数据库下载:LIBSVM Data: Classification, Regression, and Multi-label 一.机器学习模型的参数 模型所需的参数格式,有些为:LabeledPoint. # $example on$ def parse(lp): label = float(lp[lp.find('(') + 1: lp.find(',')]) vec = Vectors.dense(lp[lp.find('[') + 1: lp.find(']')].split(','))…

Planar data classification with a hidden layer Welcome to the second programming exercise of the deep learning specialization. In this notebook you will generate red and blue points to form a flower. You will then fit a neural network to correctly cl…

Planar data classification with one hidden layer 你会学习到如何: 用单隐层实现一个二分类神经网络 使用一个非线性激励函数,如 tanh 计算交叉熵的损失值 实现前向传播和后向传播 1 - Packages(导入包) 需要导入的包: numpy:Python中的常用的科学计算库 sklearn:提供简单而高效的数据挖掘和数据分析工具 matplotlib:Python中绘图库 testCases: 提供了一些测试例子来评估函数的正确性 planar…

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#写libsvm格式 数据 write libsvm     #!/usr/bin/env python #coding=gbk # ============================================================================== # \file gen-records.py # \author chenghuige # \date 2016-08-12 11:52:01.952044 # \Description # ========…

逻辑回归 Logistic Regression 1 分类 Classification 首先我们来看看使用线性回归来解决分类会出现的问题.下图中,我们加入了一个训练集,产生的新的假设函数使得我们进行分类出现了错误:而且线性回归计算的结果往往会远小于0或者远大于1,这对于0,1分类变得很奇怪.可见线性回归并不适用与分类.下面介绍的逻辑回归的结果总是在[0,1],适用于分类,其实逻辑回归是一种分类算法. 2 假设函数Hypothesis Representation 逻辑回归假设函数为: 其中 是…

用回归来做分类: 远大于1的点对于回归来说就是个error, 为了让这些点更接近1,会得到紫色线. 可见,回归中定义模型好坏的方式不适用于分类中.---回归会惩罚那些太过正确的点 如何计算未出现在训练数据中的点属于某类的概率? 假设该类对应的训练数据采样于一个高斯分布. 可以用该训练数据来估计该高斯分布的参数. 基本思路: 很多不同参数的高斯分布都可以采样出训练数据,但是可能性不同, 选出其中可能性最大的那个高斯分布对应的参数.---最大似然估计 假设sigma相同时,可以得到线性函数. 该生成…

适用场景:一个输入对应多个label,或输入类别间不互斥 调用函数: 1. Pytorch使用torch.nn.BCEloss 2. Tensorflow使用tf.losses.sigmoid_cross_entropy 3. Caffe使用SigmoidCrossEntropyLoss 在output和target之间构建binary cross entropy,其中i为每一个类. 以pytorch为例:Caffe,TensorFlow版本类比,输入均为相同形式的向量 m = nn.Sigmo…

一.前言 主页:https://www.h2o.ai/products/h2o4gpu/ GPU版本安装:h2oai/h2o4gpu 采用GPU,能否成为超越下面链接中实验的存在? [ML] LIBSVM Data: Classification, Regression, and Multi-label Solver Classes Among others, the solver can be used for the following classes of problems GLM: La…

在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析.这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合.只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归. 模型 一元回归 以房价预测为例,假设存在这样的训练集: m2 Price 123 2250000 86 1850000 76 1280000 179 2860000 120 2050000 123 2350000 90 13…