所需解决的问题是,训练一个Logistic Regression系统,使之能够识别手写体数字1-10,每张图片为20px*20px的灰度图.训练样例的输入X是5000行400列的一个矩阵,每一行存储一张图片(20^2=400),共5000个训练样例,而y则为手写体所表示的数字1-10. 利用Logistic Regression进行多分类应用,其基础是将问题本身化解为z个二分类问题,其中z为类别的个数.第一步,将向量m*1维y扩展为矩阵m*z维矩阵Y,向量n+1维向量theta扩展为矩阵z*(n…

在线性回归算法中,我们看到,在training set中,输入矩阵X与向量y的值都是连续的.所以在二维空间中,我们可以用一条直线去模拟X与y的变化关系,寻找参数向量theta的取值.如根据房屋面积预测房价,根据日期.纬度来预测温度等等,我们称此类问题为回归(Regression). 而本文,我们开始研究另外一种情况下的机器学习,即y值的变化为不连续的(categorical).例如,y的取值只有0和1,我们用来表征类似:考试通过与否(pass/fail).比赛输赢(win/lose).是否患病(…

逻辑回归算法LR. 简介 逻辑回归是机器学习从统计学领域借鉴的另一种技术.它是二进制分类问题的首选方法(有两个类值的问题).   Logistic回归就像线性回归,目标是找到权重每个输入变量的系数值. 与线性回归不同的是,对输出的预测用一个叫做logistic函数的非线性函数来进行转换. logistic函数看起来像一个大S,它将把任何值转换为0到1的范围.我们可以将一个规则应用到逻辑函数的输出中,将值的值设为0和1(例如,如果小于0.5,则输出1)并预测一个类值. 由于模型的学习方式,逻辑回归…

clc; clear all; % 仿真数据长度 SimLens = 1000; % 载波信号 Fs = 2400; Ts = 1 / Fs; Fsig = 60; % 随机初相 Delta_Phase = rand(1)*2*pi; SignalMod = exp(-1i*(Fsig/Fs * (1: SimLens) + Delta_Phase)); % 锁相环处理过程 Signal_PLL = zeros(SimLens, 1); NCO_Phase = zeros(SimLens, 1)…

分类算法之逻辑回归(Logistic Regression) 1.二分类问题 现在有一家医院,想要对病人的病情进行分析,其中有一项就是关于良性\恶性肿瘤的判断,现在有一批数据集是关于肿瘤大小的,任务就是根据肿瘤的大小来判定是良性还是恶性.这就是一个很典型的二分类问题,即输出的结果只有两个值----良性和恶性(通常用数字0和1表示).如图1所示,我们可以做一个直观的判定肿瘤大小大于5,即为恶心肿瘤(输出为1):小于等于5,即为良性肿瘤(输出为0). 2.分类问题的本质 分类问题本质上属于有监督学习…

logistic regression,这个算法只能解决简单的线性二分类,在众多的机器学习分类算法中并不出众,但它能被改进为多分类,并换了另外一个名字softmax, 这可是深度学习中响当当的分类算法. Reference: denny的学习专栏  // 臭味相投的一个博客 Xml保存图片的方法和读取的方式. Mat显示内部的多个图片. Mat::t() 显示矩阵内容. 本文用它来进行手写数字分类. 在opencv3.0中提供了一个xml文件,里面存放了40个样本,分别是20个数字0的手写体和2…

logistic regression,这个算法只能解决简单的线性二分类,在众多的机器学习分类算法中并不出众,但它能被改进为多分类,并换了另外一个名字softmax, 这可是深度学习中响当当的分类算法. Reference: denny的学习专栏  // 臭味相投的一个博客 Xml保存图片的方法和读取的方式. Mat显示内部的多个图片. Mat::t() 显示矩阵内容. 本文用它来进行手写数字分类. 在opencv3.0中提供了一个xml文件,里面存放了40个样本,分别是20个数字0的手写体和2…

This is the 2nd part of the series. Read the first part here: Logistic Regression Vs Decision Trees Vs SVM: Part I In this part we’ll discuss how to choose between Logistic Regression , Decision Trees and Support Vector Machines. The most correct ans…

此笔记源于台湾大学林轩田老师<机器学习基石><机器学习技法> (一)Logistic Regression 原理 对于分类问题,假设我们想得到的结果不是(x属于某一类)这种形式,而是(x属于某一类的概率是多少)这种形式. 因为s的范围是(-∞,+∞), 而概率的范围是[0,1],所以我们需要一个映射函数: 我们如何应用概率知识来解决这一问题呢?一种想法是使用极大似然法. 现在出现了类似于linear Regression中的形式,我们可以求梯度. 根据上式,并不能得出向量w的clo…

Author: 相忠良(Zhong-Liang Xiang) Email: ugoood@163.com Date: Sep. 23st, 2017 根据 Andrew Ng 老师的深度学习课程课后作业及指导,参照吴老师代码完成了这个LR的coding． (重要)吴老师建议,数据应组织成下列形式,有利于扫除编程bug: X.shape = (n_x, m), n_x是样本维度,m是样本个数 Y.shape = (1, m) w, b应该分开,其中: b is a scaler w.shape =…