最小二乘线性回归,感知机,逻辑回归的比较:   最小二乘线性回归 Least Squares Linear Regression 感知机 Perceptron 二分类逻辑回归 Binary Logistic Regression 多分类逻辑回归 Multinomial Logistic Regression 特征x x=([x1,x2,...,xn,1])T 权重w w=([w1,w2,...,wn,b])T 目标y 实数(负无穷大到正无穷大) 两个类别 1,-1 两个类别 0,1 多个类别 c…

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7716281 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine…

考虑下述页面走向: 1,2,3,4,2,1,5,6,2,1,2,3,7,6,3,2,1,2,3,6 当内存块数量分别为3时,试问FIFO.LRU.OPT这三种置换算法的缺页次数各是多少? 答:缺页定义为所有内存块最初都是空的,所以第一次用到的页面都产生一次缺页. FIFO法: 因为FIFO表示先进先出,它们的执行流程是这样的,如果该值在内存块中,则内存块的值不变:如果该值不在内存块,则将该值放入出栈口地址.当内存块数量为3时,FIFO的演示图如下图所示,其中蓝色标记表示将被替换的单元(也即出栈口…

1 如何评价.分析一个排序算法? 很多语言.数据库都已经封装了关于排序算法的实现代码.所以我们学习排序算法目的更多的不是为了去实现这些代码,而是灵活的应用这些算法和解决更为复杂的问题,所以更重要的是学会如何评价.分析一个排序算法并在合适的场景下正确使用. 分析一个排序算法,主要从以下3个方面入手: 1.1 排序算法的执行效率 1)最好情况.最坏情况和平均情况时间复杂度 待排序数据的有序度对排序算法的执行效率有很大影响,所以分析时要区分这三种时间复杂度.除了时间复杂度分析,还要知道最好.最坏情况复…

目录 基于C#程序设计语言的三种组合算法 1. 总体思路 1.1 前言 1.2 算法思路 1.3 算法需要注意的点 2. 三种组合算法 2.1 普通组合算法 2.2 与自身进行组合的组合算法 2.3 组合元素进行过分组限制的组合算法 3. 请使用循环替代递归 基于C#程序设计语言的三种组合算法 1. 总体思路 1.1 前言 最近有个项目要求对多种材料进行装箱,我需要给出装箱的可能,这些材料进行过分组,每组中大致选取2-3个材料进行装箱.由于无法得知箱子大小(无法对组合数的m进行限制),材料会扩充…

FIFO.LRU.OPT这三种置换算法的缺页次数 转载  由于要考计算机四级网络,这里遇到了问题,就搜了一些资料来解疑. 考虑下述页面走向: 1,2,3,4,2,1,5,6,2,1,2,3,7,6,3,2,1,2,3,6 当内存块数量分别为3时,试问FIFO.LRU.OPT这三种置换算法的缺页次数各是多少? 答:缺页定义为所有内存块最初都是空的,所以第一次用到的页面都产生一次缺页. 当内存块数量为3时: 发生缺页中断的次数为16. 在FIFO算法中,先进入内存的页面被先换出.当页6要调入时,内存…

三种Hash算法对比以及秒传原理 CRC (32/64)   MD5  Sha1 分5个点来说 1.校验值长度 2.校验值类别 3.安全级别 4.应用场景 1).校验值长度 CRC(32/64) 分别是4个字节和8个字节 MD5 16字节 所以长度为108位 sha1 20字节  160位长度 2)校验值类别 一般把CRC叫做校验码 md5和sha1叫做hash值或者散列值,从这里大概可以看出用处不同 3)安全级别 CRC<MD5<Sha1(当然sha1上面还有sha256或者sha512)…

