作者:桂. 时间:2017-04-21  21:11:23 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6743780.html 前言 看到最近大家都在用Tensorflow,一查才发现火的不行.想着入门看一看,Tensorflow使用手册第一篇是基于MNIST的手写数字识别的,用到softmax regression,而这个恰好与我正在看的<统计信号处理>相关.本文借此梳理一下: 1)罗杰斯特回归 2)Softmax Regression 3)基于Tenso

机器学习100天|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day3多元线性回归 100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归 100天搞定机器学习|Day7 K-NN Day7,我们学习了K最近邻算法(k-NN),了解了其定义,如何工作,介绍了集中常用的距离和k值选择.Day8,作者转回之前的逻辑回归内容,推荐了Saishruthi Swaminathan的一篇文章. 身处墙内,这个链接无法打开.不过也不用跳墙看原文,找了一下,发现已有博主翻译过

诗人般的机器学习,ML工作原理大揭秘 https://mp.weixin.qq.com/s/7N96aPAM_M6t0rV0yMLKbg 选自arXiv 作者:Cassie Kozyrkov 机器之心编译 机器之心授权(禁止二次转载) 很多人会认为机器学习相比于传统编程是一种编写学习过程的方法,它性能非常神奇且高大上.但是在本文中,谷歌首席决策工程师 Cassie Kozyrkov 小姐姐以非常形象的比喻介绍了机器学习核心原理. 机器学习使用数据中的模式来标记事物.听起来好像很神奇,实际上核心概

逻辑回归--简介 逻辑回归(Logistic Regression)就是这样的一个过程:面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏.        Logistic回归虽然名字里带"回归",但是它实际上是一种分类方法,主要用于两分类问题(即输出只有两种,分别代表两个类别).        回归模型中,y是一个定性变量,比如y=0或1,logistic方法主要应用于研究某些事件发生的概率. 逻辑回归--优缺点 优

原文:逻辑回归原理介绍及Matlab实现 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/78113214 一.逻辑回归基本概念 1. 什么是逻辑回归 逻辑回归就是这样的一个过程:面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏. Logistic回归虽然名字里带"回归",但是它实际上是一种分类方法,主要用于两分类

目录 逻辑回归原理,推导,及sklearn中的使用 1 从线性回归过渡到逻辑回归 2 逻辑回归的损失函数 2.1 逻辑回归损失函数的推导 2.2 梯度下降法 2.3 正则化 3 用逻辑回归进行多分类 4 sklearn中的 LogisticRegression 4.1 max_iter 4.2 penalty & C 4.3 multi_class 4.4 solver 4.5 class_weight 5 逻辑回归的优点与应用 6 本人的一些思考 7 常用代码 逻辑回归原理,推导,及sklea

机器学习二 逻辑回归作业   作业在这,http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/hw2.pdf 是区分spam的. 57维特征,2分类问题.采用逻辑回归方法.但是上述数据集在kaggle中没法下载,于是只能用替代的方法了,下了breast-cancer-wisconsin数据集. 链接在这http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-c

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

Logistic回归算法原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10033567.html 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,其核心是通过最优化算法寻找最佳回归系数(权重系数),主要应用于二分类. 算法原理 二分类的特点是非此即彼,其数学特性符合单位阶跃函数,在某一点会发生突变.这也符合我们现实当中的一些应用场景(比如分数从0 到 60会很容易,越往上你所花的时

Logistic回归是机器学习中非常经典的一个方法,主要用于解决二分类问题,它是多分类问题softmax的基础,而softmax在深度学习中的网络后端做为常用的分类器,接下来我们将从原理和实现来阐述该算法的思想. 1.原理 a.问题描述 考虑二分类问题,利用回归的思想,拟合特征向量到类别标签的回归,从而将分类问题转化为回归问题,通常通过引入Logistic平滑函数实现. 假设已知训练样本集\(D\)的\(n\)个样本\(\{(x_{i},t_{i})| i=1,...,n\}\) ,其中\(t_

Softmax回归用于处理多分类问题,是Logistic回归的一种推广.这两种回归都是用回归的思想处理分类问题.这样做的一个优点就是输出的判断为概率值,便于直观理解和决策.下面我们介绍它的原理和实现. 1.原理 a.问题 考虑\(K\)类问题,假设已知训练样本集\(D\)的\(n\)个样本\(\{(x_{i},t_{i})| i=1,...,n\}\) ,其中,\(x_i \in R^d\) 为特征向量,\(t_{i} \) 为样本类别标签,和一般而分类问题不同,Softmax回归采用了标签向量

