1. 原理 Cost function Theta 2. Python # -*- coding:utf8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def cost_function(input_X, _y, theta): """ cost function of binary classification using logistic regression :param input_X: np.matr…

Logistic Regression and Gradient Descent Logistic regression is an excellent tool to know for classification problems. Classification problems are problems where you are trying to classify observations into groups. To make our examples more concrete,…

参考吴恩达<机器学习>, 进行 Octave, Python(Numpy), C++(Eigen) 的原理实现, 同时用 scikit-learn, TensorFlow, dlib 进行生产环境实现. 1. 原理 cost function gradient descent 2. 原理实现 octave cost function function J = costFunction(X, Y, theta) m = size(X, ); predictions = X * theta; sq…

最近开始学习Coursera上的斯坦福机器学习视频,我是刚刚接触机器学习,对此比较感兴趣:准备将我的学习笔记写下来, 作为我每天学习的签到吧,也希望和各位朋友交流学习. 这一系列的博客,我会不定期的更新,希望大家多多批评指正. Supervised Learning(监督学习) 在监督学习中,我们的数据集包括了算法的输出结果,比如具体的类别(分类问题)或数值(回归问题),输入和输出存在某种对应关系. 监督学习大致可分为回归(classification)和分类(regression). 回归:对…

最近开始学习Coursera上的斯坦福机器学习视频,我是刚刚接触机器学习,对此比较感兴趣:准备将我的学习笔记写下来, 作为我每天学习的签到吧,也希望和各位朋友交流学习. 这一系列的博客,我会不定期的更新,希望大家多多批评指正. Supervised Learning(监督学习) 在监督学习中,我们的数据集包括了算法的输出结果,比如具体的类别(分类问题)或数值(回归问题),输入和输出存在某种对应关系. 监督学习大致可分为回归(classification)和分类(regression). 回归:对…

转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 实例 首先举个例子,假设我们有一个二手房交易记录的数据集,已知房屋面积.卧室数量和房屋的交易价格,如下表: 假如有一个房子要卖,我们希望通过上表中的数据估算这个房子的价格.这个问题就是典型的回归问题,这边文章主要讲回归中的线性回归问题. 线性回归(Linear Regression) 首先要明白什么是回归.回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值.假设特征和结果满足线性关系,即满足一个…

随着所学算法的增多,加之使用次数的增多,不时对之前所学的算法有新的理解.这篇博文是在2018年4月17日再次编辑,将之前的3篇博文合并为一篇. 1.Problem and Loss Function 首先,Linear Regression是一种Supervised Learning,有input X,有输出label y.X可以是一维数据,也可以数多维的,因为我们用矩阵来计算,所以对公式和算法都没有影响.我们期望X经过一个算法hθ(X)=θTX后,得到的结果尽可能接近label y.但在初始状…

1.Problem and Loss Function   Linear Regression is a Supervised Learning Algorithm with input matrix X and output label Y. We train a system to make hypothesis, which we hope to be as close to Y as possible. The system we build for Linear Regression…

首先回顾了几个Linear Model的共性:都是算出来一个score,然后做某种变化处理. 既然Linear Model有各种好处(训练时间,公式简单),那如何把Linear Regression给应用到Classification的问题上呢?到底能不能迁移呢? 总结了如下的集中Linear Model的error functions的表达式: 这里都提炼出来了ys这一项,y表示需要更正的方向{+1,-1},s表示需要更正的幅度(score) 三种error function可以这么理解: (…

Roadmap Soft-Margin SVM as Regularized Model SVM versus Logistic Regression SVM for Soft Binary Classification Kernel Logistic Regression Summary…