在<机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)>一文中,我们主要介绍了最小二乘线性回归算法以及简单地介绍了梯度下降法.现在,让我们来实践一下吧. 先来回顾一下用最小二乘法求解参数的公式:. (其中:,,) 再来看一下随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)的算法步骤: 除了算法中所需的超参数α(学习速率,代码中写为lr)和epsilon(误差值),我们增加了另一个超参数epoch(迭代次数).此外,为方便起见,…

ks17:algorithm apple$ cat btree_test.c ///*************************************************************** /// @Filename: btree_test.c /// @Brief: 尝试构建b树,并使用三种遍历算法对树进行遍历 /// /// /// @notice: 在函数里面申请空间给指针,是不能返回的,必须包装一层,赋值给指针的指针方式,否则函数返回后赋值结果是NULL /// @…

Spark MLlib回归算法------线性回归.逻辑回归.SVM和ALS 1.线性回归: (1)模型的建立: 回归正则化方法(Lasso,Ridge和ElasticNet)在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好. 数学上,ElasticNet被定义为L1和L2正则化项的凸组合: 通过适当设置α,ElasticNet包含L1和L2正则化作为特殊情况.例如,如果用参数α设置为1来训练线性回归模型,则其等价于Lasso模型.另一方面,如果α被设置为0,则训练的模型简化为ridge回归模型.…

前情提要: 通俗地说逻辑回归[Logistic regression]算法(一) 逻辑回归模型原理介绍 上一篇主要介绍了逻辑回归中,相对理论化的知识,这次主要是对上篇做一点点补充,以及介绍sklearn 逻辑回归模型的参数,以及具体的实战代码. 1.逻辑回归的二分类和多分类 上次介绍的逻辑回归的内容,基本都是基于二分类的.那么有没有办法让逻辑回归实现多分类呢?那肯定是有的,还不止一种. 实际上二元逻辑回归的模型和损失函数很容易推广到多元逻辑回归.比如总是认为某种类型为正值,其余为0值. 举个例子…

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417 本文为Maching Learning 栏目补充内容,为上几章中所提到单参数线性回归.多参数线性回归和 逻辑回归的总结版.旨在帮助大家更好地理解回归,所以我在Matlab中分别对他们予以实现,在本文中由易到难地逐个介绍.     本讲内容: Matlab 实现各种回归函数 ========================= 基本模型 Y=θ0+θ1X1型---线性回归(直线拟合…

文章来源:公众号-智能化IT系统. 回归模型有多种,一般在数据分析中用的比较常用的有线性回归和逻辑回归.其描述的是一组因变量和自变量之间的关系,通过特定的方程来模拟.这么做的目的也是为了预测,但有时也不是全部为了预测,只是为了解释一种现象,因果关系. 还是按照老风格,不说空泛的概念,以实际的案例出发. 还是先前的案例,购房信息,我们这次精简以下,这8位购房者我们只关注薪水和年龄这两个因素,信息如下: 用户ID 年龄 收入 是否买房 1 27 15W 否 2 47 30W 是 3 32 12W 否…

一.线性回归 1.批量梯度下降法 每次对参数进行一次迭代时,都要扫描一遍输入全集 算法可以收敛到局部最优值 当迭代多次之后,每次迭代参数的改变越小 2.随机梯度下降法 对于一个输入样本,对参数进行一次更新 算法通常不会收敛到局部最优值,整个过程类似在上山迂回下山,有时可能上山,有时可能下山,但算法的最后都会得到局部最优值附近的一个值 若输入数据非常多的时候,随机梯度下降比批量梯度下降更加合适 3.概率解释 在原式子里加入一个"error term",之后得到这个"error…

广义来说,有三种机器学习算法 1. 监督式学习 工作机制:这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成.这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来.利用这一系列变量,我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数.这个训练过程会一直持续,直到模型在训练数据上获得期望的精确度.监督式学习的例子有:回归.决策树.随机森林.K – 近邻算法.逻辑回归等. 2.非监督式学习 工作机制:在这个算法中,没有任何目标变量或结果变量要预测或估计.这个算法用在不同的组内聚类分析.这种分析方式被广泛地用来细分…

