SoftMax回归 http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 我们的训练集由 个已标记的样本构成： ，其中输入特征。（我们对符号的约定如下：特征向量 的维度为 ，其中 对应截距项 。） 由于 logistic ...
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2017-09-22 17:41:30
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线性分类中的是非题 －－－＞概率题 （设置概率阈值后，大于等于该值的为O，小于改值的为X） －－－＞逻辑回归 O为1，X为0 逻辑回归假设 逻辑函数/S型函数：光滑，单调 自变量趋于负无穷时，因变量趋于0； 自变量趋于正无穷时，因变量趋于1； 自变量取0，因变量值为0.5 －－－模拟概率特性 三种线 ...
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2017-09-15 19:06:17
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http://blog.csdn.net/l281865263/article/details/50278745 本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神 ...
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2017-09-15 18:50:01
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之前学习Java的时候，用过一个IDE叫做EditPlus,虽然他敲代码的高亮等体验度不及eclipse，但是打开软件特别快捷，现在也用他读python特别方便。 训练算法:：使用梯度上升找到最佳参数 之前看过吴恩达的视频的同学们，听得比较多的就是梯度下降算法，但是梯度上升算法和梯度下降算法本质是是 ...
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2017-09-15 18:44:07
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Yoshimasa Tsuruoka1,*, John McNaught1,2, Jun’ichi Tsujii1,2,3 and Sophia Ananiadou1,2 1 School of Computer Science, The University of Manchester, Manc ...
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2017-09-14 18:43:18
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一、sigmoid函数 Sigmoid函数由下列公式定义 其对x的导数可以用自身表示: Sigmoid 函数表 Sigmoid 曲线 Sigmoid函数的级数表示 ...
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2017-09-10 14:28:49
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转载请注明出处 Leavingseason http://www.cnblogs.com/sylvanas2012/p/5053798.html EM框架是一种求解最大似然概率估计的方法。往往用在存在隐藏变量的问题上。我这里特意用"框架"来称呼它，是因为EM算法不像一些常见的机器学习算法例如logi ...
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2017-09-10 12:38:34
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利用Logistic回归进行分类的思想就是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。该算法最重要的就是要找到最佳拟合参数集。 本文介绍二值型输出分类器的数学原理。 针对这类问题：接收输入，输出为两个类别，这里假设为0和1，具有这样性质，且数学上容易处理的函数，有Sigmoid函数（S形函 ...
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2017-09-09 22:31:49
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GBRT（Gradient Boost Regression Tree）渐进梯度回归树,XGBoost是GBRT的一个工程实现 LR（Logistics Regression ）逻辑回归 Spark Spark是个通用的集群计算框架，通过将大量数据集计算任务分配到多台计算机上，提供高效内存计算。Sp ...
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2017-09-09 22:27:01
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已经知道了logistic回归模型，也知道了损失函数 损失函数是衡量单一训练样例的效果，还知道了成本函数 成本函数用于衡量参数w和b的效果在全部训练集上面的衡量下面开始讨论如何使用梯度下降法来训练或学习训练集上的参数w和b回顾一下： 这里是最熟悉的logistic回归算法第二行是成本函数J，成本函数... ...
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2017-09-09 00:06:05
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