1. model 这里待求解的是一个 binary logistic regression,它是一个分类模型,参数是权值矩阵 W 和偏置向量 b.该模型所要估计的是概率 P(Y=1|x),简记为 p,表示样本 x 属于类别 y=1 的概率: P(Y=1|x(i))=p(i)=eWx(i)+b1+eWx(i)+b=11+e−Wx(i)−b 当然最终的目标是求解在整个样本集 D={(x(i),y(i)),0<i≤N} 的对数概率(关于 W和 b): ℓ(W,b)=−1N∑iNy(i)logp(i)+…

作为支持向量机系列的基本篇的最后一篇文章,我在这里打算简单地介绍一下用于优化 dual 问题的 Sequential Minimal Optimization (SMO) 方法.确确实实只是简单介绍一下,原因主要有两个:第一这类优化算法,特别是牵涉到实现细节的时候,干巴巴地讲算法不太好玩,有时候讲出来每个人实现得结果还不一样,提一下方法,再结合实际的实现代码的话,应该会更加明了,而且也能看出理论和实践之间的差别:另外(其实这个是主要原因)我自己对这一块也确实不太懂. . 先回忆一下我们之前得出的…

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logistic regression是分类算法中非常重要的算法,也是非常基础的算法.logistic regression从整体上考虑样本预测的精度,用判别学习模型的条件似然进行参数估计,假设样本遵循iid,参数估计时保证每个样本的预测值接近真实值的概率最大化.这样的结果,只能是牺牲一部分的精度来换取另一部分的精度.而svm从局部出发,假设有一个分类平面,找出所有距离分类平面的最近的点(support vector,数量很少),让这些点到平面的距离最大化,那么这个分类平面就是最佳分类平面.从这…

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…

这里提出Logistic Regression的角度是Soft Binary Classification.输出限定在0~1之间,用于表示可能发生positive的概率. 具体的做法是在Linear Regression的基础上,再加一层Logistic Function,限定住输出的取值. 完成了hypothesis的部分,下面就是如何写出Ein的表达式了. 这里自己先回想了一下Linear Regression的情况,为啥能得到analytic close solution呢? 因为Line…

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…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 机器学习算法与Python实践之(七)逻辑回归(Logistic Regression) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样…

一.逻辑回归简述: 回顾线性回归算法,对于给定的一些n维特征(x1,x2,x3,......xn),我们想通过对这些特征进行加权求和汇总的方法来描绘出事物的最终运算结果.从而衍生出我们线性回归的计算公式: 向量化表达式: 这一系列W值(w1,w2,w3....wn)和截距b就是拟合了我们这些特征对应于结果f(x)的线性关系,当我们给出新的一些特征x的是时候,可以根据这些W值特征x进行内积加截距b来预测出给定的新特征x对应的结果f(x). 然而在采用回归模型分析实际问题中,我们想得出的结果不单纯是…