\theta ^{T}x)=\frac{1}{1+e^{-\thet…

SoftMax实际上是Logistic的推广,当分类数为2的时候会退化为Logistic分类 其计算公式和损失函数如下, 梯度如下, 1{条件} 表示True为1,False为0,在下图中亦即对于每个样本只有正确的分类才取1,对于损失函数实际上只有m个表达式(m个样本每个有一个正确的分类)相加, 对于梯度实际上是把我们以前的最后一层和分类层合并了: 第一步则和之前的求法类似,1-概率 & 0-概率组成向量,作为分类层的梯度,对batch数据实现的话就是建立一个(m,k)的01矩阵,直接点乘控制开…

本文主要介绍一下多分类下的ROC曲线绘制和AUC计算,并以鸢尾花数据为例,简单用python进行一下说明.如果对ROC和AUC二分类下的概念不是很了解,可以先参考下这篇文章:http://blog.csdn.net/ye1215172385/article/details/79448575 由于ROC曲线是针对二分类的情况,对于多分类问题,ROC曲线的获取主要有两种方法: 假设测试样本个数为m,类别个数为n(假设类别标签分别为:0,2,...,n-1).在训练完成后,计算出每个测试样本的在各类别…

Logistic回归一.概述 1. Logistic Regression 1.1 线性回归 1.2 Sigmoid函数 1.3 逻辑回归 1.4 LR 与线性回归的区别 2. LR的损失函数 3. LR 正则化 3.1 L1 正则化 3.2 L2 正则化 3.3 L1正则化和L2正则化的区别 4. RL 损失函数求解 4.1 基于对数似然损失函数 4.2 基于极大似然估计 二. 梯度下降法 1. 梯度 2. 梯度下降的直观解释 3. 梯度下降的详细算法 3.1 梯度下降法的代数方式描述 3.2…

logistics回归 1.影响关系研究是所有研究中最为常见的. 2.当y是定量数据时,线性回归可以用来分析影响关系. 3.如果现在想对某件事情发生的概率进行预估,比如一件衣服的是否有人想购买? 这里的Y是"是否愿意购买",属于分类数据,所以不能使用回归分析. 4.如果Y为定类数据,研究影响关系,选择logistics回归分析. 哑变量 1.哑变量(dummy var iable) 也称虚拟变量. 2.用数字代码表示的定性自变量. 3.哑变量可有不同的水平: (1).只有两个水平的哑变…

面对复杂的非线性可分的样本是,使用浅层分类器如Logistic等需要对样本进行复杂的映射,使得样本在映射后的空间是线性可分的,但在原始空间,分类边界可能是复杂的曲线.比如下图的样本只是在2维情形下的示例,假设有100维度,即特征数目是100,若使用logistic来做分类,对于这种线性不可分的情形,要对特征进行各种形式的组合映射,然后用映射后扩充的特征进行分类,可能会增加大量的参数,计算复杂性可想而知,而且可能会造成严重的over-fitting,可见logistic分类的局限性,下面引入NN.…

Jordan Lecture Note-1: Introduction 第一部分要整理的是Jordan的讲义,这份讲义是我刚进实验室时我们老师给我的第一个任务,要求我把讲义上的知识扩充出去,然后每周都要讲给他听.如果有需要这份讲义的话,请留言,我会用邮件发给你. 首先,我来说说机器学习这个东西.刚进实验室,我根本连什么是机器学习都不知道,听到这个名词后的第一反应是机器人,心想估计是搞硬件的.后来才发现其实机器学习更偏向于后面两个字,也就是“学习”.打个不恰当的比方吧,人类在婴儿时期,还无法对世上…

原地址:http://blog.csdn.net/van_ruin/article/details/9166591 .方向梯度直方图(Histogramof Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.基本知识可以参考博客:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348 .Adaboost的基础知识可以参考书籍:统计学…

python机器学习实战(三) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 www.cnblogs.com/fydeblog/p/7364317.html 前言 这篇notebook是关于机器学习中logistic回归,内容包括基于logistic回归和sigmoid分类,基于最优化方法的最佳系数确定,从疝气病症预测病马的死亡率.操作系统:ubuntu14.04  运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook 参考书籍:机器学习实战和源码   noteb…

