原文:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/05/1971867.html#3281650 对线性回归,logistic回归和一般回归的认识 [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/jerrylead JerryLead 2011年2月27日 作为一个机器学习初学者,认识有限,表述也多有错误,望大家多多批评指正. 1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识.前四节主要讲述…

1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识.前四节主要讲述了回归问题,回归属于有监督学习中的一种方法.该方法的核心思想是从连续型统计数据中得到数学模型,然后将该数学模型用于预测或者分类.该方法处理的数据可以是多维的. 讲义最初介绍了一个基本问题,然后引出了线性回归的解决方法,然后针对误差问题做了概率解释.之后介绍了logistic回归.最后上升到理论层次,提出了一般回归. 2 问题引入 假设有一个房屋销售的数据如下: 面积(m^2) 销售价钱(万元) 123…

在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签 可以取两个以上的值. Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的,该问题的目的是辨识10个不同的单个数字.Softmax回归是有监督的,不过后面也会介绍它与深度学习/无监督学习方法的结合.(译者注: MNIST 是一个手写数字识别库,由NYU 的Yann LeCun 等人维护.http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ) 回想…

对线性回归,logistic回归和一般回归 [转自]:http://www.cnblogs.com/jerrylead JerryLead 2011年2月27日 作为一个机器学习初学者,认识有限,表述也多有错误,望大家多多批评指正. 1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识.前四节主要讲述了回归问题,回归属于有监督学习中的一种方法.该方法的核心思想是从连续型统计数据中得到数学模型,然后将该数学模型用于预测或者分类.该方法处理的数据可以是多维的. 讲义最初介…

线性回归(Linear Regression) 什么是回归? 给定一些数据,{(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn) },x的值来预测y的值,通常地,y的值是连续的就是回归问题,y的值是离散的就叫分类问题. 高尔顿的发现,身高的例子就是回归的典型模型. 回归分为线性回归(Linear Regression)和Logistic 回归. 线性回归可以对样本是线性的,也可以对样本是非线性的,只要对参数是线性的就可以,所以线性回归能得到曲线. 线性回归的目标函数? (1) 为了防止过拟合,将目标…

本次回归章节的思维导图版总结已经总结完毕,但自我感觉不甚理想.不知道是模型太简单还是由于自己本身的原因,总结出来的东西感觉很少,好像知识点都覆盖上了,但乍一看,好像又什么都没有.不管怎样,算是一次尝试吧,慢慢地再来改进.在这里再梳理一下吧! 线性回归(Linear Regression) 什么是回归? 给定一些数据,{(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn) },x的值来预测y的值,通常地,y的值是连续的就是回归问题,y的值是离散的就叫分类问题. 高尔顿的发现,身高的例子就是回归的典型模型…

最小二乘线性回归,感知机,逻辑回归的比较:   最小二乘线性回归 Least Squares Linear Regression 感知机 Perceptron 二分类逻辑回归 Binary Logistic Regression 多分类逻辑回归 Multinomial Logistic Regression 特征x x=([x1,x2,...,xn,1])T 权重w w=([w1,w2,...,wn,b])T 目标y 实数(负无穷大到正无穷大) 两个类别 1,-1 两个类别 0,1 多个类别 c…

Logistic regression (逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性.比如某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性,以及某广告被用户点击的可能性等.(注意这里是:“可能性”,而非数学上的“概率”,logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值,不可以直接当做概率值来用.该结果往往用于和其他特征值加权求和,而非直接相乘) 那么它究竟是什么样的一个东西,又有哪些适用情况和不适用情况呢?   一.官方定义: , Figure 1. The log…

Logistic regression (逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性.比如某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性,以及某广告被用户点击的可能性等.(注意这里是:“可能性”,而非数学上的“概率”,logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值,不可以直接当做概率值来用.该结果往往用于和其他特征值加权求和,而非直接相乘) 那么它究竟是什么样的一个东西,又有哪些适用情况和不适用情况呢?   一.官方定义: , Figure 1. The log…

logistic回归 在 logistic 回归中,我们的训练集由  个已标记的样本构成:.由于 logistic 回归是针对二分类问题的,因此类标记 . 假设函数(hypothesis function):  代价函数(损失函数): 我们的目标是训练模型参数,使其能够最小化代价函数. 假设函数就相当于我们在线性回归中要拟合的直线函数. softmax回归 在 softmax回归中,我们的训练集由  个已标记的样本构成:.由于softmax回归是针对多分类问题(相对于 logistic 回归针对…