http://www.cnblogs.com/Deep-Learning/p/7073744.html http://www.cnblogs.com/lutingting/p/4768882.html http://chenrudan.github.io/blog/2016/01/09/logisticregression.html http://www.cnblogs.com/Determined22/p/6362951.html http://blog.csdn.net/pandav5/ar…

向量\(y\)(为one-hot编码,只有一个值为1,其他的值为0)真实类别标签(维度为\(m\),表示有\(m\)类别): \[y=\begin{bmatrix}y_1\\ y_2\\ ...\\y_m\end{bmatrix} \] 向量\(z\)为softmax函数的输入,和标签向量\(y\)的维度一样,为\(m\): \[z=\begin{bmatrix}z_1\\ z_2\\ ...\\z_m\end{bmatrix} \] 向量\(s\)为softmax函数的输出,和标签向量\(y\…

本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型(忘记了为什么看完<统计学习方法>第一章之后直接就跳去了第六章,好像是对"逻辑斯蒂"这个名字很感兴趣?...),对照<机器学习实战>写了几行代码敲了一个toy版本,当时觉得还是挺有意思的.我觉得这个模型很适合用来入门(但是必须注意这个模型有很多很多很多很多可以展开…

UFLDL深度学习笔记 (二)Softmax 回归 本文为学习"UFLDL Softmax回归"的笔记与代码实现,文中略过了对代价函数求偏导的过程,本篇笔记主要补充求偏导步骤的详细推导. 1. 详细推导softmax代价函数的梯度 经典的logistics回归是二分类问题,输入向量$ x^{(i)}\in\Re^{n+1}$ 输出0,1判断\(y^{(i)}\in{\{0,1\}}\),Softmax回归模型是一种多分类算法模型,如图所示,输出包含k个类型,\(y^{(i)}\in{\…

对于 \(Softmax\) 回归的正向传播非常简单,就是对于一个输入 \(X\) 对每一个输入标量 \(x_i\) 进行加权求和得到 \(Z\) 然后对其做概率归一化. Softmax 示意图 下面看一个简单的示意图: 其中 \(X\in\mathbb{R}^{n\times m}\) 是一个向量或矩阵,这取决于传入的是一个训练样本还是一组训练样本,其中 \(n\) 是输入特征的数量,\(m\) 是传入的训练样本数量:此图只是示意的一个简单的 Softmax 的传播单元,可以把它理解为一个神经…

视频地址:http://v.163.com/movie/2008/1/B/O/M6SGF6VB4_M6SGHJ9BO.html 机器学习课程的所有讲义及课后作业:http://pan.baidu.com/s/1i3xcljJ 视频前半部分讲了梯度下降算法的迭代过程求的局部最小值,后半部分介绍了利用数学方法给出参数向量的解析表达式,从而求出参数的值,也就是一种无需迭代的方法. 由于PC上编辑不太方便,以下推导过程我会尽可能详细地呈现在草稿纸上,其实视频中AndrewNg已经讲解的很详细了,其实我也…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 多分类问题 在一个多分类问题中,因变量y有k个取值,即.例如在邮件分类问题中,我们要把邮件分为垃圾邮件.个人邮件.工作邮件3类,目标值y是一个有3个取值的离散值.这是一个多分类问题,二分类模型在这里不太适用. 多分类问题符合多项分布.有许多算法可用于解决多分类问题,像决策树.朴素贝叶斯等.这篇文章主要讲解多分类算法中的Softmax回归(Softmax Regression) 推导思路为:首先证明多项分布属于指数分布族…

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. 泊松回归 (Poisson Regression) 在生活中,经常会遇到一类问题需要对一段时间内某一小概率事件的发生次数建模,例如癌症.火灾等. 假设向量x表示引起这一事件发生的因素,向量θ表示因素的权重,则使用hθ(x)=exp(θTx)表示事件发生次数的期望.θTx位于指数位置,意味着其每增加1个单位,将导至事件发生次数的期望值翻…

一.Logistic回归 Logistic回归(Logistic Regression,简称LR)是一种常用的处理二类分类问题的模型. 在二类分类问题中,把因变量y可能属于的两个类分别称为负类和正类,则因变量y∈{0, 1},其中0表示负类,1表示正类.线性回归的输出值在负无穷到正无穷的范围上,不太好解决这个问题.于是我们引入非线性变换,把线性回归的输出值压缩到(0, 1)之间,那就成了Logistic回归,使得≥0.5时,预测y=1,而当<0.5时,预测y=0.Logistic回归的名字中尽管…

在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,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,该问题的目的是辨识10个不同的单个数字.Softmax回归是有监督的,不过后面也会介绍它与深度学习/无监督学习方法的结合.(译者注: MNIST 是一个手写数字识别库,由NYU 的Yann LeCun 等人维护.http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ) 回想…