原文见 http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/27365941 Logistic回归为概率型非线性回归模型,是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多 变量分析方法.通常的问题是,研究某些因素条件下某个结果是否发生,比如医学中根据病人的一些症状来判断它是 否患有某种病. 在讲解Logistic回归理论之前,我们先从LR分类器说起.LR分类器,即Logistic Regression Classifier. 在分类情形下,经过学习后

目录 本实验代码已经传到gitee上,请点击查收! 一.实验目的 二.实验内容与设计思想 实验内容 设计思想 三.实验使用环境 四.实验步骤和调试过程 4.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数分类 4.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定 4.2.1 梯度上升算法: 4.2.2 测试算法:使用梯度上升算法找到最佳参数 4.2.3 分析数据:画出决策边界 4.2.4 训练算法:随机梯度上升 4.3 示例1:从疝气病症预测病马的死亡率 4.4 示例2:从打斗数和接吻数预测电影类型(数据自

logistic回归 很多时候我们需要基于一些样本数据去预测某个事件是否发生,如预测某事件成功与失败,某人当选总统是否成功等. 这个时候我们希望得到的结果是 bool型的,即 true or false 我们最先想到的是通过最小二乘法求出线性回归模型, 即 Y = WTX  = w0x0 +  w1x1 +  w2x2 + ...  +  wnxn  X表示自变量向量,可以通过随机梯度算法求出上述的系数向量W 此时Y表示线性回归的预测值. 这时存在的问题是: Y表示的是预测值,但是其可正,可负,

% !Mode:: "TeX:UTF-8" \documentclass{article} \usepackage[screen]{geometry} \usepackage[no-math]{fontspec} %提供字体选择命令 \usepackage{xunicode} %提供Unicode 字符宏 \usepackage{xltxtra} %提供了针对XeTeX的改进并且加入了XeTeX的LOGO \usepackage[slantfont,boldfont]{xeCJK} %

http://cos.name/2013/03/lda-math-lda-text-modeling/ 5. LDA 文本建模 5.1 游戏规则 对于上述的 PLSA 模型,贝叶斯学派显然是有意见的,doc-topic 骰子θ→m和 topic-word 骰子φ→k都是模型中的参数,参数都是随机变量,怎么能没有先验分布呢?于是,类似于对 Unigram Model 的贝叶斯改造, 我们也可以如下在两个骰子参数前加上先验分布从而把 PLSA 对应的游戏过程改造为一个贝叶斯的游戏过程.由于 φ→k和

写在前面: 之所以称作不完全总结,因为我其实没有完完全全地看完此书,但是涵盖了大部分重要章节:同时以下总结是我自己认为很重要知识,细枝末节处难免遗漏,还请详细参考原著. 转载请注明原文出处:http://www.cnblogs.com/qcblog/p/7704788.html 1.java内存区 1.1.运行时数据区 程序计数器是线程隔离的内存空间,并且是规范中唯一一个没有规定OutOfMemoryError的区域. 虚拟机栈也是是线程隔离的区域,方法的调用以栈帧为单位,在虚拟机栈中入栈和出栈

转自LDA数学八卦 在 Machine Learning 中,LDA 是两个常用模型的简称: Linear Discriminant Analysis 和 Latent Dirichlet Allocation, 在这篇文章中我们主要八卦的是后者.LDA 是一个在文本建模中很著名的模型,类似于 SVD, PLSA 等模型, 可以用于浅层语义分析,在文本语义分析中是一个很有用的模型.很不幸的是,这个模型中涉及的数学知识有点多, 包括 Gamma 函数, Dirichlet 分布, Dirichle

一.随机场定义 http://zh.wikipedia.org/zh-cn/随机场 随机场(Random field)定义如下: 在概率论中, 由样本空间Ω = {0, 1, …, G − 1}n取样构成的随机变量Xi所组成的S = {X1, …, Xn}.若对所有的ω∈Ω下式均成立,则称π为一个随机场.π(ω) > 0. 一些已有的随机场如:马尔可夫随机场(MRF), 吉布斯随机场 (GRF), 条件随机场 (CRF), 和高斯随机场. 二.马尔可夫随机场(Markov Random Fiel

  之前看MADDPG论文的时候,作者提到在离散的信息交流环境中,使用了Gumbel-Softmax estimator.于是去搜了一下,发现该技巧应用甚广,如深度学习中的各种GAN.强化学习中的A2C和MADDPG算法等等.只要涉及在离散分布上运用重参数技巧时(re-parameterization),都可以试试Gumbel-Softmax Trick.   这篇文章是学习以下链接之后的个人理解,内容也基本出于此,需要深入理解的可以自取. The Humble Gumbel Distribut

给定两个长度为\(n\le 10^5\)的\(01\)串 \(A, B\), 满足 \(1\) 的数量相等 求通过下列方式将\(A\)变成\(B\)的概率 (mod意义下) 构造序列\(a,b\). 使得 \(a_i = A中第i个1的位置\), b同理 对\(a,b\)进行shuffle 然后for i from 1 to n: swap(A[a[i]], A[b[i]]) Analysis 瞎推了一波 显然, \(A,B\)中同为 \(0\) 的项没有用的, 且 答案只与 \(A,B\)中同

hmm隐马尔可夫真的那么难吗? 首先上代码 这里是github上的关于hmm的:链接 概率计算问题:前向-后向算法 学习问题:Baum-Welch算法(状态未知) 预测问题:Viterbi算法 https://github.com/TimVerion/HMM_code 需要的理论基础(可以跳过) 信息熵 首先了解一下过去化学学习的熵,热力学中表征物质状态的参量之一,用符号S表示,其物理意义是体系混乱程度的度量.克劳修斯于 1865 年的论文中定义了“熵” ,其中有两句名言:“宇宙的能量是恒定的.

