More 3D Graphics (rgl) for Classification with Local Logistic Regression and Kernel Density Estimates (from The Elements of Statistical Learning)（转）

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…

Some 3D Graphics (rgl) for Classification with Splines and Logistic Regression (from The Elements of Statistical Learning)（转）

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…

李宏毅机器学习笔记3：Classification、Logistic Regression

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…

Logistic Regression Using Gradient Descent -- Binary Classification 代码实现

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…

Classification week2: logistic regression classifier 笔记

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…

Classification and logistic regression

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…

Android Programming 3D Graphics with OpenGL ES (Including Nehe's Port)

https://www3.ntu.edu.sg/home/ehchua/programming/android/Android_3D.html…

Logistic Regression and Classification

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…

Logistic Regression求解classification问题

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…

分类和逻辑回归(Classification and logistic regression)

分类问题和线性回归问题问题很像,只是在分类问题中,我们预测的y值包含在一个小的离散数据集里.首先,认识一下二元分类(binary classification),在二元分类中,y的取值只能是0和1.例如,我们要做一个垃圾邮件分类器,则为邮件的特征,而对于y,当它1则为垃圾邮件,取0表示邮件为正常邮件.所以0称之为负类(negative class),1为正类(positive class) 逻辑回归首先看一个肿瘤是否为恶性肿瘤的分类问题,可能我们一开始想到的是用线性回归的方法来求解,如下图:…

ML笔记：Classification: Logistic Regression

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机器学习理论基础学习3.3--- Linear classification 线性分类之logistic regression（基于经验风险最小化）

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…

机器学习算法笔记1_2:分类和逻辑回归(Classification and Logistic regression)

形式: 採用sigmoid函数: g(z)=11+e−z 其导数为g′(z)=(1−g(z))g(z) 如果: 即: 若有m个样本,则似然函数形式是: 对数形式: 採用梯度上升法求其最大值求导: 更新规则为: 能够发现,则个规则形式上和LMS更新规则是一样的.然而,他们的分界函数hθ(x)却全然不同样了(逻辑回归中h(x)是非线性函数).关于这部分内容在GLM部分解释. 注意:若h(x)不是sigmoid函数而是阈值函数: 这个算法称为感知学习算法.尽管得到更新准则尽管类似.但与逻辑回归全然不…

machine learning(10) -- classification:logistic regression cost function 和使用 gradient descent to minimize cost function

logistic regression cost function(single example) 图像分布 logistic regression cost function(m examples) Writting cost function in a more convenient form with just one line To fit parameter θ Using gradient descent to minimize cost function 看上去和gradient…

Support Vector Machines for classification

Support Vector Machines for classification To whet your appetite for support vector machines, here’s a quote from machine learning researcher Andrew Ng: “SVMs are among the best (and many believe are indeed the best) ‘off-the-shelf’ supervised learni…

机器学习基石11-Linear Models for Classification

注: 文章中所有的图片均来自台湾大学林轩田<机器学习基石>课程. 笔记原作者:红色石头微信公众号:AI有道上一节课,我们介绍了Logistic Regression问题,建立cross-entropy error,并提出使用梯度下降算法gradient descent来获得最好的logistic hypothesis.本节课继续介绍使用线性模型来解决分类问题. 一.Linear Models for Binary Classification 之前介绍的几种线性模型都有一个共同点,就是都有…

【翻译】Awesome R资源大全中文版来了，全球最火的R工具包一网打尽，超过300+工具，还在等什么？

0.前言虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/…

R统计分析处理

[翻译]Awesome R资源大全中文版来了,全球最火的R工具包一网打尽,超过300+工具,还在等什么? 阅读目录 0.前言 1.集成开发环境 2.语法 3.数据操作 4.图形显示 5.HTML部件 6.复用组件研究 7.Web技术和服务 8.并行计算 9.高性能 10.语言API 11.数据库管理 12.机器学习 13.自然语言处理 14.贝叶斯 15.最优化 16.金融 17.生物信息学 18.网络分析 19.R 开发 20.日志 21.数据包 22.其他工具 23.其他编译器 24.R学习…

Machine and Deep Learning with Python

Machine and Deep Learning with Python Education Tutorials and courses Supervised learning superstitions cheat sheet Introduction to Deep Learning with Python How to implement a neural network How to build and run your first deep learning network Neur…

（转）Awesome Courses

Awesome Courses Introduction There is a lot of hidden treasure lying within university pages scattered across the internet. This list is an attempt to bring to light those awesome courses which make their high-quality material i.e. assignments, lect…

R工具包一网打尽

这里有很多非常不错的R包和工具. 该想法来自于awesome-machine-learning. 这里是包的导航清单,看起来更方便 >>>导航清单通过这些翻译了解这些工具包,以后干活也就方便多了.不过翻译这个东西的确要靠耐心,翻译,编辑花费了至少一周的空余时间. 在编辑本文的过程中,惊喜的发现Awesome系列的其他资源:地址在github: 1.DotNet 资源大全中文版 2.Java资源大全中文版 3.JavaScript 资源大全中文版一集成开发环境 RStudio –…

R工具包

直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 这里有很多非常不错的R包和工具. 该想法来自于awesome-machine-learning. 这里是包的导航清单,看起来更方便 >>>导航清单通过…

机器学习资源汇总----来自于tensorflow中文社区

新手入门完整教程进阶指南 API中文手册精华文章TF社区 INTRODUCTION 1. 新手入门 1.1. 介绍 1.2. 下载及安装 1.3. 基本用法 2. 完整教程 2.1. 总览 2.2. MNIST 数据下载 2.3. MNIST 入门 2.4. MNIST 进阶 2.5. TENSORFLOW 运作方式入门 2.6. 卷积神经网络 2.7. 字词的向量表示 2.8. 递归神经网络 2.9. 曼德布洛特(MANDELBROT)集合 2.10. 偏微分方程 3. 进阶指南 3.1. 总…