logistic回归模型的参数估计问题,是可以用最小二乘方法的思想进行求解的,但和经典的(或者说用在经典线性回归的参数估计问题)最小二乘法不同,是用的是"迭代重加权最小二乘法"(IRLS, Iteratively Reweighted Least Squares).本质上不能使用经典的最小二乘法的原因在于,logistic回归模型的参数估计问题不能"方便地"定义"误差"或者"残差". 下面是对经典线性回归问题和logistic

第四节  最大似然推导mse损失函数(深度解析最小二乘来源)(2) 上一节我们说了极大似然的思想以及似然函数的意义,了解了要使模型最好的参数值就要使似然函数最大,同时损失函数(最小二乘)最小,留下了一个问题,就是这两个因素或者目的矛盾吗?今天我们就接着上面的问题继续解剖下去. 我们再来回顾下似然函数: 所谓似然函数就是一个大的乘项,它有多少项,取决于有多少个训练集的样本,因为它是判断训练集上发生的总概率最大的这么一个总似然函数.我们分析一下似然函数的取值由哪些因素确定?是常数,虽然是未知数,但是

1. Alternating Least Square ALS(Alternating Least Square),交替最小二乘法.在机器学习中,特指使用最小二乘法的一种协同推荐算法.如下图所示,u表示用户,v表示商品,用户给商品打分,但是并不是每一个用户都会给每一种商品打分.比如用户u6就没有给商品v3打分,需要我们推断出来,这就是机器学习的任务. 由于并不是每个用户给每种商品都打了分,可以假设ALS矩阵是低秩的,即一个m*n的矩阵,是由m*k和k*n两个矩阵相乘得到的,其中k<<m,n.

机器学习到底学习到了什么,或者说“训练”步骤到底在做些什么?在我看来答案无非是:所谓的“学习”就是把大量的数据归纳到少数的参数中,“训练”正是估计这些参数的过程.所以,除了“参数估计”, 我想不到还有什么更适合用来首先讨论的了. 1.起源 “1801年,意大利天文学家朱赛普·皮亚齐发现了第一颗小行星谷神星.经过40天的跟踪观测后,由于谷神星运行至太阳背后,使得皮亚齐失去了谷神星的位置.随后全世界的科学家利用皮亚齐的观测数据开始寻找谷神星,但是根据大多数人计算的结果来寻找谷神星都没有结果.时年24

Levmar:Levenberg-Marquardt非线性最小二乘算法 eryar@163.com Abstract. Levmar is GPL native ANSI C implementations of the Levenberg-Marquardt optimization algorithm.The blog focus on the compilation of levmar on Windows with Visual Studio. Key Words. Levmar, C,

突然有个想法,能否通过学习一阶RC电路的阶跃响应得到RC电路的结构特征——时间常数τ(即R*C).回答无疑是肯定的,但问题是怎样通过最小二乘法.正规方程,以更多的采样点数来降低信号采集噪声对τ估计值的影响.另外,由于最近在捣鼓Jupyter和numpy这些东西,正好尝试不用matlab而用Jupyter试试看.结果是意外的好用,尤其是在Jupyter脚本中插入LaTeX格式的公式的功能,真是太方便了!尝试了直接把纸上手写的公式转换到Jupyter脚本中的常见工具软件. 以下原创内容欢迎网友转载,

rxjava等系列产品.思想是很好的,但是被大多数人用成了一坨屎! 就拿rx最经典的那个例子来说: 假设有这样一个需求:界面上有一个自定义的视图 imageCollectorView ,它的作用是显示多张图片,并能使用 addImage(Bitmap) 方法来任意增加显示的图片.现在需要程序将一个给出的目录数组 File[] folders 中每个目录下的 png 图片都加载出来并显示在imageCollectorView 中.需要注意的是,由于读取图片的这一过程较为耗时,需要放在后台执行,而图

[本文链接] http://www.cnblogs.com/hellogiser/p/add-two-numbers-without-arithmetic.html [题目] 写一个函数,求两个整数的之和,要求在函数体内不得使用+.-.×.÷. [分析] 这是一道考察发散思维的很有意思的题目.当我们习以为常的东西被限制使用的时候,如何突破常规去思考,就是解决这个问题的关键所在. 普通四则运算都不能用,那还能用什么啊?我们会想到位运算,因为四则运算本质上都可以通过位运算实现. 举个例子: 首先我们

先感慨下,好久没写博客了,一是工作太忙,二是身体不太给力,好在终于查清病因了,趁着今天闲下来,迫不及待与读者交流,最后忠告一句:身体是活着的本钱! 言归正传,对java有了解的同学基本上都体验过JDBC,基本都了解PreparedStatement,PreparedStatement相比Statement基本解决了SQL注入问题,而且效率也有一定提升. 关于PreparedStatement和Statement其他细节我们不讨论,只关心注入问题.无论读者是老鸟还是菜鸟,都需要问一下自己,Prep

写在前面 说来也很巧, 下午再做一个页面,再普通不过的分页列表,我还是像往常一样,基于MVC环境下,我正常用PagedList.MVC AJAX做无刷新分页,这时候问题就来了,列表数据中有个轮播图用到了slides.js插件,轮播图也用到了分页,数据第一页轮播图页码能正常使用,数据列表翻到第二页则轮播图的页码就无法正常使用,实际上PagedList.MVC自带的样式文件已经和slides.j自带的样式文件冲突,我还特意修改了slides.js的样式文件,然并无卵用,让郁闷飞一会... 1.基于M

