线性回归(Linear Regression) 什么是回归? 给定一些数据,{(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn) },x的值来预测y的值,通常地,y的值是连续的就是回归问题,y的值是离散的就叫分类问题. 高尔顿的发现,身高的例子就是回归的典型模型. 回归分为线性回归(Linear Regression)和Logistic 回归. 线性回归可以对样本是线性的,也可以对样本是非线性的,只要对参数是线性的就可以,所以线性回归能得到曲线. 线性回归的目标函数? (1) 为了防止过拟合,将目标

本次回归章节的思维导图版总结已经总结完毕,但自我感觉不甚理想.不知道是模型太简单还是由于自己本身的原因,总结出来的东西感觉很少,好像知识点都覆盖上了,但乍一看,好像又什么都没有.不管怎样,算是一次尝试吧,慢慢地再来改进.在这里再梳理一下吧! 线性回归(Linear Regression) 什么是回归? 给定一些数据,{(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn) },x的值来预测y的值,通常地,y的值是连续的就是回归问题,y的值是离散的就叫分类问题. 高尔顿的发现,身高的例子就是回归的典型模型

logistic回归 在 logistic 回归中,我们的训练集由  个已标记的样本构成:.由于 logistic 回归是针对二分类问题的,因此类标记 . 假设函数(hypothesis function):  代价函数(损失函数): 我们的目标是训练模型参数,使其能够最小化代价函数. 假设函数就相当于我们在线性回归中要拟合的直线函数. softmax回归 在 softmax回归中,我们的训练集由  个已标记的样本构成:.由于softmax回归是针对多分类问题(相对于 logistic 回归针对

本系列文章允许转载,转载请保留全文! [请先阅读][说明&总目录]http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 泊松回归 (Poisson Regression) 在生活中,经常会遇到一类问题需要对一段时间内某一小概率事件的发生次数建模,例如癌症.火灾等. 假设向量x表示引起这一事件发生的因素,向量θ表示因素的权重,则使用hθ(x)=exp(θTx)表示事件发生次数的期望.θTx位于指数位置,意味着其每增加1个单位,将导至事件发生次数的期望值翻

两种冒泡算法: 第一个循环,I 定位当前坐标,第二个循环 把 I 之后的每个数都与 I 比较(比 I 小的都去坐标I),第二个循环之后 坐标 I 为数组里最小的数值. 效率比较高的冒泡算法: static void Sort(int[] arrSort) { int temp; ; i < arrSort.Length - ; i++) { ; j < arrSort.Length; j++) { if (arrSort[i] > arrSort[j]) { temp = arrSort

本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型(忘记了为什么看完<统计学习方法>第一章之后直接就跳去了第六章,好像是对"逻辑斯蒂"这个名字很感兴趣?...),对照<机器学习实战>写了几行代码敲了一个toy版本,当时觉得还是挺有意思的.我觉得这个模型很适合用来入门(但是必须注意这个模型有很多很多很多很多可以展开

1.什么是回归?  是一种监督学习方式,用于预测输入变量和输出变量之间的关系,等价于函数拟合,选择一条函数曲线使其更好的拟合已知数据且更好的预测未知数据. 2.线性回归  于一个一般的线性模型而言,其目标就是要建立输入变量和输出变量之间的回归模型.该模型是既是参数的线性组合,同时也是输入变量的线性组合. 最小二乘法,代价函数(平方误差代价函数,加1/2是为了方便求导):  这里使用基函数(basis function)对上面的线性模型进行拓展,即:线性回归模型是一组输入变量x的非线性基函数的线性

UFLDL Tutorial 翻译系列:http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 第四章:SoftMax回归 简介:见 AI : 一种现代方法.Chapter21. Reinforce Learning p.703 Softmax函数为多个变量的Logitic函数的泛化. 为什么使用SoftMax方法:因为反向传播和更新方法简单,更直接且直观. 1.先做练习 Exercise:Softmax Regression

1.广义线性模型 2.逻辑回归 3.softmax回归

来源:http://soft.zdnet.com.cn/software_zone/2007/0925/523318.shtml 在 VBScript 中,过程被分为两类:Sub 过程和 Function 过程. Sub 过程Sub 过程是包含在 Sub 和 End Sub 语句之间的一组 VBScript 语句,执行操作但不返回值.Sub 过程可以使用参数(由调用过程传递的常数.变量或表达式).如果 Sub 过程无任何参数,则 Sub 语句必须包含空括号 (). 下面的 Sub 过程使用两个固

