Classification To attempt classification, one method is to use linear regression and map all predictions greater than 0.5 as a 1 and all less than 0.5 as a 0. However, this method doesn't work well because classification is not actually a linear func…

判断学习速率是否合适?每步都下降即可.这篇先不整理吧... 这节学习的是逻辑回归(Logistic Regression),也算进入了比较正统的机器学习算法.啥叫正统呢?我概念里面机器学习算法一般是这样一个步骤: 1)对于一个问题,我们用数学语言来描述它,然后建立一个模型,例如回归模型或者分类模型等来描述这个问题: 2)通过最大似然.最大后验概率或者最小化分类误差等等建立模型的代价函数,也就是一个最优化问题.找到最优化问题的解,也就是能拟合我们的数据的最好的模型参数: 3)然后我们需要求解这个代…

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7716281 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine…

Logistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes. For example, we might use logistic regression to classify an email as spam or not spam. In this module, we introduce the notion of classification, the cost function for logi…

第三周 第一部分 Classification and Representation Classification 为了尝试分类,一种方法是使用线性回归,并将大于0.5的所有预测映射为1,所有小于0.5的预测作为0.然而,此方法不能很好地工作,因为分类实际上不是线性函数. 分类问题就像回归问题,只是我们现在想要预测的值y只包含少量的离散值.现在,我们将关注二进制分类问题,其中y只能取两个值0和1.(我们在这里说的大多数也将泛化到多类情况.)例如,如果我们尝试为电子邮件构建垃圾邮件分类器,则x(i…

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…

ICLR 2014 International Conference on Learning Representations Apr 14 - 16, 2014, Banff, Canada Workshop Track Submitted Papers Stochastic Gradient Estimate Variance in Contrastive Divergence and Persistent Contrastive Divergence Mathias Berglund, Ta…

Machine Learning Note Introduction Introduction What is Machine Learning? Two definitions of Machine Learning are offered. Arthur Samuel described it as:"the filed of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed…

基于在线学习的单目标跟踪算法调研 摘要 视觉跟踪在计算机视觉和机器人学领域是一个流行和有挑战的话题.由于多种场景下出现的目标外貌和复杂环境变量的改变,先进的跟踪框架就有必要采用在线学习的原理.本论文简要的介绍了一下关于视觉跟踪的挑战和应用,通过分类集中讨论基于在线学习的现代跟踪方法.我们提供了对每种分类中的代表性方法的详细描述,同时检查它们的优点和缺点.而且,一些最具代表性的算法被实现,来提供定量的参考.最后,我们列出了几个关于视觉跟踪研究的未来发展趋势. 1    引言 <未翻译> 2 生成…

摘要 表征学习是自然语言处理中的一个基本问题.本文研究了如何学习文本分类的结构化表示.与大多数既不使用结构又依赖于预先指定结构的现有表示模型不同,我们提出了一种强化学习(RL)方法,通过自动覆盖优化结构来学习句子表示.我们演示了构建结构化表示的两种尝试:信息提取 LSTM(ID-LSTM)和层次结构LSTM(HS-LSTM).id-lstm只选择与任务相关的重要单词,hs-lstm发现句子中的短语结构.两个表示模型中的结构发现被表述为一个连续的决策问题:结构发现的当前决策影响后续决策,可以通过策…