% Exercise 4 -- Logistic Regressionclear all; close all; clcx = load('E:\workstation\data\ex4x.dat'); y = load('E:\workstation\data\ex4y.dat');[m, n] ...
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2015-06-27 21:10:12
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%% 方法一：梯度下降法x = load('E:\workstation\data\ex3x.dat');y = load('E:\workstation\data\ex3y.dat');x = [ones(size(x,1),1) x];meanx = mean(x);%求均值sigmax = s...
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2015-06-27 19:50:56
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这一节讲线性模型，先将几种线性模型进行了对比，通过转换误差函数来将linear regression 和logistic regression 用于分类。比较重要的是这种图，它解释了为何可以用Linear Regression或Logistic Regression来替代Linear Classif...
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2015-06-27 15:46:40
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首先回顾了几个Linear Model的共性：都是算出来一个score，然后做某种变化处理。既然Linear Model有各种好处（训练时间，公式简单），那如何把Linear Regression给应用到Classification的问题上呢？到底能不能迁移呢？总结了如下的集中Linear Mode...
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2015-06-27 11:34:22
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ufldl学习笔记与编程作业：Softmax Regression（softmax回归）ufldl出了新教程。感觉比之前的好，从基础讲起。系统清晰，又有编程实践。在deep learning高质量群里面听一些前辈说，不必深究其它机器学习的算法，能够直接来学dl。于是近期就開始搞这个了。教程加上mat...
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2015-06-26 21:05:26
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Handwritten digits recognition (0-9)Multi-class Logistic Regression1. Vectorizing Logistic Regression(1) Vectorizing the cost function(2) Vectorizing ...
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2015-06-26 12:48:04
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这一节课主要讲如何用logistic regression做分类。 在误差衡量问题上，选取了最大似然函数误差函数，这一段推导是难点。 接下来是如何最小化Ein，采用的是梯度下降法，这个比较容易。 参考：http://beader.me/mlnotebook/section3/logistic-re....
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2015-06-25 22:56:17
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1. Sigmoid FunctionIn Logisttic Regression, the hypothesis is defined as:where function g is the sigmoid function. The sigmoid function is defined as:...
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2015-06-25 21:12:53
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这节课讲的是线性回归。与其他课程的线性回归相比，这门课要更加理论。通过说明线性回归误差是二分类误差的上界，来证明线性回归可以用于二元分类。参考：http://www.douban.com/note/323611077/
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2015-06-25 19:21:09
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这一节开始讲基础的Linear Regression算法。（1）Linear Regression的假设空间变成了实数域（2）Linear Regression的目标是找到使得残差更小的分割线（超平面）下面进入核心环节：Linear Regression的优化目标是minimize Ein(W)为了...
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2015-06-24 22:15:16
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