scikit-learn 学习笔记-- Generalized Linear Models （二）

Lasso regression 今天介绍另外一种带正则项的线性回归, ridge regression 的正则项是二范数,还有另外一种是一范数的,也就是lasso 回归,lasso 回归的正则项是系数的绝对值之和,这种正则项会让系数最后变得稀疏: minw12N‖Xw−y‖22+α‖w‖1" role="presentation">minw12N∥Xw−y∥22+α∥w∥1minw12N|Xw−y|22+α|w|1 其中,N" role="pres…

scikit-learn 学习笔记-- Generalized Linear Models (一)

scikit-learn 是非常优秀的一个有关机器学习的 Python Lib,包含了除深度学习之外的传统机器学习的绝大多数算法,对于了解传统机器学习是一个很不错的平台.每个算法都有相应的例子,既可以对算法有个大概的了解,而且还能熟悉这个工具包的应用,同时也能熟悉 Python 的一些技巧. Ordinary Least Squares 我们先来看看最常见的线性模型,线性回归是机器学习里很常见的一类问题. y(w,x)=w0+w1x1+w2x2+...+wpxp" role="pres…

scikit-learn 学习笔记-- Generalized Linear Models （三）

Bayesian regression 前面介绍的线性模型都是从最小二乘,均方误差的角度去建立的,从最简单的最小二乘到带正则项的 lasso,ridge 等.而 Bayesian regression 是从 Bayesian 概率模型的角度出发的,虽然最后也会转换成一个能量函数的形式. 从前面的线性模型中,我们都假设如下的关系: y=wx" role="presentation">y=wxy=wx 上面这个关系式其实是直接从值的角度来考虑,其实我们也可以假设如下的关系:…

Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- Generalized Linear Models

网易公开课,第4课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf 前面介绍一个线性回归问题,符合高斯分布一个分类问题,logstic回归,符合伯努利分布也发现他们有些相似的地方,其实这些方法都是一个更广泛的模型族的特例,这个模型族称为,广义线性模型(Generalized Linear Models,GLMs) The exponential family 为了介绍GLMs,先需要介绍指数族分布(exponential fami…

机器学习-scikit learn学习笔记

scikit-learn官网:http://scikit-learn.org/stable/ 通常情况下,一个学习问题会包含一组学习样本数据,计算机通过对样本数据的学习,尝试对未知数据进行预测. 学习问题一般可以分为: 监督学习(supervised learning) 分类(classification) 回归(regression) 非监督学习(unsupervised learning) 聚类(clustering) 监督学习和非监督学习的区别就是,监督学习中,样本数据会包含要预测的标签(…

[Scikit-learn] 1.1 Generalized Linear Models - from Linear Regression to L1&L2

Introduction 一.Scikit-learning 广义线性模型 From: http://sklearn.lzjqsdd.com/modules/linear_model.html#ordinary-least-squares # 需要明白以下全部内容,花些时间. 只涉及上述常见的.个人相关的算法. Ref: https://www.youtube.com/watch?v=ipb2MhSRGdw 二.方法进化简史 1.1 松弛求解到最小二乘基本上都是解不存在的超定方程组.因此,…

[Scikit-learn] 1.5 Generalized Linear Models - SGD for Regression

梯度下降一.亲手实现“梯度下降” 以下内容其实就是<手动实现简单的梯度下降>. 神经网络的实践笔记,主要包括: Logistic分类函数反向传播相关内容 Link: http://peterroelants.github.io/posts/neural_network_implementation_part01/ 中文版: http://www.jianshu.com/p/0da9eb3fd06b 1. 生成训练数据由“目标函数+随机噪声”生成. import numpy as np i…

[Scikit-learn] 1.5 Generalized Linear Models - SGD for Classification

NB: 因为softmax,NN看上去是分类,其实是拟合(回归),拟合最大似然. 多分类参见:[Scikit-learn] 1.1 Generalized Linear Models - Logistic regression & Softmax 感知机采用的是形式最简单的梯度 Perceptron and SGDClassifier share the same underlying implementation.In fact, Perceptron() is equivalent to S…

[Scikit-learn] 1.1 Generalized Linear Models - Logistic regression & Softmax

二分类:Logistic regression 多分类:Softmax分类函数对于损失函数,我们求其最小值, 对于似然函数,我们求其最大值. Logistic是loss function,即: 在逻辑回归中,选择了 “对数似然损失函数”,L(Y,P(Y|X)) = -logP(Y|X). 对似然函数求最大值,其实就是对对数似然损失函数求最小值. Logistic regression, despite its name, is a linear model for classification…