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…

面对复杂的非线性可分的样本是,使用浅层分类器如Logistic等需要对样本进行复杂的映射,使得样本在映射后的空间是线性可分的,但在原始空间,分类边界可能是复杂的曲线.比如下图的样本只是在2维情形下的示例,假设有100维度,即特征数目是100,若使用logistic来做分类,对于这种线性不可分的情形,要对特征进行各种形式的组合映射,然后用映射后扩充的特征进行分类,可能会增加大量的参数,计算复杂性可想而知,而且可能会造成严重的over-fitting,可见logistic分类的局限性,下面引入NN.…

Spark中定义的损失函数及梯度,在看源代码之前,先回想一下机器学习中定义了哪些损失函数,毕竟梯度求解是为优化求解损失函数服务的. 监督学习问题是在如果空间F中选取模型f作为决策函数.对于给定的输入X,由f(X)给出对应的输出Y,这个输出的预測值f(X)与真实值Y可能一致也可能不一致,用一个损失函数(lossfunction)或代价函数(cost function)来度量预測错误的程度.损失函数是f(X)和Y的非负实值函数,记作L(Y, f(X)). 统计学习中经常使用的损失函数有下面几种: (…

上节我们探讨了关于拉格朗日乘子和KKT条件.这为后面SVM求解奠定基础,本节希望通俗的细说一下原理部分. 一个简单的二分类问题例如以下图: 我们希望找到一个决策面使得两类分开.这个决策面一般表示就是WTX+b=0,如今的问题是找到相应的W和b使得切割最好.知道logistic分类 机器学习之logistic回归与分类的可能知道,这里的问题和那里的一样.也是找权值.在那里,我们是依据每个样本的输出值与目标值得误差不断的调整权值W和b来求得终于的解的.当然这样的求解最优的方式仅仅是当中的一种方式.那…

深度学习笔记:优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam) 深度学习笔记(一):logistic分类 深度学习笔记(二):简单神经网络,后向传播算法及实现 深度学习笔记(三):激活函数和损失函数 深度学习笔记:优化方法总结 深度学习笔记(四):循环神经网络的概念,结构和代码注释 深度学习笔记(五):LSTM 深度学习笔记(六):Encoder-Decoder模型和Attention模型…

写在前面:据说下周就要xxxxxxxx, 吓得本宝宝赶紧找些广告的东西看看 gbdt+lr的模型之前是知道怎么搞的,dnn+lr的模型也是知道的,但是都没有试验过 深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用 原创 2017-07-28 潘晖 美团点评技术团队 美团点评作为国内最大的生活服务平台,业务种类涉及食.住.行.玩.乐等领域,致力于让大家吃得更好,活得更好,有数亿用户以及丰富的用户行为.随着业务的飞速发展,美团点评的用户和商户数在快速增长.在这样的背景下,通过对推荐算法的优化,可以更好的给用户…

关于多分类 我们常见的逻辑回归.SVM等常用于解决二分类问题,对于多分类问题,比如识别手写数字,它就需要10个分类,同样也可以用逻辑回归或SVM,只是需要多个二分类来组成多分类,但这里讨论另外一种方式来解决多分类——SoftMax. SoftMax模型 Softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,当分类数为2的时候会退化为Logistic分类..在多分类问题中,类标签 可以取两个以上的值. Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的,该问题的目…

解密SVM系列(二):SVM的理论基础     原文博主讲解地太好了  收藏下 解密SVM系列(三):SMO算法原理与实战求解 支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 上节我们探讨了关于拉格朗日乘子和KKT条件,这为后面SVM求解奠定基础,本节希望通俗的细说一下原理部分. 一个简单的二分类问题如下图:  我们希望找到一个决策面使得两类分开,这个决策面一般表示就是WTX+b=0,现在的问题是找到对应的W和b使得分割最好,知道logistic分类 机器学习之logistic回归与分类的可能知道,…

