转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9113681 最近在看Ng的机器学习公开课,Ng的讲法循循善诱,感觉提高了不少.该系列视频共20个,每看完一个视频,我都要记录一些笔记,包括公式的推导,讲解时候的例子等.按照Ng的说法,公式要自己推理一遍才能理解的通透,我觉得自己能够总结出来,发到博客上,也能达到这个效果,希望有兴趣的同学要循序渐进,理解完一个算法再开始学另外一个算法,每个算法总结一遍,虽然看起来很慢,但却真…

一.感知机     详细参考:https://blog.csdn.net/wodeai1235/article/details/54755735 1.模型和图像: 2.数学定义推导和优化: 3.流程 二.线性回归      1.定义及解析解: a=(XTX) -1 XTy,如加2范数约束则解析解为a=(XTX+λI) -1 XTy     2.总结: 速度快,对异常值敏感.可以采用梯度下降法. 三.逻辑斯蒂回归 1.sigmod: 见 https://www.cnblogs.com/Esther…

原文链接:https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/80288964 本博文为逻辑斯特回归的学习笔记.由于仅仅是学习笔记,水平有限,还望广大读者朋友多多赐教. 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该直线称为最佳拟合直线),这个拟合的过程就称为回归. 利用Logistic(逻辑斯蒂)回归是一个分类模型而不回归模型.其进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类.这里的“回归”一词源于最佳拟合,表…

一 评价尺度 sklearn包含四种评价尺度 1 均方差(mean-squared-error) 2 平均绝对值误差(mean_absolute_error) 3 可释方差得分(explained_variance_score) 4 中值绝对误差(Median absolute error) 5 R2 决定系数(拟合优度) 模型越好:r2→1 模型越差:r2→0 二 逻辑斯蒂回归 1 概述 在逻辑斯蒂回归中,我们将会采用sigmoid函数作为激励函数,所以它被称为sigmoid回归或对数几率回归…

  逻辑斯蒂回归 一.概念 逻辑斯蒂回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法,属于对数线性模型.logistic回归的因变量可以是二分类的,也可以是多分类的.logistic回归的因变量可以是二分非线性差分方程类的,也可以是多分类的,但是二分类的更为常用,也更加容易解释.所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归. 二.logistic分布 设X是连续随机变量,X服从逻辑斯蒂分布是指X具有下列分布函数和密度函数:   分布函数和密度函数 式中,μ为位置参…

逻辑斯蒂回归 关注公众号"轻松学编程"了解更多. [关键词]Logistics函数,最大似然估计,梯度下降法 1.Logistics回归的原理 利用Logistics回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类.这里的"回归" 一词源于最佳拟合,表示要找到最佳拟合参数集. 训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数,使用的是最优化算法.接下来介绍这个二值型输出分类器的数学原理. Logistic Regression和Linear Reg…

视频指导:https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=6 一些数据集 在pytorch框架下,里面面有配套的数据集,pytorch里面有一个torchversion的包,他可以提供相应的,比如MNIST这种很基础的数据集,但是安装的时候这些数据集不会包含在包里面,所以需要下载,具体代码以及解释如下: import torchvision train_set = torchvision.datasets.MNIST(root= '../dataset…

import库,加载mnist数据集. 设置学习率,迭代次数,batch并行计算数量,以及log显示. 这里设置了占位符,输入是batch * 784的矩阵,由于是并行计算,所以None实际上代表并行数.输出是10类,因为mnist数据集是手写数字0-9,所以分成10类是很正常的. W和b是变量. 第一行代码建立了一个softmax模型,意思是,将10类最后的输出结果再通过softmax函数换算一下,softmax函数如下: ,其实就是做了一次转换,让各个输出变成了概率,且概率之和等于1. 也要…

逻辑回归名字比较古怪,看上去是回归,却是一个简单的二分类模型. 逻辑回归的模型是如下形式: 其中x是features,θ是feature的权重,σ是sigmoid函数.将θ0视为θ0*x0(x0取值为常量1),那么 这里我们取阈值为0.5,那么二分类的判别公式为: 下面说一下参数θ的求解: 为啥子这样去损失函数呢? 当y=1的时候,显然hθ(x)越接近1我们的预测越靠谱:y=0时同理.所以应该在y=1时,使损失韩式-log(hθ(x))越小越好,y=0时,同样使损失函数-log(1-hθ(x))…

LR 与SVM 不同 1.logistic regression适合需要得到一个分类概率的场景,SVM则没有分类概率 2.LR其实同样可以使用kernel,但是LR没有support vector在计算复杂度上会高出很多.如果样本量很大并且需要的是一个复杂模型,那么建议SVM 3. 如果样本比较少,模型又比较复杂.那么建议svm,它有一套比较好的解构风险最小化理论的保障,比如large margin和soft margin 相同 1. 由于hinge loss和entropy loss很接近,因…