根据Andrew Ng在斯坦福的<机器学习>视频做笔记,已经通过李航<统计学习方法>获得的知识不赘述,仅列出提纲. 1 初识机器学习 1.1 监督学习(x,y) 分类(输出y是离散值) 回归(输入输出是连续值) e.g.垃圾邮件.乳腺癌肿瘤好坏.是否患有糖尿病 1.2 无监督学习(x) e.g. 新闻事件分类(谷歌新闻).细分市场 2 单变量线性回归 2.1 模型描述 一种可能的表达方式为:\(h_\theta \left( x \right)=\theta_{0} + \thet…

目录 线性回归,逻辑回归,神经网络,SVM的总结 线性回归,逻辑回归,神经网络,SVM的总结 详细的学习笔记. markdown的公式编辑手册. 回归的含义: 回归就是指根据之前的数据预测一个准确的输出值. 分类的含义: 分类就是预测离散的输出值, 比如男生为1, 女生为0(0/1离散输出问题). 机器学习中往往会有一个假设(hypothesis), 本质上来讲\(h\)代表学习算法的解决方案或函数. \(h\)可以理解为是我们预先选定的规则或者函数的形式,我们需要不停地得到对应的参数. \(h…

原文:http://52opencourse.com/125/coursera%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E7%AC%94%E8%AE%B0-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%AC%E5%85%AD%E8%AF%BE-%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92-logistic-regression…

我们将讨论逻辑回归. 逻辑回归是一种将数据分类为离散结果的方法. 例如,我们可以使用逻辑回归将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件. 在本模块中,我们介绍分类的概念,逻辑回归的损失函数(cost functon),以及逻辑回归对多分类的应用. 我们还涉及正规化. 机器学习模型需要很好地推广到模型在实践中没有看到的新例子. 我们将介绍正则化,这有助于防止模型过度拟合训练数据. Classification 分类问题其实和回归问题相似,不同的是分类问题需要预测的是一些离散值而不是连续值. 如垃圾邮件分…

Logistic Regression 一.内容概要 Classification and Representation Classification Hypothesis Representation Decision Boundary Logistic Regression Model 损失函数(cost function) 简化损失函数和梯度下降算法 Advanced Optimization(高级优化方法) Solving the problem of Overfitting 什么是过拟…

前情回顾 机器学习100天|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day3多元线性回归 100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归 100天搞定机器学习|Day7 K-NN 100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理 100天搞定机器学习|Day9-12 支持向量机 100天搞定机器学习|Day11 实现KNN 100天搞定机器学习|Day13-14 SVM的实现 100天搞定机器学习|Day15 朴素贝叶斯 Day17,Avik-J…

from : http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41551797 在本系列文章中提到过用Python开始机器学习(3:数据拟合与广义线性回归)中提到过回归算法来进行数值预测.逻辑回归算法本质还是回归,只是其引入了逻辑函数来帮助其分类.实践发现,逻辑回归在文本分类领域表现的也很优秀.现在让我们来一探究竟. 1.逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征,x1到xn为样本的n个特征.常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数,使得预测值与真实值的误差最小…

逻辑回归常见问题:https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 推导在笔记上,现在摘取部分要点如下: (0) LR回归是在线性回归模型的基础上,使用sigmoid函数,将线性模型 wTx的结果压缩到[0,1]之间,使其拥有概率意义. 其本质仍然是一个线性模型,实现相对简单.在广告计算和推荐系统中使用频率极高,是CTR预估模型的基本算法.同时,LR模型也是深度学习的基本组成单元. LR回归属于概率性判别式模型,之所谓是概率性模型,是因为LR模型…

引言 机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记,涵盖线性回归.逻辑回归.Softmax回归.神经网络和SVM等等.主要学习资料来自Standford Andrew Ng老师在Coursera的教程以及UFLDL Tutorial,Stanford CS231n等在线课程和Tutorial,同一时候也參考了大量网上的相关资料(在后面列出). 前言 本文主要介绍逻辑回归的基础知识.文章小节安排例如以下: 1)逻辑回归定义 2)如果函数(Hypothesis func…

分类任务 原始方法:通过将线性回归的输出映射到0-1,设定阈值来实现分类任务 改进方法:原始方法的效果在实际应用中表现不好,因为分类任务通常不是线性函数,因此提出了逻辑回归 逻辑回归 假设表示--引入sigmoid函数g sigmoid函数将输出映射到区间(0,1),可以看作是概率 损失函数 多分类 训练多个逻辑回归二分类器,对新的样本取预测概率最高的一个类别 欠拟合与过拟合 欠拟合:高偏差,模型没有很好地捕捉到数据的结构,通常是因为模型太简单,使用特征太少 过拟合:高方差,可以很好地拟合可用数…