一:线性logistic 回归 代码如下: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import scipy.optimize as opt import seaborn as sns #读取数据集 path = 'ex2data1.txt' data = pd.read_csv(path, header=None, names=['Exam 1', 'Exam 2', 'Admitted'])

这篇总结继续复习分类问题.本文简单整理了以下内容: (一)线性判别函数与广义线性判别函数 (二)感知器 (三)松弛算法 (四)Ho-Kashyap算法 闲话:本篇是本系列［机器学习基础整理］在timeline上最新的,但实际上还有(七).(八)都发布的比这个早,因为这个系列的博客是之前早就写好的,不过会抽空在后台修改,感觉自己看不出错误(当然因为水平有限肯定还是会有些错误)了之后再发出来.后面还有SVM.聚类.tree-based和boosting,但现在的情况是前八篇结束后,本系列无限期停更-

朴素贝叶斯(NB) , 最大熵(MaxEnt) (逻辑回归, LR), 因马尔科夫模型(HMM),  最大熵马尔科夫模型(MEMM), 条件随机场(CRF) 这几个模型之间有千丝万缕的联系,本文首先会证明 Logistic 与 MaxEnt 的等价性,接下来将从图模型的角度阐述几个模型之间的关系,首先用一张图总结一下几个模型的关系: Logistic(Softmax)  MaxEnt 等价性证明 Logistic 是 Softmax 的特殊形式,多以如果 Softmax 与 MaxEnt 是等价

按价值从大到小考虑每个元素,维护一个线性基,如果向其中加入该元素的编号仍然构成线性基,则将其加入. 不会证明.当做线性基的一个性质吧. #include<iostream> #include<cstdio> #include<cmath> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; #define ll long long #

本质还是高斯消元,使其成为上三角矩阵.但是 \(k\) 不一定是质数. 但我们不需要保证已有数字不改变,只要维护的是一个上三角矩阵就行.所以我们可以利用更相减损让其中一个向量的最高位 \(= 0\) .然后插入即可.正确性的证明同二进制线性基. 然后来到了查询环节.在二进制下,异或两次就等于没异或,所以容易判断.但是在这里,一个数的异或次数是不固定的.更糟的是,很有可能有多种方式取得最大值. 举个例子.当前 \(k = 8\) ,最高位 \(= 6\) ,初始数字 \(x = 0\) .显然异或

转自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 目录(?)[-] 支持向量机通俗导论理解SVM的三层境界 前言 第一层了解SVM 1分类标准的起源Logistic回归 2线性分类的一个例子 3函数间隔Functional margin与几何间隔Geometrical margin 4最大间隔分类器Maximum Margin Classifier的定义 第二层深入SVM 1从线性可分到线性不可分 11从原始问题到对偶问题的求解 1

讲授logistic回归的基本思想,预测算法,训练算法,softmax回归,线性支持向量机,实际应用 大纲: 再论线性模型logistic回归的基本思想预测函数训练目标函数梯度下降法求解另一种版本的对数似然函数L2正则化logistic回归L1正则化logistic回归liblinear简介实验环节softmax回归实际应用 线性模型分两类,一类是逻辑斯蒂回归,另一种是线性的SVM. liblinear和libSVM是兄弟库,同一波人开发的. logistic本来是二分类器,扩展一下成为soft

先从著名的c10k问题谈起.有一个叫Dan Kegel的人在网上(http://www.kegel.com/c10k.html)提出:现在的硬件应该能够让一台机器支持10000个并发的client.然后他讨论了用不同的方式实现大规模并发服务的技术,归纳起来就是两种方式:一个client一个thread,用blocking I/O:多个clients一个thread,用nonblocking I/O或者asynchronous I/O.目前asynchronous I/O的支持在Linux上还不是

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2693 题解: 考虑把lcm转化成gcd那答案就是然后神奇的设:就有:一样可以枚举 的取值,这是O(√n)的: 然后求f(x,y): 大概证明了一下= = 线性筛之后也可以O(√n)求出f(x,y)总复杂度O(n),常数略大.. 这题显然是卡O(n)过不了呗那就还得优化 预处理这玩意 然后O(√n)就搞出来啦! 设“积性函数的约数和也是积性函数”  ->好像比较显然?所以g(D)是积性函数线性筛裸上

本篇口胡写给我自己这样的东西都忘光的残废选手 以及那些刚学SAM,看了其他的一些东西并且没有完全懵逼的人 (初学者还是先去看有图的教程吧,虽然我的口胡没那么好懂,但是我觉得一些细节还是讲清楚了的) 大概是重复一些有用的想法和性质,用以加深印象吧-如果可以的话希望也能理解得更透彻一点- 1.如何设计出一个后缀自动机? 现在用的SAM并不是本来就在那里的,要比较深入地理解,就不能只从验证它对不对的角度考虑,而要考虑为什么它是这个样子. 要一个能够接受后缀的有限状态机,并不用像现在的SAM那样弄,比如

