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

一.CART决策树模型概述(Classification And Regression Trees)   决策树是使用类似于一棵树的结构来表示类的划分,树的构建可以看成是变量(属性)选择的过程,内部节点表示树选择那几个变量(属性)作为划分,每棵树的叶节点表示为一个类的标号,树的最顶层为根节点. 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程.它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法.​​决策树算法属于有指导的学习,即原数据必须包含预测变量和目标变量.决策树分为分类决策树(目标变量为分类型数

============================================================== Popular generalized linear models 将不同类型的数据做数值转换,转换为线性模型. 连续型变量且正态分布选择 离散型变量且二项分布选择logistics 计数变量且负二项分布选择自然对数 負二項分布是統計學上一種描述在一系列独立同分布的伯努利试验中,失败次数到达指定次数(记为r)时成功次数的離散概率分布. 比如,如果我们定义掷骰子随机变量x值

警告:本文为小白入门学习笔记 网上下载的数据集链接:https://pan.baidu.com/s/1NwSXJOCzgihPFZfw3NfnfA 密码: jmwz 不知道这个数据集干什么用的,根据直观分析应该属于分类问题,有两个变量X1和X2,Y取值非零即一,用MATLAB分析发现第二列对Y的影响较为明显 大致以8为分界线,8右边Y值为0,8左边Y为1. 首先假设舍去属性X1,设数据集为(X2,Y).然后分别用线性回归(Liner regression)和逻辑回归(logistics regr

警告:本文为小白入门学习笔记 由于之前写过详细的过程,所以接下来就简单描述,主要写实现中遇到的问题. 数据集是关于80人两门成绩来区分能否入学: 数据集: http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex4/ex4.html 假设函数(hypothesis function):   ----------------------------------

先收藏............ 本文为笔者在学习周志华老师的机器学习教材后,写的课后习题的的编程题.之前放在答案的博文中,现在重新进行整理,将需要实现代码的部分单独拿出来,慢慢积累.希望能写一个机器学习算法实现的系列. 本文主要包括: 1.logistics回归 2.python库: numpy matplotlib pandas 使用的数据集:机器学习教材上的西瓜数据集3.0α Idx density ratio_sugar label 1 0.697 0.46 1 2 0.774 0.376

Logistics回归:实战,有两个特征X0,X1.100个样本,进行Logistics回归 1.导入数据 def load_data_set(): """ 加载数据集 :return:返回两个数组,普通数组 data_arr -- 原始数据的特征 label_arr -- 原始数据的标签,也就是每条样本对应的类别 """ data_arr=[] label_arr=[] f=open('TestSet.txt','r') for line in

How do decision trees for regression work? 决策树模型既可以求解分类问题(对应的就是 classification tree),也即对应的目标值是类别型数据,也可以应用于回归预测问题的求解(regression tree),其输出值则可以是连续的实数值.一般市面上介绍决策树模型的书及相关的教学视频,通常只关注决策树在分类问题上的求解,而一笔带过对回归树的介绍.事实上,二者的构建过程也确实没有本质的不同,二者的差异主要集中在划分属性时的划分原则上. 1.

多元回归方程:假设有一个因变量y和一组自变量x1, x2, x3, ... , xn,其中y为连续变量,我们可以拟合一个线性方程: y =β0 +β1*x1 +β2*x2 +β3*x3 +...+βn*xn 如果y为二分类变量,只能取值0或1,那么线性回归方程就会遇到困难: 方程右侧是一个连续的值,取值为负无穷到正无穷,而左侧只能取值[0,1],无法对应.为了继续使用线性回归的思想,统计学家想到了一个变换方法,就是将方程右边的取值变换为[0,1].最后选中了Logistic函数:逻辑回归,可以说

logistic回归的基本思想 logistic回归是一种分类方法,用于两分类问题.其基本思想为: a. 寻找合适的假设函数,即分类函数,用以预测输入数据的判断结果: b. 构造代价函数,即损失函数,用以表示预测的输出结果与训练数据的实际类别之间的偏差: c. 最小化代价函数,从而获取最优的模型参数. import numpy from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt import random def loadDataSet(fil

资料来源:1.博客:http://binweber.top/2017/09/12/deep_learning_1/#more——转载,修改更新 2.文章:https://www.qcloud.com/community/article/713051?fromSource=gwzcw.93516.93516.93516 3.视频:http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 4.百度百科:https://baike.baidu.