1.CBOW模型 之前已经解释过,无论是CBOW模型还是skip-gram模型,都是以Huffman树作为基础的.值得注意的是,Huffman树中非叶节点存储的中间向量的初始化值是零向量,而叶节点对应的单词的词向量是随机初始化的. 1.1 训练的流程 那么现在假设我们已经有了一个已经构造好的Huffman树,以及初始化完毕的各个向量,可以开始输入文本来进行训练了. 训练的过程如下图所示,主要有输入层(input),映射层(projection)和输出层(output)三个阶段. 输入层即为某个单…

梯度下降 一.亲手实现“梯度下降” 以下内容其实就是<手动实现简单的梯度下降>. 神经网络的实践笔记,主要包括: Logistic分类函数 反向传播相关内容 Link: http://peterroelants.github.io/posts/neural_network_implementation_part01/ 中文版: http://www.jianshu.com/p/0da9eb3fd06b 1. 生成训练数据 由“目标函数+随机噪声”生成. import numpy as np i…

在知乎上看到一段介绍卷积神经网络的文章,感觉讲的特别直观明了,我整理了一下.首先介绍原理部分. [透析] 卷积神经网络CNN究竟是怎样一步一步工作的? 通过一个图像分类问题介绍卷积神经网络是如何工作的.下面是卷积神经网络判断一个图片是否包含"儿童"的过程,包括四个步骤:图像输入(InputImage)→卷积(Convolution)→最大池化(MaxPooling)→全连接神经网络(Fully-ConnectedNeural Network)计算.        首先将图片分割成如下图…

再谈word2vec 标签: word2vec自然语言处理NLP深度学习语言模型 2014-05-28 17:17 16937人阅读 评论(7) 收藏 举报  分类: Felven在职场(86)    目录(?)[+]   之前写过一篇博文介绍如何使用word2vec,最近老板让我讲一讲word2vec,显然光讲word2vec的使用是不够的,更重要的是介绍原理.这篇文章就写写自己对于word2vec的一些理解吧.   背景介绍 Word2vec是google在2013年开源的一款将词表征为实数…

目录 引言 数据认识 总结 特征处理 建模预测 logistic分类模型 随机森林 SVM xgboost 模型验证 交叉验证 学习曲线 高偏差: 高方差 模型融合 总结 后记 引言 一直久闻kaggle大名,自己也陆陆续续学了一些机器学习方面的知识,想在kaggle上面尝试一下,但是因为各种烦杂的事情和课业拖累,一直没时间参加一次kaggle的比赛.这次我将用kaggle的入门赛:Titanic: Machine Learning from Disaster来让我熟悉比赛流程和各种数据处理技巧…

Alink漫谈(十七) :Word2Vec源码分析 之 迭代训练 目录 Alink漫谈(十七) :Word2Vec源码分析 之 迭代训练 0x00 摘要 0x01 前文回顾 1.1 上文总体流程图 1.2 回顾霍夫曼树 1.2.1 变量定义 1.2.2 为何要引入霍夫曼树 0x02 训练 2.1 训练流程 2.2 生成训练模型 2.3 初始化词典&缓冲 2.4 更新模型UpdateModel 2.5 计算更新 2.5.1 sigmoid函数值近似计算 2.5.2 窗口及上下文 2.5.3 训练…

逻辑斯蒂回归 关注公众号"轻松学编程"了解更多. [关键词]Logistics函数,最大似然估计,梯度下降法 1.Logistics回归的原理 利用Logistics回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类.这里的"回归" 一词源于最佳拟合,表示要找到最佳拟合参数集. 训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数,使用的是最优化算法.接下来介绍这个二值型输出分类器的数学原理. Logistic Regression和Linear Reg…

1. Logistic 分布和对率回归 监督学习的模型可以是概率模型或非概率模型,由条件概率分布\(P(Y|\bm{X})\)或决 策函数(decision function)\(Y=f(\bm{X})\)表示,随具体学习方法而定.对具体的输入\(\bm{x}\)进行相应的输出预测并得到某个结果时,写作\(P(y|\bm{x})\)或\(y=f(\bm{x})\). 我们这里的 Logistic 分类模型是概率模型,模型\(P(Y|\bm{X})\)表示给定随机向量\(\bm{X}\)下,分类标…

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…