注:最近在工作中,高频率的接触到了SVM模型,而且还有使用SVM模型做回归的情况,即SVR.另外考虑到自己从第一次知道这个模型到现在也差不多两年时间了,从最开始的腾云驾雾到现在有了一点直观的认识,花费了不少时间.因此在这里做个总结,比较一下使用同一个模型做分类和回归之间的差别,也纪念一下与SVM相遇的两周年!这篇总结,不会涉及太多公式,只是希望通过可视化的方法对SVM有一个比较直观的认识. 由于代码比较多,没有放到正文中,所有代码都可以在github中:link 0. 支持向量机(support

八卦Minsky打压神经网络始末 谈下Minsky造成的神经网络冰河事件:57年一个叫弗兰克的大概只有二流水平的学者搞出了感知机,理论和实践证明了对线性可分问题的有效性,引起一阵轰动,特别是非科学圈类似新闻联播这样媒体的强烈关注,完全就是学术界的“一球成名”.而政府方面一看新闻联播都报道了,看来感知机这个玩意一定很牛掰的样子,一定要大力支持一下嘛,找上门来要给做神经网络的科研经费. 而这个小伙也不太懂人情世故,更不懂闷声发大财的道理,到处张扬.而符号逻辑这一派的人本难就很难再从政府那里申请到经费

NLP十大里程碑 2.1 里程碑一:1985复杂特征集 复杂特征集(complex feature set)又叫做多重属性(multiple features)描写.语言学里,这种描写方法最早出现在语音学中.美国计算语言学家Martin Kay于1985年在“功能合一语法”(FunctionalUnification Grammar,简称FUG)新语法理论中,提出“复杂特征集”(complex feature set)概念.后来被Chomsky学派采用来扩展PSG的描写能力. 图1 美国计算语言

线性模型 逻辑回归--逻辑损失(logistic loss) 线性支持向量机(Support Vector Machine, SVM)--合页损失(hinge loss) 朴素贝叶斯(Naive Bayes) 决策树 0 准备数据 kaggle2.blob.core.windows.net/competitions-data/kaggle/3526/train.tsv sed 1d train.tsv > train_noheader.tsv 0 运行环境 cd /Users/erichan/G

[前言]话说好久没有写题解了.到暑假了反而忙.o(╯□╰)o [原题] 2458: [BeiJing2011]最小三角形 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MB Submit: 574  Solved: 177 [id=2458" style="color:blue; text-decoration:none">Submit][Status] Description Xaviera如今遇到了一个有趣的问题. 平面上有N个点.Xa

全称 perceptron learning algrithm 用武之地 二值分类问题,资料线性可分 算法核心(以二维平面为例) 找到一条直线WTX=0,一边全为+1,另一边全为-1.找到了这条线(即,向量W)就得到了分类器. 如何找到这条线? 每次选取分类出错的样本点,迭代执行:Wt+1T=WtT+yn(t)Xn(t)  (t代表第t次迭代) 直观理解:改变分界线的方向,尽量在下一次预测的时候将当前预测出错的这个点出现在线的另一边. 我的问题 这里是不是默认原点就在分界线上,因为都是围绕原点进

Time Limit: 10 second Memory Limit: 2 MB 问题描述 某石油公司计划建造一条由东向西的主输油管道.该管道要穿过一个有n 口油井的油 田.从每口油井都要有一条输油管道沿最短路经(或南或北)与主管道相连.如果给定n口油 井的位置,即它们的x 坐标(东西向)和y 坐标(南北向),应如何确定主管道的最优位置, 即使各油井到主管道之间的输油管道长度总和最小的位置?证明可在线性时间内确定主管道 的最优位置. 编程任务: 给定n 口油井的位置,编程计算各油井到主管道之间的

目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LSTM and Answering Point Model 5: Bi

Contest A. 输油管道问题 某石油公司计划建造一条由东向西的主输油管道.该管道要穿过一个有 \(n\) 口油井的油田.从每口油井都要有一条输油管道沿最短路经 (或南或北) 与主管道相连.如果给定 \(n\) 口油井的位置, 即它们的 \(x\) 坐标(东西向)和 \(y\) 坐标(南北向), 应如何确定主管道的最优位置, 即使各油井到主管道之间的输油管道长度总和最小的位置? 证明可在线性时间内确定主管道的最优位置. \(1\le n\le 10000\). 观察到 \(x\) 坐标与答案

高频率的接触到了SVM模型,而且还有使用SVM模型做回归的情况,即SVR.另外考虑到自己从第一次知道这个模型到现在也差不多两年时间了,从最开始的腾云驾雾到现在有了一点直观的认识,花费了不少时间.因此在这里做个总结,比较一下使用同一个模型做分类和回归之间的差别,也纪念一下与SVM相遇的两周年!这篇总结,不会涉及太多公式,只是希望通过可视化的方法对SVM有一个比较直观的认识. 由于代码比较多,没有放到正文中,所有代码都可以在github中:https://github.com/OnlyBelter/

目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Attentive Reader Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LS