现在讲下决策边界(decision boundary)的概念.这个概念能更好地帮助我们理解逻辑回归的假设函数在计算什么. 在逻辑回归中,我们预测:当ℎ

Classification It's not a good idea to use linear regression for classification problem. We can use logistic regression algorism, which is a classification algorism 想要\(0\le h_{\theta}(x) \le 1\), 只需要使用sigmoid function (又称为logistic function) \[ \larg

与Logistuc Regression相比,SVM是一种优化的分类算法,其动机是寻找一个最佳的决策边界,使得从决策边界与各组数据之间存在margin,并且需要使各侧的margin最大化.比较容易理解的是,从决策边界到各个training example的距离越大,在分类操作的差错率就会越小.因此,SVM也叫作Large Margin Classifier. 最简单的情况是,在二维平面中的,线性可分情况,即我们的training set可以用一条直线来分割称为两个子集,如下图所示.而在图中我们可

分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法.核心任务是把数据分类到可能的对应类别. 他是一种监管学习,所谓监管学习就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类. 决策树的理解 熵的概念对理解决策树很重要 决策树做判断不是百分之百正确,它只是基于不确定性做最优判断. 熵就是用来描述不确定性的. 案例:找出共享单车用户中的推荐者 解析:求出哪一类人群更可能成为共享单车的推荐者.换句话说是推荐者与其他变量之间不

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :]

[2017cs231n]:课程笔记-第2讲:图像分类 搜索微信公众号:'AI-ming3526'或者'计算机视觉这件小事' 获取更多算法.机器学习干货 csdn:https://blog.csdn.net/baidu_31657889/ github:https://github.com/aimi-cn/AILearners 课程简介 斯坦福CS231n(面向视觉识别的卷积神经网络)课程大家都很熟悉了,深度学习入门必备课程. 这是一门每学期的视频更新都会引起一波尖叫的明星课.我参照的是2017版

12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.2 大间距的直观理解- Large Margin Intuition 人们有时将支持向量机看作是大间距分类器.在这一部分,我将介绍其中的含义,这有助于我们直观理解 SVM 模型的假设是什么样的.以下图片展示的是SVM的代价函数: 最小化SVM代价函数的必要条件 如果你有一个正样本,y=1,则只有在z>=1时代价函数\(cost_1(z)\)才等于0.

这一节主要介绍的是决策界限(decision boundary)的概念,这个概念可以帮组我们更好地理解逻辑回归的假设函数在计算什么. 首先回忆一下上次写的公式. 现在让我们进一步了解这个假设函数在什么时候会将y预测为1,什么时候会将y预测为0.并且更好地理解假设函数的形状,特别是当我们的数据有多个特征值时.具体地说,这个假设函数输出的是给定x和参数θ时,y=1的估计概率. 所以,如果我们想预测y=1还是等于0.该假设函数输出y=1的概率大于等于0.5,此时预测的为y=1,小于0.5预测的就是y=

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

1.基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 2.基于最优化方法的最佳回归系数确定 2.1 梯度上升法 参考:机器学习--梯度下降算法 2.2 训练算法:使用梯度上升找到最佳参数 Logistic回归梯度上升优化算法 def loadDataSet(): dataMat = []; labelMat = [] fr = open('testSet.txt') for line in fr.readlines(): lineArr = line.strip().split() dataM

大家好久不见,实战部分一直托更,很不好意思.本文实验数据与代码来自机器学习实战这本书,倾删. 一:前期代码准备 1.1数据预处理 还是一样,设置两个数组,前两个作为特征值,后一个作为标签.当然这是简单的处理,实际开发中特征值都是让我们自己选的,所以有时候对业务逻辑的理解还是很重要的. 1.2 sigmoid函数设置 1.3固定步长梯度上升算法 这段代码见一面1.4节. Alpha表示步长,maxcycles表示最大的迭代次数,其中weights=ones((n,1))是初始化一个全部为一的n*1

