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

CIFAR-10和CIFAR-100均是带有标签的数据集,都出自于规模更大的一个数据集,他有八千万张小图片.而本次实验采用CIFAR-10数据集,该数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10个类,每类6000张图.这里面有50000张用于训练,构成了5个训练批,每一批10000张图:另外10000用于测试,单独构成一批.测试批的数据里,取自10类中的每一类,每一类随机取1000张.抽剩下的就随机排列组成了训练批.注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同,总的来看训练批,每一

1.基于MXNET框架的线性回归从零实现例子 下面博客是基于MXNET框架下的线性回归从零实现,以一个简单的房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素.这个应用的目标是预测一栋房子的售出价格(元). 为了简单起见,这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素,即面积(平方米)和房龄(年).接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系: 设房屋的面积为x1,房龄为x2,售出价格为y.我们需要建立基于输入x1和x2来计算输出yy的表达式,也就是模型(model).顾名思义,线性回归假设输出与各个输入

写在前面的话: 在第一学期做项目的时候用到过相应的知识,觉得挺有趣的,就记录整理了下来,基于C/C++语言 原贴地址:https://helloacm.com/cc-linear-regression-tutorial-using-gradient-descent/ ---------------------------------------------------------------前言---------------------------------------------------

#!/usr/local/bin/python3 ##ljj [1] ##linear regression model import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #训练样本,随手写的 x_ = [11,14,22,29,32,40,44,55,59,60,69,77] y_res = [123,135,155,167,177,189,200,240,250,255,277,298] #初始化定义w和b,都为1,这里折腾了一会

1.简单例子引入 2.先验概率 3.后验概率 4.最小错误率决策 5.最小风险贝叶斯决策 1. 贝叶斯公式 2简单例子 正常情况下,我们可以快速的将街上的人分成男和女两类.这里街上的人就是我们观测到的样本,将每一个人分成男.女两类就是我们做决策的过程.上面的问题就是一个分类问题. 分类可以看作是一种决策,即我们根据观测对样本做出应归属哪一类的决策. 假定我手里握着一枚硬币,让你猜是多少钱的硬币,这其实就可以看作一个分类决策的问题:你需要从各种可能的硬币中做出一个决策.硬币假设面值有1角.5角.1

文件夹 1Bayesian model selection贝叶斯模型选择 1奥卡姆剃刀Occams razor原理 2Computing the marginal likelihood evidence 2-1 BIC approximation to log marginal likelihood 2-2贝叶斯因子 3先验 3-1 确定无信息先验分布的Jeffreys原则 3-2共轭先验Conjugate Priors 4Hierarchical Bayes 5Empirical Bayes

基于风险的测试(Risk-based testing) 文/杨学明 一.基于风险的测试起源 基于风险的测试起源,在软件测试领域,基于风险测试最早的是测试大师Boris Beizer<软件测试技术>提及,测试时需要考虑到风险. 接下来James Bach 在1995年第一次介绍了基于风险的测试(RBT),然后又在1999年在<启发式基于风险的测试>(“Heuristic Risk-based Testing”)中更详细的描述: 二.基于风险的测试定义 基于风险的测试定义:根据软件产品

Alink漫谈(十) :线性回归实现 之 数据预处理 目录 Alink漫谈(十) :线性回归实现 之 数据预处理 0x00 摘要 0x01 概念 1.1 线性回归 1.2 优化模型 1.3 损失函数&目标函数 1.4 最小二乘法 0x02 示例代码 0x03 整体概述 0x04 基础功能 4.1 损失函数 4.1.1 导数和偏导数 4.1.2 方向导数 4.1.3 Hessian矩阵 4.1.4 平方损失函数 in Alink 4.2 目标函数 4.2.1 梯度 4.2.2 梯度下降法 4.2.

从上一篇可知.在监督学习里最重要的就是确定假想函数h(θ),即通过使得代价函数J(θ)最小,从而确定h(θ). 上一篇通过梯度下降法求得J(θ)最小,这篇我们将使用矩阵的方法来解释. 1.普通最小二乘法 利用矩阵的方式,m个训练集(x,y)能够例如以下表示: 因此,所以 依据 可知, 为使J(θ)最小,通过求导推导可得: 从(式1)中能够看出.须要对矩阵求逆,因此仅仅适用于逆矩阵存在的时候. 这就是普通最小二乘法. 2.局部加权线性回归(LocallyWeighted Linear Regres

<Machine Learning in Action>-- 浅谈线性回归的那些事 手撕机器学习算法系列文章已经肝了不少,自我感觉质量都挺不错的.目前已经更新了支持向量机SVM.决策树.K-近邻(KNN).贝叶斯分类,读者可根据以下内容自行"充电"(持续更新中): <Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM: https://www.zybuluo.com/tianxingjian/note/1755051