1 Logistic 回归算法的原理 1.1 需要的数学基础 我在看机器学习实战时对其中的代码非常费解,说好的利用偏导数求最值怎么代码中没有体现啊,就一个简单的式子:θ= θ - α Σ [( hθ(x(i))-y(i) ) ] * xi .经过查找资料才知道,书中省去了大量的理论推导过程,其中用到了线性函数.sigmoid 函数.偏导数.最大似然函数.梯度下降法.下面让我们一窥究竟,是站在大神的肩膀描述我自己的见解. 1.2 Logistic 回归的引入 Logistic 回归是概率非线性模型

@author:Andrew.Du 声明:本文为原创,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/duye/p/9031511.html,谢谢. 一.前言 1.目的: 我写这篇文章的目的,是想用最简洁的语言阐述清楚何为偏最小二乘分析,以及到底应该如何应用这个在数学建模应用中备受青睐的模型.在此之前,你应该已经学过线性代数.高等数学等基础课程,并了解过诸如主成分分析(PCA).多元线性回归等简单的数学模型,如果线性代数高等数学的知识已经还给老师,那么建议你重温一下.在正式讲解偏最

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(

一.基础理解 问题:逻辑回归算法是用回归的方式解决分类的问题,而且只可以解决二分类问题: 方案:可以通过改造,使得逻辑回归算法可以解决多分类问题: 改造方法: OvR(One vs Rest),一对剩余的意思,有时候也称它为  OvA(One vs All):一般使用 OvR,更标准: OvO(One vs One),一对一的意思: 改造方法不是指针对逻辑回归算法,而是在机器学习领域有通用性,所有二分类的机器学习算法都可使用此方法进行改造,解决多分类问题: 二.原理 1)OvR 思想:n 种类型

逻辑回归是一个形式是Y=1/(1+E(-X))的函数,它的特点是: 1, 当X>0,随着X增大,Y很快的接近1: 2,当x<0,随着X的减小,Y很快的接近0: 3,当X=0时,Y=1/2. 由于逻辑回归的这种特性(在0-1之间连续),它被用来判断一个学习算法是否正确. 除了正确和不正确的结果之外,使用逻辑回归的好处在于,它还能告诉你,你离正确的结果还差多少,从而引导你向正确的方向前进.因此它常常和梯度上升的算法结合起来.下面的代码体现了这样的例子: 输入参数1是100行,2列的矩阵: 输入参数

支持向量机—SVM原理代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9596898.html 1. 解决什么问题? 最基本的应用是数据分类,特别是对于非线性不可分数据集.支持向量机不仅能对非线性可分数据集进行分类,对于非线性不可分数据集的也可以分类 (我认为这才是支持向量机的真正魅力所在,因为现实场景中,样本数据往往是线性不可分的). 现实场景一 :样本数据大部分是线性可分的,但是只是在样本中含有少量

注:最近开始学习<人工智能>选修课,老师提纲挈领的介绍了一番,听完课只了解了个大概,剩下的细节只能自己继续摸索. 从本质上讲:机器学习就是一个模型对外界的刺激(训练样本)做出反应,趋利避害(评价标准). 1. 什么是逻辑回归? 许多人对线性回归都比较熟悉,但知道逻辑回归的人可能就要少的多.从大的类别上来说,逻辑回归是一种有监督的统计学习方法,主要用于对样本进行分类. 在线性回归模型中,输出一般是连续的,例如$$y = f(x) = ax + b$$,对于每一个输入的x,都有一个对应的y输出.模

Logistic Regression Classifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程,为最大化方程,利用牛顿梯度上升求解方程参数. 优点:计算代价不高,易于理解和实现. 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高. 使用数据类型:数值型和标称型数据. 介绍逻辑回归之前,我们先看一问题,有个黑箱,里面有白球和黑球,如何判断它们的比例. 我们从里面抓3个球,2个黑球,1个白球.这时候,有人就直接得出了黑球67%,白球占比33%.这个时候,其实这个人使用了最大似然概率的思想,通俗来讲,

BP神经网络是深度学习的重要基础,它是深度学习的重要前行算法之一,因此理解BP神经网络原理以及实现技巧非常有必要.接下来,我们对原理和实现展开讨论. 1.原理  有空再慢慢补上,请先参考老外一篇不错的文章:A Step by Step Backpropagation Example 激活函数参考:深度学习常用激活函数之— Sigmoid & ReLU & Softmax 浅显易懂的初始化:CS231n课程笔记翻译:神经网络笔记 2 有效的Trick:神经网络训练中的Tricks之高效BP(