JVM垃圾收集算法的具体实现有很多种,本文只是介绍实现这些垃圾收集算法的三种思想和发展过程.所有的垃圾收集算法的具体实现都是遵循这三种算法思想而实现的. 1.标记-清除算法 标记-清除(Mark-Sweep)算法是最基础的垃圾收集算法.正如其名字描述的那样,该算法分为两个阶段:"标记"和"清除".首先标记出所有可以被回收的对象,然后经过一轮垃圾回收将所有被标记的对象的内存空间释放,即清除可被回收的对象.标记-清除算法的执行过程如下图所示: 该算法的优点是逻辑简单,最…

1.什么是回归?  是一种监督学习方式,用于预测输入变量和输出变量之间的关系,等价于函数拟合,选择一条函数曲线使其更好的拟合已知数据且更好的预测未知数据. 2.线性回归  于一个一般的线性模型而言,其目标就是要建立输入变量和输出变量之间的回归模型.该模型是既是参数的线性组合,同时也是输入变量的线性组合. 最小二乘法,代价函数(平方误差代价函数,加1/2是为了方便求导):  这里使用基函数(basis function)对上面的线性模型进行拓展,即:线性回归模型是一组输入变量x的非线性基函数的线性…

线性回归: 注:为偏置项,这一项的x的值假设为[1,1,1,1,1....] 注:为使似然函数越大,则需要最小二乘法函数越小越好 线性回归中为什么选用平方和作为误差函数?假设模型结果与测量值 误差满足,均值为0的高斯分布,即正态分布.这个假设是靠谱的,符合一般客观统计规律.若使 模型与测量数据最接近,那么其概率积就最大.概率积,就是概率密度函数的连续积,这样,就形成了一个最大似然函数估计.对最大似然函数估计进行推导,就得出了推导后结果: 平方和最小公式 注: 1.x的平方等于x的转置乘以x. 2…

形式: 採用sigmoid函数: g(z)=11+e−z 其导数为g′(z)=(1−g(z))g(z) 如果: 即: 若有m个样本,则似然函数形式是: 对数形式: 採用梯度上升法求其最大值 求导: 更新规则为: 能够发现,则个规则形式上和LMS更新规则是一样的.然而,他们的分界函数hθ(x)却全然不同样了(逻辑回归中h(x)是非线性函数).关于这部分内容在GLM部分解释. 注意:若h(x)不是sigmoid函数而是阈值函数: 这个算法称为感知学习算法.尽管得到更新准则尽管类似.但与逻辑回归全然不…

线性回归是回归模型 感知器.逻辑回归以及SVM是分类模型 线性回归:f(x)=wx+b 感知器:f(x)=sign(wx+b)其中sign是个符号函数,若wx+b>=0取+1,若wx+b<0取-1 它的学习策略是最小化误分类点到超平面的距离, 逻辑回归:f(x)=sigmoid(wx+b)取值范围在0-1之间. 感知器和SVM的对比: 它俩都是用于分类的模型,且都以sign符号函数作为分类决策函数.但是感知器只适用于线性可分的数据,而SVM可以通过核函数处理非线性可分的数据.拿感知器和线性可分…

Logistic Regression with a Neural Network mindset You will learn to: Build the general architecture of a learning algorithm, including: Initializing parameters(初始化参数) Calculating the cost function and its gradient(计算代价函数,和他的梯度) Using an optimization…

线性回归 回归是一种极易理解的模型,就相当于y=f(x),表明自变量 x 和因变量 y 的关系.最常见问题有如 医生治病时的望.闻.问.切之后判定病人是否生了什么病,其中的望闻问切就是获得自变量x,即特征数据,判断是否生病就相当于获取因变量y,即预测分类. 最简单的回归是线性回归,如图1.a所示,X为数据点——肿瘤的大小,Y为观测值——是否是恶性肿瘤.通过构建线性回归模型,如 hθ (x) 所示,构建线性回归模型后,可以根据肿瘤大小,预测是否为恶性肿瘤.h θ (x)≥.05为恶性,h θ (x…