本文已参与「新人创作礼」活动,一起开启掘金创作之路. 线性模型简介 所谓线性模型就是通过数据的线性组合来拟合一个数据,比如对于一个数据 \(X\) \[X = (x_1, x_2, x_3, ...,x_n) \tag{1} \] \[Y = f(X) = a_1x_1 + a_2x_2 + ... a_nx_n + b \tag{2} \] 来预测 \(Y\)的数值.例如对于人的两个属性 (鞋码,体重) 来预测 身高 .从上面来看线性模型的表达式简单.比较容易建模,但是却有很好的解释性.比如

感谢:http://blog.csdn.net/mishifangxiangdefeng/article/details/7668486 声明:供自己学习之便而收集整理 题目:请给出一个时间为O(nlgk).用来将k个已排序链表合成一个排序链表算法.此处n为所有输入链表中元素的总数.(提示:用一个最小堆来做k路合并) 算法: step1:取每个链表的第一个元素,构造成一个含有k个元素的堆 step2:把根结点的值记入排序结果中. step3:判断根结点所在的链表,若该链表为空,则go to st

本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的单变量线性回归章节的笔记. 2.1 模型表示 参考视频: 2 - 1 - Model Representation (8 min).mkv 本课程讲解的第一个算法为"回归算法",本节将要讲解到底什么是Model.下面,以一个房屋交易问题为例开始讲解,如下图所示(从中可以看到监督学习的基本流程). 所使用的数据集为俄勒冈州波特兰市的住房价格,根据数据集中的不同房屋尺寸所对应的出售价格,绘制出了数据集:假如

2017年9月8日,证监会公布首批公募FOF基金名单,标志着公募FOF产品正式落地.FOF(Fund of Funds)是一种通过投资基金,而非直接投资具体证券标的(股票或债券等)来实现分散化资产配置的理财产品.其主要优势在于:(1)FOF投资者不再需要承担研究和跟踪每一类标的(股票.债券等)的繁重任务,而只需要专注于挑选不同领域表现优秀的专业投资管理顾问,从而实现投资流程的分工和专业化:(2)通过投资不同类型.不同风格的基金,实现多样化的资产配置,以适应不同的市场环境和经济周期. 首批发行的六

目录 线性回归 用线性回归模型拟合非线性关系 梯度下降法 最小二乘法 线性回归用于分类(logistic regression,LR) 目标函数 如何求解\(\theta\) LR处理多分类问题 线性回归 假设存在线性相关关系:\(y=a+bx\) 均方误差是回归任务中最常用的性能度量指标.因此,其损失函数为: \[ J(a,b)=\frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{m}(y^{'(i)}-y^{(i)})^2=\frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{m}(a+bx^{(i)

目录 线性回归,逻辑回归,神经网络,SVM的总结 线性回归,逻辑回归,神经网络,SVM的总结 详细的学习笔记. markdown的公式编辑手册. 回归的含义: 回归就是指根据之前的数据预测一个准确的输出值. 分类的含义: 分类就是预测离散的输出值, 比如男生为1, 女生为0(0/1离散输出问题). 机器学习中往往会有一个假设(hypothesis), 本质上来讲\(h\)代表学习算法的解决方案或函数. \(h\)可以理解为是我们预先选定的规则或者函数的形式,我们需要不停地得到对应的参数. \(h

题目:输入n个整数,找出其中最小的K个数.例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,. *知识点:Java PriorityQueue 调整新插入元素 转自https://www.cnblogs.com/CarpenterLee/p/5488070.html //siftUp() private void siftUp(int k, E x) { while (k > 0) { int parent = (k - 1) >>> 1;//pa

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程

互联网金融研究组(): P2P借贷平台:性质.风险与监管(上) 目 录 一.性质与合法性 1.  P2P网络借贷 1.1  概念重新界定 1.2  发展概况与特点 2.  延伸模式及其合法性浅析 2.1  P2P网贷的合法性来源 2.2  基于P2P的小贷担保 2.3  专业放贷人与债权转让 二.两种延伸模式的风险 1.  信贷风险与关联风险 2.  资金沉淀与流动性风险 3.  财务披露与其他风险 三.行业自律与监管 1.  行业透明与自律性 2.  审慎监管及内容 3.  监管容忍度及内容

本文由葡萄城技术团队于原创并首发 转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具.解决方案和服务,赋能开发者. 在昨天的公开课中,由于参与的小伙伴们积极性和热情非常高,我们的讲师Carl(陈庆)把原定第二讲的大部分也一并献出了,所以原定三场的公开课也变为了两场,本系列的公开课生动有趣.干货满满.受众广泛,所以没有参与上次课程的小伙伴们这次请不要忘记了,本期公开课,我们将着重介绍OWASP Top 10(10项最严重的Web应用程序安全风险预警)及其应对策略.公开课地址:http:/