[Machine Learning]学习笔记-Logistic Regression 模型-二分类任务 Logistic regression,亦称logtic regression,翻译为"对数几率回归",是一种分类学习方法.和先前的线性回归模型不同的是,输出的y一般是离散量的集合,如输出\(y \in \{0,1\}\)的二分类任务. 考虑二分类任务,线性回归模型产生的\(Z=\theta ^TX\)是连续的实值,需要用一个函数\(g(\theta ^TX)\)将z转换为0/1值.…

朴素贝叶斯与逻辑回归的区别: 朴素贝叶斯 逻辑回归 生成模型(Generative model) 判别模型(Discriminative model) 对特征x和目标y的联合分布P(x,y)建模,使用极大后验概率估计法估计出最有可能的P(y|x) 直接对后验概率P(y|x)建模,使用极大似然估计法使其最大化 不需要优化参数,先用极大似然估计法估计出先验概率P(y)和条件概率P(x|y),然后计算出极大后验概率P(y|x) 需要优化参数,先用极大似然估计法得出损失函数,再用梯度下降法等优化参数 假…

此文是斯坦福大学,机器学习界 superstar - Andrew Ng 所开设的 Coursera 课程:Machine Learning 的课程笔记. 力求简洁,仅代表本人观点,不足之处希望大家探讨. 课程网址:https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome Week 2:Linear Regression with Multiple Variables笔记:http://blog.csdn.net/ironyoung…

logistic regression cost function(single example) 图像分布 logistic regression cost function(m examples) Writting cost function in a more convenient form with just one line To fit parameter θ Using gradient descent to minimize cost function 看上去和gradient…

Handwritten digits recognition (0-9) Multi-class Logistic Regression 1. Vectorizing Logistic Regression (1) Vectorizing the cost function (2) Vectorizing the gradient (3) Vectorizing the regularized cost function (4) Vectorizing the regularized gradi…

在之前的问题讨论中,研究的都是连续值,即y的输出是一个连续的值.但是在分类问题中,要预测的值是离散的值,就是预测的结果是否属于某一个类.例如:判断一封电子邮件是否是垃圾邮件:判断一次金融交易是否是欺诈:之前我们也谈到了肿瘤分类问题的例子,区别一个肿瘤是恶性的还是良性的. 我们先说二分类问题,我们将一些自变量分为负向类和正向类,那么因变量为0,1:0表示负向类,1表示正向类. 如果用线性回归来讨论分类问题,那么假设输出的结果会大于1,但是我们的假设函数的输出应该是在0,1之间.所以我们把输出结果在…

1.Non-linear Hypotheses 2.Neurons and the Brain 从某种意义上来说,如果我们能找出大脑的学习算法,然后在计算机上执行大脑学习算法或与之相似的算法,也许这将是我们向人工智能迈进做出的最好的尝试.人工智能的梦想就是:有一天能制造出真正的智能机器. 3.Model Representation I 第一层成为输入层(Input Layer),最后一 层称为输出层(Output Layer),中间一层成为隐藏层(Hidden Layers).我们为每一层都增…

1.Matrices and vectors Matrix :Rectangular array of numbers a notation R3×3 Vector : An n×1 matrix this is a three dimensional vector , a notation R3 2.Addition and scalar multiplication 3.Matrix-vector multiplication 内标相同即可乘,前行×后列得一行 (可运用Python直接计算,…

这个系列,重点关注如何实现,至于算法基础,参考Andrew的公开课 相较于线性回归,logistic回归更适合用于分类 因为他使用Sigmoid函数,因为分类的取值是0,1 对于分类,最完美和自然的函数,当然是Heaviside step function,即0-1阶跃函数,但是这个函数中数学上有时候比较难处理 所以用Sigmoid函数来近似模拟阶跃函数, 可以看到Sigmoid在增大坐标尺度后,已经比较接近于阶跃函数 其中, 而logistic回归就是要根据训练集找到,最优的w向量 下面就通过…

1. Decision boundary when hθ(x) > 0, g(z) = 1; when hθ(x) < 0, g(z) = 0. so the hyppthesis is: 2. cost function to fit parameters θ: to make a prediction given new x: Output        3. Gradient Descent Repeat { (simultaneously update all θj) }…