————————————————————***提醒自己结束了就发博客***————————————————————

SVM回归 我们之前提到过,SVM算法功能非常强大:不仅支持线性与非线性的分类,也支持线性与非线性回归.它的主要思想是逆转目标:在分类问题中,是要在两个类别中拟合最大可能的街道(间隔),同时限制间隔侵犯(margin violations):而在SVM回归中,它会尝试尽可能地拟合更多的数据实例到街道(间隔)上,同时限制间隔侵犯(margin violation,也就是指远离街道的实例).街道的宽度由超参数ϵ控制.下图展示的是两个线性SVM回归模型在一些随机线性数据上训练之后的结果,其中一个有较大

验证码识别是一个适合入门机器学习的项目,之前用knn 做过一个很简单的,这次用svm来实现.svm直接用了开源的库libsvm.验证码选的比较简单,代码也写得略乱,大家看看就好. 1. 爬取验证码图片 import urllib from urllib import request def download_pics(pic_name): url = 'http://smart.gzeis.edu.cn:8081/Content/AuthCode.aspx' res = request.urlo

SVM Python实现 Python实现SVM的理论知识 SVM原始最优化问题: \[ min_{w,b,\xi}{1\over{2}}{||w||}^2 + C\sum_{i=1}^m\xi^{(i)} \] \[ s.t. \ \ y^{(i)}(w^{T}x^{(i)} + b), i=1,2,...,m \\ \xi^{(i)} \ge 0, i=1,2,...m \] 原始问题转为对偶问题 \[ min_{\alpha}{1\over{2}}\sum_{i=1}^m\sum_{j=1

SVM的算法是很versatile的,在回归领域SVM同样十分出色的.而且和SVC类似,SVR的原理也是基于支持向量(来绘制辅助线),只不过在分类领域,支持向量是最靠近超平面的点,在回归领域,支持向量是那些距离拟合曲线(回归的目标函数/模型是拟合曲线). 上图我们看到还有一个变量,是ϵ,ϵ决定了街道的宽度,它是拟合曲线和支持向量的距离.在svr的实现原理上,定义的损失函数是: |yi−w∙ϕ(xi)−b|≤ϵ,则损失为0,因为落在了街道里面: |yi−w∙ϕ(xi)−b|>ϵ,则损失函数值为|y

---恢复内容开始--- Softmax Regression 可以看做是 LR 算法在多分类上的推广,即类标签 y 的取值大于或者等于 2. 假设数据样本集为:$\left \{ \left ( X^{(1)},y ^{(1)} \right ) ,\left ( X^{(2)},y ^{(2)} \right ),\left ( X^{(3)},y ^{(3)} \right ),...,\left ( X^{(m)},y ^{(m)} \right )\right \}$ 对于 SR 算法

Logistic回归 算法优缺点: 1.计算代价不高,易于理解和实现2.容易欠拟合,分类精度可能不高3.适用数据类型:数值型和标称型 算法思想: 其实就我的理解来说,logistic回归实际上就是加了个sigmoid函数的线性回归,这个sigmoid函数的好处就在于,将结果归到了0到1这个区间里面了,并且sigmoid(0)=0.5,也就是说里面的线性部分的结果大于零小于零就可以直接计算到了.这里的求解方式是梯度上升法,具体我就不扯了,最推荐的资料还是Ng的视频,那里面的梯度下降就是啦,只不过一

逻辑回归(Logistic regression) 以下均为自己看视频做的笔记,自用,侵删! 还参考了:http://www.ai-start.com/ml2014/ 用梯度下降求解逻辑回归 Logistic Regression The data 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取.假设你是一个大学系的管理员,你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会.你有以前的申请人的历史数据,你可以用它作为逻辑回归的训练集.对于每一个培训例子,你有两个考试的申请人的分数和录取决定

2017-08-12 Logistic 回归,作为分类器: 分别用了梯度上升,牛顿法来最优化损失函数: # -*- coding: utf-8 -*- ''' function: 实现Logistic回归,拟合直线,对数据进行分类: 利用梯度上升,随机梯度上升,改进的随机梯度上升,牛顿法分别对损失函数优化: 这里没有给出最后测试分类的函数: date: 2017.8.12 ''' from numpy import * #从文件加载处理数据 def loadDataSet(): dataMat

