1. 前言 在机器学习中，不同的问题对应了不同的损失函数，不同的损失函数也直接会影响到收敛的快慢和结果的好坏，下面就从不同的损失函数的角度进行一下梳理。 2. 0 1损失函数 0 1损失是指，预测值和目标值不相等为1，否则为0 3. log对数损失函数 逻辑回归的损失函数就是对数损失函数，在逻辑回归 ...
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2018-11-10 10:41:51
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Sigmoid函数又叫Logistic函数，它在机器学习领域有极其重要的地位。 目录一 函数基本性质二 Sigmoid函数与逻辑回归三 为什么要选择Sigmoid函数LR的需求选择Sigmoid是可以的Sigmoid特殊的性质为什么选择Sigmoid正态分布解释最大熵解释四 总结 一、 函数基本性质 ...
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2018-11-07 18:39:25
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为什么需要神经网络？ 当我们对如下数据进行使用非线性回归分类时，我们可以使用包含很多非线性项的逻辑回归函数，来回归分类。下面是只有X1, X2两个特征的逻辑回归函数。 但是，如果数据包含上百个特征时呢？例如包含上百个特征的房屋分类问题，或者图像识别领域。例如：（x1, x2, x3, ... x10 ...
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2018-11-04 19:11:02
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1. 防止过拟合的方法有哪些？ 过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。 产生过拟合问题的原因大体有两个：训练样本太少或者模型太复杂。 防止过拟合问题的方法： （1）增加训练数据。 ...
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2018-11-03 23:15:09
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Lecture6 Logistic Regression 逻辑回归 6.1 分类问题 Classification6.2 假设表示 Hypothesis Representation6.3 决策边界 Decision Boundary6.4 代价函数 Cost Function6.5 简化的代价函数 ...
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2018-10-31 10:33:47
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本章介绍目标定位和目标检测（包含多目标检测）。 1. Object Localization 原始图片经过CONV卷积层后，Softmax层输出4 x 1向量，分别是： 注意，class label也可能是概率。上述四个向量分别对应pedestrain，car，motorcycle和backgrou ...
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2018-10-30 22:49:57
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Lecture6 Logistic Regression 逻辑回归 6.1 分类问题 Classification6.2 假设表示 Hypothesis Representation6.3 决策边界 Decision Boundary6.4 代价函数 Cost Function6.5 简化的代价函数 ...
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2018-10-30 21:10:34
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多分类问题 将邮件分为不同类别/标签：工作（y=1），朋友（y=2），家庭（y=3），爱好（y=4） 天气分类：晴天（y=1），多云天（y=2），下雨天（y=3），下雪天（y=4） 医学图示（Medical diagrams）：没生病（y=1），感冒（y=2），流感（y=3） 二分类问题的示意图如下 ...
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2018-10-26 22:03:31
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线性回归（Linear Regression） 是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合（自变量都是一次方）。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。线性回归的模型函 ...
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2018-10-23 23:16:12
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一、摘要： 主要是做一个基于协作（深度）度量学习（CML）的系统来预测新剧场版本的购买概率。即测量产品的空间距离来预测购买概率。 二、模型 该图分为两部分，先计算右边，右边通过深度度量学习（DDML）来计算产品距离，将得到的产品距离输入左边逻辑回归中得到购买概率。 e（movie）是电影的词向量，f ...
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2018-10-20 22:12:24
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