classification问题和regression问题类似,区别在于y值是一个离散值,例如binary classification,y值只取0或1. 方法来自Andrew Ng的Machine Learning课件的note1的PartII,Classification and logsitic regression. 实验表明,通过多次迭代,能够最大化Likehood,使得分类有效,实验数据为人工构建,没有实际物理意义,matrix的第一列为x0,取常数1,第二列为区分列,第三列,第四列…

分类(Classification)与回归都属于监督学习,两者的唯一区别在于,前者要预测的输出变量\(y\)只能取离散值,而后者的输出变量是连续的.这些离散的输出变量在分类问题中通常称之为标签(Label). 线性回归的策略同样也适用于分类吗?答案是否定的.下面结合例子简要说明理由.假设我们现在的任务是根据肿瘤大小判断是否为良性肿瘤,答案当然只有yes或no.我们用\(y=1\)表示良性肿瘤,用\(y=0\)表示恶性肿瘤.当然,如果你想用其他两个不同的值分别对应这两类肿瘤也是可以的.在下图所示的…

原文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/c50b0018/,欢迎阅读! Brewing Logistic Regression then Going Deeper. Brewing Logistic Regression then Going Deeper While Caffe is made for deep networks it can likewise represent "shallow" models like logistic regress…

This post builds on a previous post, but can be read and understood independently. As part of my course on statistical learning, we created 3D graphics to foster a more intuitive understanding of the various methods that are used to relax the assumpt…

This semester I'm teaching from Hastie, Tibshirani, and Friedman's book, The Elements of Statistical Learning, 2nd Edition. The authors provide aMixture Simulation data set that has two continuous predictors and a binary outcome. This data is used to…

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) ML Lecture 4:Classification:Probabilistic Generative Model 在这堂课中,老师主要根据宝可梦各属性值预测其类型为例说明分类问题,其训练数据为若干宝可梦的各属性值及其类型…

一.逻辑回归是什么? 1.逻辑回归 逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法,运用梯度下降来求解参数,来达到将数据二分类的目的. logistic回归也称为逻辑回归,与线性回归这样输出是连续的.具体的值(如具体房价123万元)不同,逻辑回归的输出是0~1之间的概率,但可以把它理解成回答“是”或者“否”(即离散的二分类)的问题.回答“是”可以用标签“1”表示,回答“否”可以用标签“0”表示. 比如,逻辑回归的输出是“某人生病的概率是多少”,我们可以进一步理解成“某人是否生病了”.设…

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…

华盛顿大学 machine learning: Classification 笔记. linear classifier 线性分类器 多项式: Logistic regression & 概率模型 P(y = +1 | x) = ? 使用 logistic函数 这个概率模型怎么来的? (李航<统计学习方法>) 即 考虑对输入x进行分类的线性函数 w x,其值域为实数域,线性函数wx可转换为概率: 这时,线性函数值越接近正无穷,概率值就越接近1:线性函数值越接近负无穷, 概率值就越接近0…

logistic 回归 1.问题: 在上面讨论回归问题时.讨论的结果都是连续类型.但假设要求做分类呢?即讨论结果为离散型的值. 2.解答: 假设: 当中: g(z)的图形例如以下: 由此可知:当hθ(x)<0.5时我们能够觉得为0,反之为1,这样就变成离散型的数据了. 推导迭代式: 利用概率论进行推导,找出样本服从的分布类型,利用最大似然法求出对应的θ 因此: 结果: 注意:这里的迭代式增量迭代法 Newton迭代法: 1.问题: 上述迭代法,收敛速度非常慢,在利用最大似然法求解的时候能够运用N…