1:简单概念描写叙述 如果如今有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(改线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称为回归.训练分类器就是为了寻找最佳拟合參数,使用的是最优化算法. 基于sigmoid函数分类:logistic回归想要的函数可以接受全部的输入然后预測出类别.这个函数就是sigmoid函数,它也像一个阶跃函数.其公式例如以下: 当中: z = w0x0+w1x1+-.+wnxn,w为參数, x为特征 为了实现logistic回归分类器,我们能够在每一个特征上乘以一个回归系数,然后把

引入 一个机器能够依据照片来辨别鲜花的品种吗?在机器学习角度,这事实上是一个分类问题.即机器依据不同品种鲜花的数据进行学习.使其能够对未标记的測试图片数据进行分类. 这一小节.我们还是从scikit-learn出发,理解主要的分类原则,多动手实践. Iris数据集 Iris flower数据集是1936年由Sir Ronald Fisher引入的经典多维数据集.能够作为判别分析(discriminant analysis)的样本.该数据集包括Iris花的三个品种(Iris setosa, Iri

python机器学习实战(三) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 www.cnblogs.com/fydeblog/p/7364317.html 前言 这篇notebook是关于机器学习中logistic回归,内容包括基于logistic回归和sigmoid分类,基于最优化方法的最佳系数确定,从疝气病症预测病马的死亡率.操作系统:ubuntu14.04  运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook 参考书籍:机器学习实战和源码   noteb

第6章 支持向量机 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> 支持向量机 概述 支持向量机(Support Vector Machines, SVM):是一种机器学习算法. 支持向量(Support Vector)就是离分隔超平面最近的那些点. 机(Machine)

第5章 Logistic回归 Logistic 回归 概述 Logistic 回归虽然名字叫回归,但是它是用来做分类的.其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类. 须知概念 Sigmoid 函数 回归 概念 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(这条直线称为最佳拟合直线),这个拟合的过程就叫做回归.进而可以得到对这些点的拟合直线方程,那么我们根据这个回归方程,怎么进行分类呢?请看下面. 二值型输出分类函数 我们想要的函数应该是: 能接受所有的输入然后预测

1 Logistic 回归算法的原理 1.1 需要的数学基础 我在看机器学习实战时对其中的代码非常费解,说好的利用偏导数求最值怎么代码中没有体现啊,就一个简单的式子:θ= θ - α Σ [( hθ(x(i))-y(i) ) ] * xi .经过查找资料才知道,书中省去了大量的理论推导过程,其中用到了线性函数.sigmoid 函数.偏导数.最大似然函数.梯度下降法.下面让我们一窥究竟,是站在大神的肩膀描述我自己的见解. 1.2 Logistic 回归的引入 Logistic 回归是概率非线性模型

诗人般的机器学习,ML工作原理大揭秘 https://mp.weixin.qq.com/s/7N96aPAM_M6t0rV0yMLKbg 选自arXiv 作者:Cassie Kozyrkov 机器之心编译 机器之心授权(禁止二次转载) 很多人会认为机器学习相比于传统编程是一种编写学习过程的方法,它性能非常神奇且高大上.但是在本文中,谷歌首席决策工程师 Cassie Kozyrkov 小姐姐以非常形象的比喻介绍了机器学习核心原理. 机器学习使用数据中的模式来标记事物.听起来好像很神奇,实际上核心概

 一.Logistic回归实现 (一)特征值较少的情况 1. 实验数据 吴恩达<机器学习>第二课时作业提供数据1.判断一个学生能否被一个大学录取,给出的数据集为学生两门课的成绩和是否被录取,通过这些数据来预测一个学生能否被录取. 2. 分类结果评估 横纵轴(特征)为学生两门课成绩,可以在图中清晰地画出决策边界. 3. 代码实现 首先自己实现了梯度下降方法并测试 gradientDesent.m %Logistic gradientDesent function [Theta] = gradie

能来看我这篇博客的朋友,想必大家都知道,Weka采用Java编写的,因此,具有Java“一次编译,到处运行”的特性.支持的操作系统有Windows x86.Windows x64.Mac OS X.Linux等.这里不多赘述.  Weka系统安装一共分为: 1.安装Weka所需系统要求 下表,列举了运行Weka的特定版本对Java版本的要求. Java 1.4 1.5 1.6 Weka <3.4.0 X X X 3.4.x X X X 3.5.x 3.5.0-3.5.2 >3.5.2 r289