原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417 本文为Maching Learning 栏目补充内容,为上几章中所提到单参数线性回归.多参数线性回归和 逻辑回归的总结版.旨在帮助大家更好地理解回归,所以我在Matlab中分别对他们予以实现,在本文中由易到难地逐个介绍.     本讲内容: Matlab 实现各种回归函数 ========================= 基本模型 Y=θ0+θ1X1型---线性回归(直线拟合

目录 基本形式 梯度下降法中应用正则化项 正规方程中应用正则化项 小试牛刀 调用类库 扩展 正则:正则是一个汉语词汇,拼音为zhèng zé,基本意思是正其礼仪法则:正规:常规:正宗等.出自<楚辞·离骚>.<插图本中国文学史>.<东京赋>等文献. -- 百度百科 基本形式 线性回归模型常常会出现过拟合的情况,由于训练集噪音的干扰,训练出来的模型抖动很大,不够平滑,导致泛化能力差,如下所示: import numpy as np import matplotlib.pyp

http://blog.sciencenet.cn/blog-95484-803140.html % %图像灰度变换 % f = imread('E:\2013第一学期课程\媒体计算\实验一\Img\Fig0303(a)(breast).tif');% g1 = imadjust(f, [0 1], [1 0]);% g2 = imadjust(f, [0.5 0.75], [0 1]); % g3 = imadjust(f,[],[],2);% subplot(2,2,1), imshow(f

% Matlab实现简单BP神经网络 % http://blog.csdn.net/zjccoder/article/details/40713147 : %样本个数 xx(i)=*pi*(i-)/; d(i)=+cos(xx(i))); end n=length(xx);%样本个数 p=; %隐层个数 w=rand(p,); wk=rand(,p+); max_epoch=;%最大训练次数 error_goal=0.002;%均方误差 q=0.09;%学习速率 a(p+)=-; %traini

岭回归算法: from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.externals import joblib from sklearn.linear_model import Ridge, RidgeCV from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.prep

  import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 创建线性回归数据集 def create_dataset(): X = 2 * np.random.rand(100, 1) # 结果加上高斯噪声 y = 4 + 3*X + np.random.randn(100, 1) return X, y # 线性回归解析法:使用正态方程求解,直接得到全局最优解 def linear_regression_analysis(X, y):

scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库的使用做一个总结,重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景. 线性回归的目的是要得到输出向量\(\mathbf{Y}\)和输入特征\(\mathbf{X}\)之间的线性关系,求出线性回归系数\(\mathbf\theta\),也就是 \(\mathbf{Y = X\theta}\).其中\(\mathbf{Y}\)的维度为mx1,\(\mathbf{X}\)的维度为mxn,而\(\m

不论是MATLAB.c/c++.c#还是其他类型的编程语言,我们总是避免不了和for循环以及switch语句打交道,而对循环进行优化的时候,又总是避免不了用到break以及continue来控制循环,由于算法是相通的,所以,这里我们采用简洁的MATLAB语言进行实例,阐述break与continue的用法区别.   工具/原料 MATLAB break的用法 1 break在循环中的功能是跳出当前循环. 我们通过下面一个十分简洁的例子,介绍一下break函数的用法. 新建一个M文件输入如下图所示

第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度会有差异.我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度的数据. 一种解决方法是用已有的数据训练一个

7.1  过拟合的问题 7.2  代价函数 7.3  正则化线性回归 7.4  正则化的逻辑回归模型 7.1  过拟合的问题 如果我们有非常多的特征,我们通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集(代价函数可能几乎为 0),但是可能会不能推广到新的数据. 下图是一个回归问题的例子:

转自:http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽

本文主要内容包含: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 . 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集.Iris数据集能够在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现须要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼

收藏吧,网上搜集的,费了老大劲了,推荐给有需要的人,^_^.   MATLAB课件2007北京交通大学.zip 4.87 MB   A Guide to MATLAB for Beginners and Experienced Users.pdf 7.47 MB   An Introduction To Programming And methods in Matlab.pdf 2.32 MB   Applied Econometrics using MATLAB.pdf 1.41 MB   A

Logistic Regression 一.内容概要 Classification and Representation Classification Hypothesis Representation Decision Boundary Logistic Regression Model 损失函数(cost function) 简化损失函数和梯度下降算法 Advanced Optimization(高级优化方法) Solving the problem of Overfitting 什么是过拟

introduction 因为Matlab操作简单.方便,它被应用于很多领域:音频处理,图像处理,数值计算等.尽管MATLAB容易操作,但受限于他的语言解释机制,MATLAB的执行速度通常较低.C/C++一般被认为是执行较为高效的高级程序设计语言.如果结合MATLAB和C/C++,也许我们可以获得操作简便性和执行速度的折中.这种结合的一般形式是:MATLAB负责绝大部分工作,C/C++负责一些关键部分的实现,其具体方法在我之前的博文中已经有所介绍. 在处理某些数据的时候,可能涉及到文件的读写,如

7.1  过拟合的问题 7.2  代价函数 7.3  正则化线性回归 7.4  正则化的逻辑回归模型 7.1  过拟合的问题 如果我们有非常多的特征,我们通过学习得到的假设预测可能能够非常好地适应训练集(代价函数可能几乎为 0),但是可能会不能推广到新的数据. 下图是一个回归问题的例子:

本节知识点: 贝叶斯统计及规范化 在线学习 如何使用机器学习算法解决具体问题:设定诊断方法,迅速发现问题 贝叶斯统计及规范化(防止过拟合的方法) 就是要找更好的估计方法来减少过度拟合情况的发生. 回顾一下,线性回归中使用的估计方法是最小二乘法,logistic  回归是条件概率的最大似然估计,朴素贝叶斯是联合概率的最大似然估计,SVM 是二次规划. 一下转自:http://52opencourse.com/133/coursera 斯坦福大学机器学习第七课"正则化"学习笔记,本次课程主

第一节.神经网络基本原理  1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型  人工神经元是神经网络的基本元素,其原理可以用下图表示: 图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值,θ表示一个阈值 ( threshold ),或称为偏置( bias ).则神经元i的输出与输入的关系表示为: 图中 yi表示神经元i的输出,函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfe

matlab 线性回归实战 统一 输入时列向量 输出也是列向量 中间的过程可以出现行向量或者列向量,但是不能影响输入和输出为列向量 参数运算的输入都不会只是一个实数,要么是列向量,要么是一个矩阵 对于矩阵,取数据也是一列一列的去,也就是\(X(:1)\),\(X(:2)\)等 命令的时候为向量和矩阵加后缀, 如X_norm, x_new

转自原文 MATLAB曲线拟合 曲线拟合 实例:温度曲线问题 气象部门观测到一天某些时刻的温度变化数据为: t 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 T 13 15 17 14 16 19 26 24 26 27 29 试描绘出温度变化曲线. 曲线拟合就是计算出两组数据之间的一种函数关系,由此可描绘其变化曲线及估计非采集数据对应的变量信息. 曲线拟合有多种方式,下面是一元函数采用最小二乘法对给定数据进行多项式曲线拟合,最后给出拟合的多项式系数. 1.线性拟合函数:regress() 调用

Logistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes. For example, we might use logistic regression to classify an email as spam or not spam. In this module, we introduce the notion of classification, the cost function for logi