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原理 对数损失, 即对数似然损失(Log-likelihood Loss), 也称逻辑斯谛回归损失(Logistic Loss)或交叉熵损失(cross-entropy Loss), 是在概率估计上定义的.它常用于(multi-nominal, 多项)逻辑斯谛回归和神经网络,以及一些期望极大算法的变体. 可用于评估分类器的概率输出. 对数损失通过惩罚错误的分类,实现对分类器的准确度(Accuracy)的量化. 最小化对数损失基本等价于最大化分类器的准确度.为了计算对数损失, 分类器必须提供对输入

我们之前讲Logistic回归模型的时候说过,分类数据在使用卡方检验的时候,当分类过多或者每个类别的水平数过多时,单元格会划分的非常细,有可能会导致大量单元格频数很小甚至为0,并且卡方检验虽然可以分析因素作用,但是无法描述作用的大小和方向,并且无法进一步考察因素间的交互作用,这些都是卡方检验的局限,实际上卡方检验更多的用于行列交叉表,也就是列联表的分析. 以上问题似乎可以使用方差分析解决,但是方差分析仅适用于连续变量,对于分类变量除了可以使用Logistic回归之外,还可以使用对数线性模型,对数

LogPolar 对数极坐标 cvLogPolar 对数极坐标(logpolar)是仿真生物视网膜中央凹陷的特性,具有数据压缩的能力,可用于目标跟踪中快速尺度和旋转变换不变的模板匹配. 对数极坐标其实就是将图像像素坐标转换成极坐标,然后对r求取对数,获得的坐标. 直角坐标系和极坐标系的变换公式为: 具体过程是怎么样的呢?首先要选定坐标原点,然后才能变换.一般坐标原点选为图像的中心点,如果直接对每一个像素点计算对应的坐标,首先得到的结果并不是个矩阵,其次这样之后再逆变换到图像上,信息并没有变化.

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 对数正态分布(logarithmic normal distribution)是指一个随机变量的对数服从正态分布,则该随机变量服从对数正态分布.对数正态分

目录 一.对数几率和对数几率回归 二.Sigmoid函数 三.极大似然法 四.梯度下降法 四.Python实现 一.对数几率和对数几率回归   在对数几率回归中,我们将样本的模型输出\(y^*\)定义为样本为正例的概率,将\(\frac{y^*}{1-y^*}\)定义为几率(odds),几率表示的是样本作为正例的相对可能性.将几率取对便可以得到对数几率(log odds,logit). \[logit=\log\frac{y^*}{1-y^*} \]   而对数几率回归(Logistic Reg

[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以

1    Unsupervised Learning 1.1    k-means clustering algorithm 1.1.1    算法思想 1.1.2    k-means的不足之处 1.1.3    如何选择K值 1.1.4    Spark MLlib 实现 k-means 算法 1.2    Mixture of Gaussians and the EM algorithm 1.3    The EM Algorithm 1.4    Principal Components

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1

GMM及EM算法 标签(空格分隔): 机器学习 前言: EM(Exception Maximizition) -- 期望最大化算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计: GMM(Gaussian Mixture Model) -- 高斯混合模型,是一种多个高斯分布混合在一起的模型,主要应用EM算法估计其参数: 本篇博客首先从简单的k-means算法给出EM算法的迭代形式,然后用GMM的求解过程给出EM算法的宏观认识:最后给出EM的标准形式,并分析EM算法为什么收敛. K-Means Cl

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.

逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的一种分类模型,由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛.本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇, 主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法,最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系,以及在多分类问题上的推广. 逻辑回归 问题 实际工作中,我们可能会遇到如下问题: 预测一个用户是否点击特定的商品 判断用户的性别 预测用户是否会购买给定的品类 判断一条评论是正面的还是负面的 这些都可以看做是分类问题,更准确地,都可以

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的

      引言         深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-end)的模型,然后直接输出得到最终结果的一种新模式.那么,深度学习有多深?学了究竟有几分?本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程. 一.概述 Artificial

1. 线性模型简介 0x1:线性模型的现实意义 在一个理想的连续世界中,任何非线性的东西都可以被线性的东西来拟合(参考Taylor Expansion公式),所以理论上线性模型可以模拟物理世界中的绝大多数现象.而且因为线性模型本质上是均值预测,而大部分事物的变化都只是围绕着均值而波动,即大数定理. 事物发展的混沌的线性过程中中存在着某种必然的联结.事物的起点,过程,高潮,衰退是一个能被推演的过程.但是其中也包含了大量的偶然性因素,很难被准确的预策,只有一个大概的近似范围.但是从另一方面来说,偶然

CH01 统计学方法概论 前言 章节目录 统计学习 监督学习 基本概念 问题的形式化 统计学习三要素 模型 策略 算法 模型评估与模型选择 训练误差与测试误差 过拟合与模型选择 正则化与交叉验证 正则化 交叉验证 泛化能力 泛化误差 泛化误差上界 生成模型与判别模型 分类问题 标注问题 回归问题 导读 直接看目录结构,会感觉有点乱,就层级结构来讲感觉并不整齐. 可以看本章概要部分,摘录几点,希望对本章内容编排的理解有帮助: 1. 统计学习三要素对理解统计学习方法起到提纲挈领的作用 2. 本书主要

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

Logistic Regression虽然名字里带“回归”,但是它实际上是一种分类方法,“逻辑”是Logistic的音译,和真正的逻辑没有任何关系. 模型 线性模型 由于逻辑回归是一种分类方法,所以我们仍然以最简的二分类为例.与感知机不同,对于逻辑回归的分类结果,y ∈ {0, 1},我们需要找到最佳的hθ(x)拟合数据. 这里容易联想到线性回归.线性回归也可以用于分类,但是很多时候,尤其是二分类的时候,线性回归并不能很好地工作,因为分类不是连续的函数,其结果只能是固定的离散值.设想一下有线性回

转载自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 感谢原作者:zouxy09@qq.com 八.Deep learning训练过程 8.1.传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 BP算法作为传统训练多层网络的典型算法,实际上对仅含几层网络,该训练方法就已经很不理想.深度结构(涉及多个非线性处理单元层)非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源. BP算法存在的问题: (1)梯度越来越稀疏:从顶层越往下,误差