广义线性模型（Generalized Linear Models）

前面的文章已经介绍了一个回归和一个分类的例子.在逻辑回归模型中我们假设: 在分类问题中我们假设: 他们都是广义线性模型中的一个例子,在理解广义线性模型之前需要先理解指数分布族. 指数分布族(The Exponential Family) 如果一个分布可以用如下公式表达,那么这个分布就属于指数分布族: 公式中y是随机变量:h(x)称为基础度量值(base measure): η称为分布的自然参数(natural parameter),也称为标准参数(canonical parameter): T(…

Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- 第二十二章：四元数（QUATERNIONS）

原文:Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- 第二十二章:四元数(QUATERNIONS) 学习目标回顾复数,以及复数相乘如何在平面上表达旋转: 理解四元数以及它的运算: 理解单位四元数如何表达3D旋转: 学习如何转换旋转变量的表达: 学习如何对单位四元数线性差值,并且理解它等价于几何上的3D角度差值: 熟悉DirectX Math库中的四元数类和操作. 1 回顾复数四元数可以看做是一个复数,所以我们先要回顾…

Popular generalized linear models|GLMM| Zero-truncated Models|Zero-Inflated Models|matched case–control studies|多重logistics回归|ordered logistics regression

============================================================== Popular generalized linear models 将不同类型的数据做数值转换,转换为线性模型. 连续型变量且正态分布选择离散型变量且二项分布选择logistics 计数变量且负二项分布选择自然对数負二項分布是統計學上一種描述在一系列独立同分布的伯努利试验中,失败次数到达指定次数(记为r)时成功次数的離散概率分布. 比如,如果我们定义掷骰子随机变量x值…

Java菜鸟学习笔记--数组篇(三):二维数组

定义 //1.二维数组的定义 //2.二维数组的内存空间 //3.不规则数组 package me.array; public class Array2Demo{ public static void main(String[] args){ //定义二维数组 int[ ] [ ] arr={{1,2,3},{4,5,6}}; //静态初始化 //打印出二维数组 for(int i=0;i<arr.length;i++){ for(int j=0;j<arr[i].length;j++){ S…

JavaScript学习笔记之数组（二）

JavaScript学习笔记之数组(二) 1.['1','2','3'].map(parseInt) 输出什么,为什么? ['1','2','3'].map(parseInt)//[1,NaN,NaN] // map有三个参数:数组元素,元素索引,数组本身 // parseInt有两个参数,元素本身以及进制parseInt(string,radix) ['1','2','3'].map(parseInt); ['1','2','3'].map(function(item,index,array)…

vue2.0学习笔记之路由（二）路由嵌套+动画

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>vue2.0学习笔记之路由(二)路由嵌套+动画</title> <link rel="stylesheet" href="animate.css"> </head> <body> &…

vue2.0学习笔记之路由（二）路由嵌套

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>vue2.0学习笔记之路由(二)路由嵌套</title> </head> <body> <div id="app"> <div> <router-link to="/home…

Learning How to Learn学习笔记（转）

add by zhj: 工作中提高自己水平的最重要的一点是——快速的学习能力.这篇文章就是探讨这个问题的,掌握了快速学习能力的规律,你自然就有了快速学习能力了. 原文:Learning How to Learn学习笔记强力推荐的Coursera课程 “learning how to learn”. 这门课的一个主要观点是 diffuse mode thinking (如常规的身体锻炼) 对提高思考和学习能力有很大帮助.我实践了一两个月,感觉效果很好.工作中遇到的问题都更容易梳理解决.我们目标只…

Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- 第十二章：几何着色器（The Geometry Shader）

原文:Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- 第十二章:几何着色器(The Geometry Shader) 代码工程地址: https://github.com/jiabaodan/Direct12BookReadingNotes 假设我们没有使用曲面细分阶段,几何着色器阶段就是在顶点着色器和像素着色器之间的一个可选的阶段.几何着色器输入的是基元,输出的是一个基元列表:假如我们绘制的是三角形列表,那么几何着色器…

Regression：Generalized Linear Models

作者:桂. 时间:2017-05-22 15:28:43 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6890048.html 前言本文主要是线性回归模型,包括: 1)普通最小二乘拟合 2)Ridge回归 3)Lasso回归 4)其他常用Linear Models. 一.普通最小二乘通常是给定数据X,y,利用参数进行线性拟合,准则为最小误差: 该问题的求解可以借助:梯度下降法/最小二乘法,以最小二乘为例: 基本用法: from sklearn import…

