作者:桂. 时间:2017-04-21  21:11:23 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6743780.html 前言 看到最近大家都在用Tensorflow,一查才发现火的不行.想着入门看一看,Tensorflow使用手册第一篇是基于MNIST的手写数字识别的,用到softmax regression,而这个恰好与我正在看的<统计信号处理>相关.本文借此梳理一下: 1)罗杰斯特回归 2)Softmax Regression 3)基于Tenso

逻辑回归:问题只有两项,即{0, 1}.一般而言,回归问题是连续模型,不用在分类问题上,且噪声较大,但如果非要引入,那么采用逻辑回归模型. 对于一般训练集: 参数系统为: 逻辑回归模型为:      (sigmoid函数)      参数求解 对于逻辑回归用来分类{0, 1}问题,假设满足伯努利模型: 可以将上式写为一般形式为: 为了得到参数θ,求最大似然估计[2],可以得到: 为了简化问题,采用ln函数,即对数似然,可以得到: 这里为了最大似然估计使参数最大化,有两种方法求解: 采用梯度上升的

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-weka1/index.html 简介 什么是 数据挖掘?您会不时地问自己这个问题,因为这个主题越来越得到技术界的关注.您可能听说过像 Google 和 Yahoo! 这样的公司都在生成有关其所有用户的数十亿的数据点,您不禁疑惑,“它们要所有这些信息干什么?”您可能还会惊奇地发现 Walmart 是最为先进的进行数据挖掘并将结果应用于业务的公司之一.现在世界上几乎所有的公司都在使用数据挖掘,并且

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

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/logistic-regression/ 逻辑回归会生成一个介于 0 到 1 之间(不包括 0 和 1)的概率值,而不是确切地预测结果是 0 还是 1. 1- 计算概率 许多问题需要将概率估算值作为输出.逻辑回归是一种极其高效的概率计算机制,返回的是概率(输出值始终落在 0 和 1 之间).可以通过如下两种方式使用返回的概率: “按原样”:“原样”使用返回的概率(例如

sklearn线性回归模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import linear_model def get_data(): #506行,14列,最后一列为label,前面13列为参数 data_original = np.loadtxt('housing.data') scale_data = scale_n(data_original) np.random.shuffle(scale_dat

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 12.1 SVM损失函数 从逻辑回归到支持向量机 为了描述支持向量机,事实上,我将会从逻辑回归开始展示我们如何一点一点修改来得到本质上的支持向量机. 逻辑回归公式 逻辑回归公式如下图所示, 可以看出逻辑回归公式由两个变量x和\(\theta\)构成,其中x表示输入的数据,而\(\theta\)是可学习的变量,如图中右半部分所示,其图像坐标轴横轴为x.\(h

回归 回归是最为简单易用的一种技术,但可能也是最不强大(这二者总是相伴而来,很有趣吧).此模型可以简单到只有一个输入变量和一个输出变量(在 Excel 中称为 Scatter 图形,或 OpenOffice.org 内的 XYDiagram).当然,也可以远比此复杂,可以包括很多输入变量.实际上,所有回归模型均符合同一个通用模式.多个自变量综合在一起可以生成一个结果 — 一个因变量.然后用回归模型根据给定的这些自变量的值预测一个未知的因变量的结果. 每个人都可能使用过或看到过回归模型,甚至曾在头

Q1分类问题 回归问题的输出可能是很大的数,而在分类问题中,比如二分类,希望输出的值是0或1,如何将回归输出的值转换成分类的输出0,1成为关键.注意logistics回归又称 逻辑回归,但他是分类问题,而不是回归问题. Q2假说表示 其中: sigmoid函数 hθ(x)的作用是,对于给定的输入变量,根据选择的参数计算输出变量=1的可能性即hθ(x)=P(y=1|x;θ). Q3判定边界 g(z)中的z即为判定边界,如下 Q4代价函数 如果用之前回归时用的平方损失函数,代价函数将是非凸函数,会收

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.

      引言         深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-end)的模型,然后直接输出得到最终结果的一种新模式.那么,深度学习有多深?学了究竟有几分?本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程. 一.概述 Artificial

首先为什么会有Deep learning,我们得到一个结论就是Deep learning需要多层来获得更抽象的特征表达. 1.Deep learning与Neural Network 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现

转载自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 感谢原作者:zouxy09@qq.com 八.Deep learning训练过程 8.1.传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 BP算法作为传统训练多层网络的典型算法,实际上对仅含几层网络,该训练方法就已经很不理想.深度结构(涉及多个非线性处理单元层)非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源. BP算法存在的问题: (1)梯度越来越稀疏:从顶层越往下,误差

九.Deep Learning的常用模型或者方法 9.1.AutoEncoder自动编码器 Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点,人工神经网络(ANN)本身就是具有层次结构的系统,如果给定一个神经网络,我们假设其输出 与输入是相同的,然后训练调整其参数,得到每一层中的权重.自然地,我们就得到了输入I的几种不同表示(每一层代表一种表示),这些表示就是特征.自动编 码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络.为了实现这种复现,自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的

雷锋网(搜索"雷锋网"公众号关注)按:本文由Zouxy责编,全面介绍了深度学习的发展历史及其在各个领域的应用,并解释了深度学习的基本思想,深度与浅度学习的区别和深度学习与神经网络之间的关系. 深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-en

如果给定一个神经网络,我们假设其输出与输入是相同的,然后训练调整其参数,得到每一层中的权重.自然地,我们就得到了输入I的几种不同表示(每一层代表一种表示),这些表示就是特征.自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络.为了实现这种复现,自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素,就像PCA那样,找到可以代表原信息的主要成分. 具体过程简单的说明如下: 1)给定无标签数据,用非监督学习学习特征: 在我们之前的神经网络中,如第一个图,我们输入的样本是有标签的,即(input, targe

九.Deep learning的常用模型或者方法 9.1.AutoEncoder自动编码器 Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点,人工神经网络(ANN)本身就是具有层次结构的系统,如果给定一个神经网络,我们假设其输出与输入是相同的,然后训练调整其参数,的都每一层中的权重.自然地,我们就得到了输入I的几种不同表示(每一层代表一种表示),这些表示就是特征.自动编码器就是一种尽可能复现输出信号的神经网络.为了实现这种复现,自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素

目录: 一.概述 二.背景 三.人脑视觉机理 四.关于特征        4.1.特征表示的粒度        4.2.初级(浅层)特征表示        4.3.结构性特征表示        4.4.需要有多少个特征? 五.Deep Learning的基本思想 六.浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning) 七.Deep learning与Neural Network 八.Deep learning训练过程        8.1.传统神经网络的训练方法