[源码下载] 背水一战 Windows 10 (25) - MVVM: 通过 x:Bind 实现 MVVM(不用 Command) 作者:webabcd 介绍背水一战 Windows 10 之 MVVM(Model-View-ViewModel) 通过 x:Bind 实现 MVVM(不用 Command) 示例1.ModelMVVM/Model/Product.cs /* * Model 层的实体类,如果需要通知则需要实现 INotifyPropertyChanged 接口 */ using S

function classA() { console.log(this); var that = this == window ? {} : this; that.name = "classA"; return that; } new classA(); // 是一个classA的实例 classA(); // 输出了window var obj1 = new classA(); var obj2 = classA(); console.log(obj1.name);//classA

复习: 1.概率密度函数,密度函数,概率分布函数和累计分布函数 概率密度函数一般以大写“PDF”(Probability Density Function),也称概率分布函数,有的时候又简称概率分布函数. 而累计分布函数是概率分布函数的积分. 注意区分 从数学上看,累计分布函数F(x)=P(X<x),表示随机变量X的值小于x的概率.这个意义很容易理解. 概率密度f(x)是F(x)在x处的关于x的一阶导数,即变化率.如果在某一x附近取非常小的一个邻域Δx,那么,随机变量X落在(x, x+Δx)内的

一.命令行添加 二.软件界面可以查看到结果 更新,以上是代码添加了远程仓库,最近,找到了不用代码,直接在文件夹里写地址来添加的方式.直接上图了.

1. Memcache与Redis的区别 1.1. 存储方式不同 1.2. 数据支持类型 1.3. 使用底层模型不同 2. Redis支持的数据类型 3. Redis的回收策略 4. Redis小命令 4.1. 连接 4.2. MONITOR 4.3. SLOWLOG 4.4. INFO 5. 应用场景 5.1. 缓存 5.2. 对用户访问某个API进行频率限制 5.3. 批量获取key 5.4. 用户属性存储 5.5. 实现计数器 5.6. 分布式锁 5.7. 取最新N个数据的操作 5.8. 

用CDN的七个理由 浏览器从服务器上下载css.js和图片等文件时都要和服务器连接,而大部分浏览器对同一个域名用于下载文件的并发连接数限制在4个,这意味着如果要下载第五个文件就必须等前四个文件中有一个已经加载完成,假如前4个文件都很大,第五个文件就要等很久,整个网页的加载速度就受限于此了.用CDN就可以通过不同的域名来加载文件,从而使下载文件的并发连接数大大增加. jQuery一类的库文件现在被广泛使用,如果访问你网站的用户的浏览器之前在访问别的网站时通过和你相同的CDN已经加载了jQuery,

MacBook Pro 只有四个 USB Type-C 接口是否错了? 一项新技术的诞生总会对已存在的事物造成冲击或影响,如果大家都害怕冲击与影响,那这个世界永远像现在不变就行了,大家都好好的,待在自己的舒适区,社会丝毫没有创新与进步而言. 其实, USB Type-C 接口协议在三年前几个科技巨头公司就参与制定了协议,并答应要在自家的产品上推广它,但谁都怕一下子在自家产品上升级 USB Type-C 接口被消费者骂出翔进而影响产品销量,这时候,苹果公司跳出来了干了这件事,在去年的 MacBoo

  通常我们并不以root身份登录,但是当我们执行某些命令 (command)时需要用到root权限,我们通常都是用"sudo command"来执行command.由于使用Ubuntu,所以经常都都用sudo,而使用sudo时,又得输入密码,所以我就寻找sudo不输入密 码的方法.前阵子google了一下,很容容易找到一个方法,但是对其不够理解,今天,仔细研究了一下/etc/sudoers这个文件,对于如何实现自 己的需求就非常清楚了.网上说看到的资料往往写得不清楚,所以我根据自己的

Lua 环境搭建 Windows 不用 visual studio 系统环境:Win7 64bit 联系方式:yexiaopeng1992@126.com 前言: 最近需要学习Unity3d游戏中的热更新技术,选择ULua方案,因此准备学习一些Lua的基础知识.之前在Ubuntu上曾经写过Lua版本的"HelloWorld", 但那时的环境搭建只需要下载源码,然后 make & make install 就可以了,但一到Windows下就完全不会做了.经过网络查找对比,得到目前

IRLS用于解决这种目标函数的优化问题(实际上是用2范数来近似替代p范数,特殊的如1范数). 可将其等价变形为加权的线性最小二乘问题: 其中W(t)可看成对角矩阵,每步的w可用下面的序列代替 如果 p=1,则将w(t)换为这种形式 有时为了保证分母不为零,加上了一个比较项(          )

广义线性混合模型是目前线性模型范畴内最为完备的模型框架,它是广义线性模型的进一步延伸,进一步突破适用条件,因变量既 可以非正态,也可以非独立,由于其最为复杂,因此SPSS对其输出结果采用模型格式,而不是传统的表格形式,下面我们来看一个 例子 我们还是使用一般线性混合模型的数据来进行拟合 分析—混合模型—广义线性