之前整理过一篇关于逻辑回归的帖子,但是只是简单介绍了一下了LR的基本思想,面试的时候基本用不上,那么这篇帖子就深入理解一下LR的一些知识,希望能够对面试有一定的帮助. 1.逻辑斯谛分布 介绍逻辑斯谛回归模型之前,首先看一个并不常见的概率分布,即逻辑斯谛分布.设X是连续随机变量,X服从逻辑斯谛分布是指X具有如下的累积分布函数和概率密度函数: 式中,μ为位置参数,γ>0为形状参数.逻辑斯谛的分布的密度函数f(x)和分布函数F(x)的图形如下图所示.其中分布函数属于逻辑斯谛函数,其图形为一条S形曲线.…

前言 总结了2017年找实习时,在头条.腾讯.小米.搜狐.阿里等公司常见的机器学习面试题. 支持向量机SVM 关于min和max交换位置满足的 d* <= p* 的条件并不是KKT条件 Ans:这里并非是KKT条件,要让等号成立需要满足strong duality(强对偶),之后有学者在强对偶下提出了KKT条件.KKT条件成立需要满足constraint qualifications,而constraint qualifications之一就是Slater条件--即:凸优化问题,如果存在一个点x…

1.SVM的原理是什么? SVM是一种二类分类模型.它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器.(间隔最大是它有别于感知机) 试图寻找一个超平面来对样本分割,把样本中的正例和反例用超平面分开,并尽可能的使正例和反例之间的间隔最大. 支持向量机的基本思想可以概括为,首先通过非线性变换将输入空间变换到一个高维的空间,然后在这个新的空间求最优分类面即最大间隔分类面,而这种非线性变换是通过定义适当的内积核函数来实现的.SVM实际上是根据统计学习理论依照结构风险最小化的原则提出的,要…

从这一节开始学习机器学习技法课程中的SVM, 这一节主要介绍标准形式的SVM: Linear SVM 引入SVM 首先回顾Percentron Learning Algrithm(感知器算法PLA)是如何分类的,如下图,找到一条线,将两类训练数据点分开即可: PLA的最后的直线可能有很多条,那到底哪条好呢?好坏的标准则是其泛化性能,即在测试数据集上的正确率,如下,下面三条直线都能正确的分开训练数据,那到底哪个好呢?SVM就是解决这个问题的. SVM求解 直觉告诉我们最右的要好一些,因为测试数据的…

一.相同点 第一,LR和SVM都是分类算法(SVM也可以用与回归) 第二,如果不考虑核函数,LR和SVM都是线性分类算法,也就是说他们的分类决策面都是线性的. 这里要先说明一点,那就是LR也是可以用核函数的.总之,原始的LR和SVM都是线性分类器,这也是为什么通常没人问你决策树和LR什么区别,你说一个非线性分类器和一个线性分类器有什么区别? 第三,LR和SVM都是监督学习算法. 第四,LR和SVM都是判别模型. 这里简单讲解一下判别模型和生成模型的差别: 判别式模型(Discriminative…

原文: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7849812 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine…

背景 之前所讨论的SVM都是非常严格的hard版本,必须要求每个点都被正确的区分开.但是,实际情况时很少出现这种情况的,因为噪声数据时无法避免的.所以,需要在hard SVM上添加容错机制,使得可以容忍少量噪声数据.   "软"化问题 软化SVM的思路有点类似正规化,在目标函数添加错误累加项,然后加一个系数,控制对错误的容忍度,并且在约束中添加错误容忍度的约束,形式如下:   现在问题就变成了(d+1+N)个变量和2N个约束.ξ用来描述错误的容忍度.C是常量,用来控制容忍度.C越大,由…

先从两者的相同点来看吧,两者都是比较经典的机器学习分类算法,都属于监督学习算法,都对机器学习的算法选择有着重要的理论依据. 区别: 1 KNN对每个样本都要考虑.SVM是要去找一个函数把达到样本可分. 2 朴素的KNN是不会去自助学习特征权重的,SVN的本质就是在找权重. 3 KNN不能处理样本维度太高的东西,SVM处理高纬度数据比较优秀. 怎么选择使用二者呢? 1 选择KNN的场景: @ 准确度不需要精益求精. @ 样本不多. @ 样本不能一次性获取.智能随着时间一个个得到. 2 选择SVM的…

LoadRunner中的进程与线程    1.进程与线程的区别: 进程和线程的区别是什么?进程和线程都是由操作系统所体会的程序运行的基本单元,系统利用该基本单元实现系统对应用的并发性.进程和线程的区别在于:简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程. 线程的划分尺度小于进程,使得多线程程序的并发性高. 另外,进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享内存,从而极大地提高了程序的运行效率. 线程在执行过程中与进程还是有区别的.每个独立的线程有一个程序运行的入口.顺序执行序列和…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第6章:SVM 支持向量机. 支持向量机不是很好被理解,主要是因为里面涉及到了许多数学知识,需要慢慢地理解.我也是通过看别人的博客理解SVM的. 推荐大家看看on2way的SVM系列: 解密SVM系列(一):关于拉格朗日乘子法和KKT条件 解密SVM系列(二):SVM的理论基础 解密SVM系列(三):SMO算法原理与实战求解 解密SVM系列(四):SVM非线性分类原理实验 基本概念 SVM -…