假设现在有一些点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作回归.利用Logistic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,依次进行分类.Logistic回归的一般过程(1)收集数据:采用任意方法收集数据(2)准备数据:由于需要进行距离计算,因此要求数据类型为数值型.另外,结构化数据格式则最佳(3)分析数据:采用任意方法对数据进行分析(4)训练算法:大部分时间将用于训练,训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数(5)测试算法:一旦训练步骤完

题目太长啦!文档下载[传送门] 第1题 简述:实现逻辑回归. 此处使用了minimize函数代替Matlab的fminunc函数,参考了该博客[传送门]. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.optimize as op #S函数 def sigmoid(z): g = 1/(1+np.exp(-z)) return g #cost计算函数 def costFunction(theta, X, y): t

目录 1. 对数几率回归 1.1 求解 ω 和 b 2. 对数几率回归进行垃圾邮件分类 2.1 垃圾邮件分类 2.2 模型评估 混淆举证 精度 交叉验证精度 准确率召回率 F1 度量 ROC AUC 1. 对数几率回归 考虑二分类任务,其输出标记 \(y \in \{0, 1\}\),记线性回归模型产生的预测值 \(z=\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x} + b\) 是实值,于是我们需要一个将实值 \(z\) 转换为 \(0/1\) 的 \(g^{-}(\cdot)\)

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Aug 06 15:57:18 2017 @author: mdz """ '''http://blog.chinaunix.net/xmlrpc.php?r=blog/article&uid=9162199&id=4223505''' import numpy as np #读取数据 def loadDataSet(): dataList=[]

本代码参考自:https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/LogisticRegression/LogisticRegression.py 1. 读取数据集 def load_data(filename,dataType): return np.loadtxt(filename,delimiter=",",dtype = dataType) def read_data(): data = load_da

前言 整理SVM(support vector machine)的笔记是一个非常麻烦的事情,一方面这个东西本来就不好理解,要深入学习需要花费大量的时间和精力,另一方面我本身也是个初学者,整理起来难免思路混乱.所以我对SVM的整理会分为四篇(暂定为四篇)学习,不足之处,请多多指导. 四篇分别为: Python机器学习笔记:SVM(1)——SVM概述 Python机器学习笔记:SVM(2)——SVM核函数 Python机器学习笔记:SVM(3)——证明SVM Python机器学习笔记:SVM(4)—

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些

1.如何认识可视化? 图形总是比数据更加醒目.直观.解决统计回归问题,无论在分析问题的过程中,还是在结果的呈现和发表时,都需要可视化工具的帮助和支持. 需要指出的是,虽然不同绘图工具包的功能.效果会有差异,但在常用功能上相差并不是很大.与选择哪种绘图工具包相比,更重要的是针对不同的问题,需要思考选择什么方式.何种图形去展示分析过程和结果.换句话说,可视化只是手段和形式,手段要为目的服务,形式要为内容服务,这个关系一定不能颠倒了. 因此,可视化是伴随着分析问题.解决问题的过程而进行思考.设计和实现

1.关于 StatsModels statsmodels(http://www.statsmodels.org)是一个Python库,用于拟合多种统计模型,执行统计测试以及数据探索和可视化. 2.文档 最新版本的文档位于: https://www.statsmodels.org/stable/ 欢迎关注 Youcans 原创系列,每周更新数模笔记 Python数模笔记-PuLP库 Python数模笔记-StatsModels统计回归 Python数模笔记-Sklearn Python数模笔记-N

LIBSVM 使用的一般步骤是:1)准备数据集,转化为 LIBSVM支持的数据格式 :[label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] ...即 [l类别标号] [特征1]:[特征值] [特征2]:[特征值] ...2)对数据进行简单的缩放操作(scale):(为什么要scale,这里不解释了)3)考虑选用核函数(通常选取径函数,程序默认):4)采用交叉验证(一般采用5折交叉验证),选择最佳参数C与g :5)用得到的最佳参数C与g 对整个训练集进行训练得到S

简介:Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM classification and regression. It solves C-SVM classification, nu-SVM classification, one-class-SVM, epsilon-SVM regression, and nu-SVM regression. It also provides an automatic model

1 SVM 基本概念 本章节主要从文字层面来概括性理解 SVM. 支持向量机(support vector machine,简SVM)是二类分类模型. 在机器学习中,它在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型及相关的学习算法:在给定的一组训练实例中,每个训练实例会被标记其属性类别(两个类别中的一个),是非概率的二元线性分类器. SVM模型是将采用尽可能宽的.明显的间隔将实例分开,使得实例分属不同的空间:然后将新的实例映射到某一空间,基于新的实例所属空间来预测其类别. SVM 除了可进行线性分类