软分类:y 的取值只有正负两个离散值,例如 {0, 1} 硬分类:y 是正负两类区间中的连续值,例如 [0, 1] 一.感知机 主要思想:分错的样本数越少越好 用指示函数统计分错的样本数作为损失函数,不可微: 对错误分类样本,∑ -yi * f(xi) = ∑ -yi * WTxi  (因为求和项一定大于0,所以损失函数越小表示错误分类的样本越少) 二.线性判别分析 主要思想:同一类别的样本方差足够小,不同类别之间分散开(类内小,类间大) Rayleigh quotient 和 generali

1. 主要观点总结 0x1:什么场景下应用时序算法有效 历史数据可以被用来预测未来数据,对于一些周期性或者趋势性较强的时间序列领域问题,时序分解和时序预测算法可以发挥较好的作用,例如: 四季与天气的关系模式 以交通量计算的交通高峰期的模式 心跳的模式 股票市场和某些产品的销售周期 数据需要有较强的稳定性,例如”预测商店营业额“和"预测打车订单"的稳定性就比"预测某台服务器何时处于被入侵的异常状态"要强.从形成机制上讲,商店营业额和打车订单是由人的行为驱动的,风是由自

1.Java基础 • 为什么JVM调优经常会将-Xms和-Xmx参数设置成一样:• Java线程池的核心属性以及处理流程:• Java内存模型,方法区存什么:• CMS垃圾回收过程:• Full GC次数太多了,如何优化:• 直接内存如何管理的:• Java线程池的几个参数的意义和实现机制:• Java线程池使用无界任务队列和有界任务队列的优劣对比:• CountDownLatch和CyclicBarrier的区别:• Java中有哪些同步方案(重量级锁.显式锁.并发容器.并发同步器.CAS.v

目录 ABSTRACT(摘要) 1 INTRODUCTION(简介) 2 RELATED WORK 2.1 Diversification to Facilitate Exploration(对应多样化的探索与利用) 2.2 Diversification in Service of Utility(效用服务中的多样性) 2.3 Related Works Summary & Design Choices(相关工作和设计选择) 3 BACKGROUND(背景) 3.1 YouTube Homep

Improving Supervised Seq-to-seq Model 有监督的 seq2seq ,比如机器翻译.聊天机器人.语音辨识之类的 . 而 generator 其实就是典型的 seq2seq model ,可以把 GAN 应用到这个任务中. RL(human feedback) 训练目标是,最大化 expected reward.很大的不同是,并没有事先给定的 label,而是人类来判断,生成的 x 好还是不好.   简单介绍一下 policy gradient.更新 encode

1.适合阅读人群: 知道以下知识点:盒状图.假设检验.逻辑回归的理论.probit的理论.看过回归分析,了解AIC和BIC判别准则.能自己跑R语言程序 2.本文目的:用R语言演示一个相对完整的逻辑回归和probit回归建模过程,同时让自己复习一遍在学校时学的知识,记载下来,以后经常翻阅. 3.本文不涉及的部分: (1)逻辑回归和probit回归参数估计的公式推导,在下一篇写: (2)由ROC曲线带来的阈值选择,在下下一篇写: (3)本文用的数据取自王汉生老师<应用商务统计分析>第四章里的数据,

自认为这道题是一道比较简单的扩展题--?此处采用了和别的题解思路不同的,纯概率意义上的解法. 首先考虑一个简化版问题: 每次随机一个\([1,n]\)的整数,问期望几次能凑出所有数 这东西我写过一个blog,现在copy过来: 考虑期望的线性性,就是\(E=\sum E(i)\),其中\(E\)为所求,\(E(i)\)为在已经取出\(i-1\)个数字时,取到第\(i\)个数字的期望.根据之前整理过的内容,"发生概率为\(p\)的事件,在期望\(\frac{1}{p}\)次之后会发生",

为什么有人永远渴望旅行,或许就因为,巧合和温暖会在下一秒蜂拥而至吧. 一直想去旅游的天天决定在即将到来的五一假期中安排一场环游世界的旅行.为此,他已经提前查阅了很多资料,并准备画一张旅游路线图.天天先将所有可能会去的 nn 个旅游城市依次编号标记为 1,2,⋯,n1,2,⋯,n.如果从城市 AA 到城市 BB 有一条直达的铁路线路,他就会在图上画上一条从 AA 向 BB 的有向线段.因为天天不喜欢把时间浪费在往返的乘车上,因此他设计的旅游地图路线是一个有向无环图. 天天身在 11 号城市,他每到

Logistic回归公式推导和代码实现 1,引言 logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一,有人称之为逻辑回归或者逻辑斯蒂回归.虽然他称为回归模型,但是却处理的是分类问题,这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数Sigmoid,将线性模型得到的连续结果映射到离散型上.它常用于二分类问题,在多分类问题的推广叫softmax. 本文首先阐述Logistic回归的定义,然后介绍一些最优化算法,其中包括基本的梯度上升法和一个改进的随机梯度上升法,这些最优化算法将用于分类器的训

Keras是一个深度学习库,包含高效的数字库Theano和TensorFlow.是一个高度模块化的神经网络库,支持CPU和GPU. 本文学习的目的是学习如何加载CSV文件并使其可供Keras使用,如何使用Keras创建一个回归问题的神经网络模型,如何使用scikit-learn和Keras一起使用交叉验证来评估模型,如何进行数据准备以提高Keras模型的技能,如何使用Keras调整模型的网络拓扑. 前期准备之Keras的scikit-learn接口包装器 Git地址:https://github