Generalized Linear Models

作者:桂. 时间:2017-05-22 15:28:43 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6890048.html 前言主要记录python工具包:sci-kit learn的基本用法. 本文主要是线性回归模型,包括: 1)普通最小二乘拟合 2)Ridge回归 3)Lasso回归 4)其他常用Linear Models. 一.普通最小二乘通常是给定数据X,y,利用参数进行线性拟合,准则为最小误差: 该问题的求解可以借助:梯度下降法/最小二乘法,…

Dynamic CRM 2013学习笔记（三十二）自定义审批流3 - 节点及实体配置

上次介绍了<Dynamic CRM 2013学习笔记(十九)自定义审批流1 - 效果演示> 以及如何配置自定义审批流的按钮:<Dynamic CRM 2013学习笔记(二十一)自定义审批流2 - 配置按钮>,这次接着介绍如何配置审批流的节点及节点关系. 一. 模板头: 二.流程节点: 一共有三种节点:开始节点,中间节点,结束节点: 1. 开始节点: 2. 中间节点: .3. 结束节点: 三.流程节点关系: 四.实体配置 1.添加二个字段:…

Dynamic CRM 2013学习笔记（四十二）流程5 - 实时/同步工作流（Workflow）用法图解

实时工作流跟插件一样,也是用事件执行管道来执行,能在pre,post或核心操作中执行.跟插件一样,不能在创建之前和删除之后执行.如果执行过程中有异常发生,会取消并回滚整个操作.实时工作流里所有的活动和子流程都是一个事务,不像异步工作流里,子流程是单独的一个事务.不能使用等待或并行等待条件步骤.如果执行成功,就看不到执行的log.实时工作流能被转到异步工作流,还能再转回实时工作流.下面详细介绍如何创建一个实时工作流. 一.创建实时工作流 1. 打开 Setting > Process, 点击N…

Halcon学习笔记之支持向量机（二）

例程:classify_halogen_bulbs.hdev 在Halcon中模式匹配最成熟最常用的方式该署支持向量机了,在本例程中展示了使用支持向量机对卤素灯的质量检测方法.通过这个案例,相信大家可以对支持向量机的使用有一个更加清晰的了解.在相当多的检测和识别的应用中,都可以使用相同的方法来解决分类问题. 图1. 卤素灯图像大致原理: 一.准备阶段:描述样本 1. 准备好两组卤素灯图像样本,好坏的各若干张图像: 2. 对样本图像进行分割,获取卤素灯关键部位区域: 3. 选择合适的对图像的描述…

java学习笔记之OOP（二）

java学习笔记二.面向对象[OOP]Object Oriented Programming 一.三大特性: 1.封装:隐藏对象的属性和实现细节,仅对外提供公共访问方式,将变化隔离,便于使用,提高复用性和安全性. 2.继承:提高代码复用性:继承是多态的前提 3.多态:父类或接口定义的引用变量可以指向子类或具体实现类的实例对象.提高了程序的拓展性. 二.五大原则 1.单一职责原则SRP(Single Responsibility Principle) 类的功能要单一,不能包罗万象,跟杂货铺似的.…

iOS学习笔记之回调（二）

写在前面上一篇学习笔记中简单介绍了通过目标-动作对实现回调操作:创建两个对象timer和logger,将logger设置为timer的目标,timer定时调用logger的sayOuch函数.在这个例子中,timer的任务比较简单,只完成一项任务:在指定的时刻触发事件.在这种情况下,适合选择目标-动作来实现回调,但这种方式不适合要发送多个回调的情况. 辅助对象辅助对象是另一种实现回调的方式.在应用开始等待前,要求当等待的特定事件发生时,向遵守相应协议的辅助对象发送消息.委托对象和数据源是常见…

Apache OFBiz 学习笔记之服务引擎二

加载服务定义文件 ofbiz-component.xml:所有的服务定义文件在每个组件的ofbi-component.xml文件中加载服务定义例:framework/common/ofbiz-component.xml <entity-resource type="model" reader-name="main" loader="main" location="entitydef/entitymodel.xml&qu…

PRML读书笔记——3 Linear Models for Regression

Linear Basis Function Models 线性模型的一个关键属性是它是参数的一个线性函数,形式如下: w是参数,x可以是原始的数据,也可以是关于原始数据的一个函数值,这个函数就叫basis function,记作φ(x),于是线性模型可以表示成: w0看着难受,定义一个函数φ0(x) = 1, 模型的形式再一次简化成: 以上就是线性模型的一般形式.basis function有很多选择,例如Gaussian.sigmoid.tanh (tanh(x) = 2 * sigmoid(…