逻辑回归(Logistic Regression) 在这节课中，我们会重温逻辑回归学习算法，该算法适用于二分类问题，本节将主要介绍逻辑回归的Hypothesis Function（假设函数）。 对于二元分类问题来讲，给定一个输入特征向量X，它可能对应一张图片，你想识别这张图片识别看它是否是一只猫或者 ...
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2019-12-26 17:53:12
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二分类问题示例： 首先我们从一个问题开始说起，这里有一个二分类问题的例子，假如你有一张图片作为输入，比如这只猫，如果识别这张图片为猫，则输出标签1作为结果；如果识别出不是猫，那么输出标签0作为结果（这也就是著名的cat和non cat问题）。现在我们可以用字母y来表示输出的结果标签，如下图所示： 我 ...
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2019-12-26 11:35:38
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博客搬家： "用户评论情感极性判别" 本文章介绍百度点石平台上的一个训练赛的赛题代码，赛题是包括用户评论文字的情感判别的分类问题， "赛题链接戳此处" 数据预处理 使用测试数据和训练数据生成语料库 利用语料库，使用word2vec工具，生成可备用的模型，用于将句子转化为向量 数据训练与测试 感觉训练 ...
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2019-12-24 12:03:06
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二、基本概念 1 有监督学习与无监督学习 根据样本数据是否带有标签值，可以将机器学习算法分成有监督学习和无监督学习两类。有监督学习的样本数据带有标签值，它从训练样本中学习得到一个模型，然后用这个模型对新的样本进行预测推断。有监督学习的典型代表是分类问题和回归问题。 无监督学习对没有标签的样本进行分析 ...
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2019-12-23 16:41:39
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我们经常使用决策树处理分类问题’近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。 它之所以如此流行，一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法，也不用深究它 是如何工作的。 K-近邻算法可以完成很多分类任务，但是它最大的缺点就是无法给出数据的内 在含义，决策树的主要优势就在于数据形式非常 ...
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2019-12-14 21:12:58
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[TOC] 博客： "blog.shinelee.me" | "博客园" | "CSDN" 交叉熵损失与均方误差损失 常规分类网络最后的softmax层如下图所示，传统机器学习方法以此类比， 一共有$K$类，令网络的输出为$[\hat{y}_1,\dots, \hat{y}_K]$，对应每个类别的概 ...
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2019-12-13 00:02:56
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1.来源 本质上 GBDT+LR 是一种具有 stacking 思想的二分类器模型，所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于 Facebook 2014 年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 。 2.使用场 ...
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2019-12-09 19:12:22
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What 经典的二分类算法，也可以解决多分类问题 Sigmoid函数 Sigmoid函数 公式： 自变量取值为任意实数，值域[0, 1] 结果整合： 由输入值到概率的转化，可以用于完成分类任务 似然函数： 对数似然： Why 结构简单。先用逻辑回归测试，如果不能解决在考虑其他算法 How ...
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2019-12-03 23:02:05
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10 逻辑回归 分类算法 逻辑回归 应用场景 （二分类） 广告点击率 （典型的二分类问题，点了或者没点，也能得出） 是否为垃圾邮件 是否患病 金融诈骗 虚假账号 逻辑回归定义 1. 逻辑回归： 是一种分类算法，使用线性回归的式子作为输入，通过sigmoid函数转换为概率问题。 2. sigmoid函 ...
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2019-12-03 21:42:23
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大纲： 算法分类有监督学习与无监督学习分类问题与回归问题生成模型与判别模型强化学习评价指标准确率与回归误差ROC曲线交叉验证模型选择过拟合与欠拟合偏差与方差正则化 半监督学习归类到有监督学习中去。 有监督学习大部分问题都是分类问题，有监督中的分类问题分为生成式模型和判别模型。 分类问题常用的评价指标 ...
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2019-11-30 18:55:39
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