本系列文章允许转载,转载请保留全文! [请先阅读][说明&总目录]http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 梯度下降法 (Gradient Descent) 梯度下降法是一种用来寻找函数最小值的算法.算法的思想非常简单:每次沿与当前梯度方向相反的方向走一小步,并不断重复这一过程.举例如下: [例]使用梯度下降法,求z=0.3x2+0.4y2+2的最小值. 第一步:求解迭代格式.根据“每次沿与当前梯度方向相反的方向走一小步”的思想,可知x(k…

文章转自[机器学习炼丹术] 线性回归解决的是回归问题,逻辑回归相当于是线性回归的基础上,来解决分类问题. 1 公式 线性回归(Linear Regression)是什么相比不用多说了.格式是这个样子的: \(f_{w,b}(x)=\sum_i{w_ix_i}+b\) 而逻辑回归(Logistic Regression)的样子呢? \(f_{w,b}(x)=\sigma(\sum_i{w_ix_i}+b)\) 要记住的第一句话:逻辑回归可以理解为在线性回归后加了一个sigmoid函数.将线性回归变…

实现的是预测 低 出生 体重 的 概率.尼克·麦克卢尔(Nick McClure). TensorFlow机器学习实战指南 (智能系统与技术丛书) (Kindle 位置 1060-1061). Kindle 版本. # Logistic Regression #---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # solve logistic regression. # y =…

//删除线性表中不为x的元素. void delete_list(Sqlist &L,int x){ ; ;i < L.length;i++){ if(L.data[i] != x){ L.data[k] = L.data[i]; k++; } } L.length = k; } //先统计不为x的个数,然后将线性表中不为x的数据向前移动K个. void delete_list(Sqlist &L,int x){ ,i=; while(i < L.length){ if(L.d…

缺页中断(英语:Page fault,又名硬错误.硬中断.分页错误.寻页缺失.缺页中断.页故障等)指的是当软件试图访问已映射在虚拟地址空间中,但是目前并未被加载在物理内存中的一个分页时,由中央处理器的内存管理单元所发出的中断. 通常情况下,用于处理此中断的程序是操作系统的一部分.如果操作系统判断此次访问是有效的,那么操作系统会尝试将相关的分页从硬盘上的虚拟内存文件中调入内存.而如果访问是不被允许的,那么操作系统通常会结束相关的进程. 虽然其名为“页缺失”错误,但实际上这并不一定是一种错误.而且这…

最近在学习python,用python实现几个简单的排序算法,一方面巩固一下数据结构的知识,另一方面加深一下python的简单语法. 冒泡排序算法的思路是对任意两个相邻的数据进行比较,每次将最小和最大的数据都放在数组头和尾的位置,每次比较完成后除去头.尾的数据,进行比较.python源码如下: def bubble_sort( ): str_array = raw_input("Input your numbers:") array = list(str_array) l = len(…

$array = array(2,3,5,6,9,8,1); //冒泡排序思想,前后元素比较 function sort_bulldle($array){ $num = count($array); for($i=0; $i<$num; $i++){ $tmp = $array[$i]; for ($j=$i-1; $j>=0; $j--) { if ($tmp < $array[$j]) { $arr[$j+1] = $arr[$j]; $arr[$j] = $tmp; } else…

平时项目中有时需要用到在字符串中搜索两个或更多的关键字的情景.例如:将字符串"ab|cd#ef|"按竖线或者井号做分隔 如果是大项目,一般会采用正则表达式做处理.但有时写个小程序,不想因此引进一个正则库,所以我自己写了一个支持多关键字版本的字符串查找函数strstrs 函数说明: #include <stdio.h> #include <windows.h> #ifndef IN #define IN #endif //函数说明:在字符串中搜索指定的关键字,支持…