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 ...
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2019-07-28 17:35:27
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七，专著研读（Logistic回归） 分类：k 近邻算法，决策树，朴素贝叶斯，Logistic回归，支持向量机，AdaBoost算法。 运用 k 近邻算法，使用距离计算来实现分类 决策树，构建直观的树来分类 朴素贝叶斯，使用概率论构建分类器 Logistic回归，主要是通过寻找最优参数来正确分类原始 ...
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2019-07-28 09:35:44
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基于sklearn的一些AI算法基本操作 sklearn中的一些相关的库 分别导入这些相关算法的库 import pandas as pd 导入一个用于读取csv数据的容器 from sklearn.model_selection import train_test_split 用于数据集划分的模块 ...
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2019-07-24 09:30:24
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Logistic Regression [TOC] 模型介绍 ? 逻辑回归作为一个判别模型，其形式如下： $$ p(y=1\vert \mathbf x)=Ber\left(y\vert \text{sigm}\left(\mathbf w^T\mathbf x\right)\right) $$ 参 ...
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2019-07-20 09:23:02
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1、线性回归 假设线性函数如下： 假设我们有10个样本x1,y1）,(x2,y2).....(x10,y10)，求解目标就是根据多个样本求解theta0和theta1的最优值。 为了解决这个问题，我们需要引入误差分析预测值与真实值之间的误差为最小。 2、梯度下降算法 梯度下降的场景： 梯度下降法的基 ...
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2019-07-17 18:38:52
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1.为什么不用Regression? 用Regression显然会得到紫色线，而不是绿线 2.定义Loss Function 即分类不正确的样本个数 3.求每个元素在某个类别的概率 p(class1|x) = p(x|class1)p(class1) / [p(x|class1)p(class1) ...
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2019-07-12 14:25:07
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写代码真的要小心的，小问题调试半天。。。importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets(‘data/‘,one_hot=True)num_classes=10input_size=784train_iter=50000batch_si
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2019-07-02 00:26:08
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Sklearn简介 Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机 ...
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2019-07-01 13:51:44
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在《机器学习 逻辑回归（一）（Machine Learning Logistic Regression I）》一文中，我们讨论了如何用逻辑回归解决二分类问题以及逻辑回归算法的本质。现在来看一下多分类的情况。 现实中相对于二分类问题，我们更常遇到的是多分类问题。多分类问题如何求解呢？有两种方式。一种是 ...
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2019-06-23 20:48:12
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1、线性回归 回归的目的是预测数值型数据的目标值。目标值的计算是通过一个线性方程得到的，这个方程称为回归方程，各未知量（特征）前的系数为回归系数，求这些系数的过程就是回归。 对于普通线性回归使用的损失函数一般为平方误差。把其用最小二乘法进行优化得到的关于系数w求导所得到的矩阵形式的表达式求得的w便为 ...
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2019-06-23 16:10:10
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