一般的线性回归使用的cost function为: 但由于logistic function: 本身非凸函数(convex function), 如果直接使用线性回归的cost function的话,很难到达全局最优解. 相反,很容易陷入局部最优解然后就认为到达收敛条件了.因此,logistic regression中使用的cost function为: 其图像为一个碗(bowl shape function),碗的底部为(1,0).可以看出:当预测正确且非常自信时(h(x) = y), cos…

%% ============ Part : Compute Cost and Gradient ============ % In this part of the exercise, you will implement the cost and gradient % for logistic regression. You neeed to complete the code in % costFunction.m % Setup the data matrix appropriately…

在matlab中做Regularized logistic regression 原理: 我的代码: function [J, grad] = costFunctionReg(theta, X, y, lambda) %COSTFUNCTIONREG Compute cost and gradient for logistic regression with regularization % J = COSTFUNCTIONREG(theta, X, y, lambda) computes th…

Libliner 中的-s 参数选择:primal 和dual LIBLINEAR的优化算法主要分为两大类,即求解原问题(primal problem)和对偶问题(dual problem).求解原问题使用的是TRON的优化算法,对偶问题使用的是Coordinate Descent优化算法.总的来说,两个算法的优化效率都较高,但还是有各自更加擅长的场景.对于样本量不大,但是维度特别高的场景,如文本分类,更适合对偶问题求解,因为由于样本量小,计算出来的Kernel Matrix也不大,后面的优化也…

很多学习算法的性能都差不多,关键不是使用哪种学习算法,而是你能得到多少数据量和应用这些学习算法的技巧(如选择什么特征向量,如何选择正则化参数等) SVM在解决非线性问题上提供了强大的方法. logistic regression的h(x) 如果y=1,则我们希望h(x)接近于1,即希望θTx要远远大于0 logistic regression的cost function 当y=1时的cost function如左图,用粉红色的两段直线近似的代替cost function,记为cost1(z)(y…

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…

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417 本文为Maching Learning 栏目补充内容,为上几章中所提到单参数线性回归.多参数线性回归和 逻辑回归的总结版.旨在帮助大家更好地理解回归,所以我在Matlab中分别对他们予以实现,在本文中由易到难地逐个介绍.     本讲内容: Matlab 实现各种回归函数 ========================= 基本模型 Y=θ0+θ1X1型---线性回归(直线拟合…

coursera上面Andrew NG的Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml 我曾经使用Logistic Regression方法进行ctr的预测工作,因为当时主要使用的是成型的工具,对该算法本身并没有什么比较深入的认识,不过可以客观的感受到Logistic Regression的商用价值. Logistic Regression Model A. objective function       其中z的定义域是(-I…

Logistic Regression 笔记与理解 Logistic Regression Hypothesis 记为 H(theta) H(theta)=g(z) 当中g(z),是一个叫做Logistic Function的函数.g(z)函数定义例如以下: 相应图像例如以下: 这是一个值域为0-1的s型函数,在理解中能够觉得: 落在曲线上的随意一点A A的横坐标相应的纵坐标值是z參数,或者说z对象属于"1"的概率. 在Logistic Regression中 g(z)的參数z为: 一…

两种分类问题: binary & multi-class 下面的是两种类型的分类问题(一种是binary classification,一种是multi-class classification) 如果是binary classification的分类问题,则output layer只有一个结点(1 output unit, SL =1),hΘ(x)为一个real number,K=1(K表示在output layer的结点数). Multi-class classification(有k个类别…