两种方法都编译运行通过,可以当做排序类直接使用. 折半插入排序: public class Sort1 { public static void main(String[] args) { InsertSort sort = new InsertSort(); sort.InsertSort(); int[] arr = sort.getarr(); System.out.println(); System.out.println("排序之后:"); for (int ar : arr

SET max_length_for_sort_data = 1024 SHOW VARIABLES LIKE '%max_length_for_sort_data%'; 查询:SELECT * FROM CS_COLUMNS ORDER BY table_name,column_name LIMIT 0,100 错误代码: 1815Internal error: IDB-2015: Sorting length exceeded. Session variable max_length_for

串结构练习——字符串匹配 Time Limit: 1000ms   Memory limit: 65536K  有疑问?点这里^_^ 题目链接:http://acm.sdut.edu.cn/sdutoj/problem.php?action=showproblem&problemid=2125 题目描述   给定两个字符串string1和string2,判断string2是否为string1的子串.   输入  输入包含多组数据,每组测试数据包含两行,第一行代表string1,第二行代表stri

* 一:冒牌排序1思想:冒泡排序思想:每一次对比相邻两个数据的大小,小的排在前面,如果前面的数据比后面的大就交换这两个数的位置要实现上述规则需要用到两层for循环,外层从第一个数到倒数第二个数,内层从外层的后面一个数到最后一个数2特点:排序算法的基础.简单实用易于理解,缺点是比较次数多,效率较低. var arr=[2,5,4,1,7,3,8,6,9,0]; function arrayMax(arr) { var temp = null; for (var i = 0;i<arr.length

当对象不馁引用的时候,这个对象就是死亡的,等待GC进行回收. 1.引用计数法 概念: 给对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时,计数器值就增加1:当应用失效时,计数器值就减1:任何时刻计数器为0是对象就是不可能再被使用的. 但是: 主流的java虚拟机并没有选用引用计数器算法,其中一个最主要的原因是:它很难解决对象之间是相互循环引用. 优点:算法的实现简单,判定效率高,大部分情况下是一个不错的算法.很多地方应用到它 缺点: 引用和去引用伴随假发和减法,影响性能. 致命的缺陷:对于循环引

所谓的冒泡算法,就是给数组进行排序,可以根据以小到大的顺序,也可以根据以小到大的顺序,在数组的封装类java.util.Arrays通过sort方法进行按升序的排序.那不用类的话怎么进行呢? 思路一: 设数组的长度为N: (1)比较前后相邻的二个数据,如果前面数据大于后面的数据,就将这二个数据交换. (2)这样对数组的第0个数据到N-1个数据进行一次遍历后,最大的一个数据就“沉”到数组第N-1个位置. (3)N=N-1,如果N不为0就重复前面二步,否则排序完成. public static vo

根据元素本身特点来分类: 替换元素替换元素根据其标签和属性来决定元素的具体显示内容.有<img><input><textarea><select><object>.替换一般有内在尺寸即img默认的是其图片的宽高,input也有默认的尺寸.img和input的宽高可以设定. 不可替换元素.即将内容直接表现给用户端. 块级元素和行内元素 块级元素,独占一行.可设置宽高. 行内元素.左右可以有其他元素在同一行.几乎所有替换元素都是行内元素.行内元素的宽

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网

                                                    大白话5分钟带你走进人工智能-第二十节逻辑回归和Softmax多分类问题(5) 上一节中,我们讲解了逻辑回归的优化,本节的话我们讲解逻辑回归做多分类问题以及传统的多分类问题,我们用什么手段解决. 先看一个场景,假如我们现在的数据集有3个类别,我们想通过逻辑回归建模给它区分出来.但我们知道逻辑回归本质上是区分二分类的算法模型.难道没有解决办法了吗?办法还是有的,既然想分出3类,我们姑且称这3个类

前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码,Python代码实现. (说明:从本文开始,将接触到最优化算法相关的学习.旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数,以用于分类.) 算法原理 首先要提到的概念是回归. 对于回归这个概念,在以后的文章会有系统而深入的学习.简单的说,回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合,这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式,以此进行分类. 而至于如何寻找最佳回归系数,或者说是分类器的