今天 学习了对数几率回归,学的不是很明白x1*theat1+x2*theat2...=y 对于最终的求解参数编程还是不太会,但是也大致搞明白了,对数几率回归是由于线性回归函数的结果并不是我们想要的,我们需要的或许只有是和不是,也就是0或1的关系,这时候我们就需要一个联系函数y=1/(1-e^(-1)) 作为桥梁这样我们就可以无限趋近于我们的0或者1. 然后就是参数估计,通过最大似然估计函数可以得到最简单的结果 最后还是需要通过梯度下降求得最终的解答 我学习的书是<机器学习西瓜书>周志华

在开始之前,事先声明本文参考[中文][吴恩达课后编程作业]Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第二周作业_何宽的博客-CSDN博客_吴恩达课后编程作业 加上自己的理解,希望可以不用重复看吴恩达老师的视频,哈哈 我用的是Jupyter,python3.7 本文所使用的资料已上传到百度网盘[点击下载],提取码:2u3w ,请在开始之前下载好所需资料,然后将文件解压到你的代码文件同一级目录下,请确保你的代码那里有lr_utils.py和datasets文件夹. 当时花费了我好长时间去加载文件

https://blog.csdn.net/zhy8623080/article/details/73188671  也即softmax公式

tensorflow每个变量封装了一个程序,需要通过sess.run 进行调用 接下来我们使用一下使用mnist数据,这是一个手写图像的数据,训练集是55000*28*28, 测试集10000* 28*28 第一步:导入数据 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data# 导入

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/60776803 单决策树C4.5由于功能太简单.而且非常easy出现过拟合的现象.于是引申出了很多变种决策树.就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比較典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF. 在近期几年的paper上,如iccv这样的重量级会议.iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的. 模型组合+决策树相关算法有两种比較主要的形式:随机森林RF与GBDT,其他

决策树模型 内部节点表示一个特征或者属性,叶子结点表示一个类.决策树工作时,从根节点开始,对实例的每个特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到其子节点中,这时的每一个子节点对应着特征的一个取值,如此递归的对实例进行测试并分配,直到达到叶节点,最后将实例分配到叶节点所对应的类中. 决策树具有一个重要的性质:互斥并且完备.每一个实例都被一条路径或一条规则所覆盖,而且只被一条路径或一条规则所覆盖,这里所谓覆盖是指实例的特征与路径上的特征一致或实例满足规则的条件. 决策树与条件概率分布 决策树将特种空间

大数据为什么要选择Spark Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统,目的是更快速的进行数据分析. Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发,其核心部分的代码只有63个Scala文件,非常轻量级. Spark 提供了与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但基于内存和迭代优化的设计,Spark 在某些工作负载表现更优秀. 在2014上半年,Spark开源生态系统得到了大幅增长,已成为大数据领域最活跃的开源项目之一,当下已活跃在Hortonwor

谈完数据结构中的树(详情见参照之前博文<数据结构中各种树>),我们来谈一谈机器学习算法中的各种树形算法,包括ID3.C4.5.CART以及基于集成思想的树模型Random Forest和GBDT.本文对各类树形算法的基本思想进行了简单的介绍,重点谈一谈被称为是算法中的“战斗机”,机器学习中的“屠龙刀”的GBDT算法. 1. 决策树的模型 决策树是一种基本的分类与回归方法,它可以被认为是一种if-then规则的集合.决策树由节点和有向边组成,内部节点代表了特征属性,外部节点(叶子节点)代表了类别

Sklearn上关于决策树算法使用的介绍:http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 1.关于决策树:决策树是一个非参数的监督式学习方法,主要用于分类和回归.算法的目标是通过推断数据特征,学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型.如下如所示,决策树通过一系列if-then-else 决策规则 近似估计一个正弦曲线. 决策树优势: 简单易懂,原理清晰,决策树可以实现可视化 数据准备简单.其他的方法需要实现数据归一化,创建虚拟变量,删除空白变量

6. 学习模型的评估与选择 Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差(Regularization and bias/variance)