分類和邏輯迴歸(Classification and logistic regression)
看了一下斯坦福大學公開課:機器學習教程(吳恩達教授),記錄了一些筆記,寫出來以便以後有用到。筆記如有誤,還望告知。
本系列其它筆記:
線性迴歸(Linear Regression)
分類和邏輯迴歸(Classification and logistic regression)
廣義線性模型(Generalized Linear Models)
分類和邏輯迴歸(Classification and logistic regression)
1 邏輯迴歸(Logistic regression)
hθ(x)=g(θTx)=1+e−θTx1, g(z)=1+e−z1(logistic function / sigmoid function)
p(y=1∣x;θ)=hθ(x)
p(y=0∣x;θ)=1−hθ(x)
p(y∣x;θ)=(hθ(x))y(1−hθ(x))1−y
看了一下斯坦福大學公開課:機器學習教程(吳恩達教授),記錄了一些筆記,寫出來以便以後有用到。筆記如有誤,還望告知。 本系列其它筆記: 線性迴歸(Linear Regression) 分類和邏輯迴歸(Classification and logistic regression) 廣義線性模 line learning nbsp ear 回歸 logs http zdb del 分類和邏輯回歸(Classification and logistic regression)
http://www.cnblogs.com/czdbest/p/5768467.html
零 問題提出
在機器學習中的偏差與方差一文中提到了偏差與方差。那麼在多種預測模型,如線性迴歸(y=θTx),多項式迴歸(y=θTx^(1~m))等,應使用那種模型才能達到偏差與方差的平衡最優?
形式化定義:假設可選的模型集合是M={M1,M2,...,Md},比如SVM,
寫在前面
這是有關於OpenTSDB支援的有關配置,和預先設定聚合,不過這方面的應用還是太少,有待補充。
預聚集
雖然彙總有助於進行廣泛的時間跨度查詢,但如果度量標準具有高基數(即給定度量標準的唯一時間序列數),則仍會遇到小範圍的查詢效能問題。在上面的示例中,我們有
直方圖
我們根據灰度值的大小可以將灰度值相同的畫素分到同一組,將每個灰度值所含的畫素點數目畫出來得到的圖就是直方圖。
點操作
我們可以對每個畫素點的值進行改變,這種操作叫做點操作。
對比度增強
對比度增強就是將灰度值的範圍拉到已達到顏色差別更明顯的目的,
1,深拷貝和淺拷貝只相對於容器型別的物件(compound obejects)來說,對於原子型別的物件(atomic objects)沒有這個概念。看下面的程式碼:
num = 123
num_c = num
print(id(num), id(num_c))
num_c = 456
p
本文摘要
|---Saving Activity State
|---Managing Tasks
|---Defining launch modes
|---Handling affinities
|---Clearing the back s
在前面的學習同步鎖顯示了兩個屬性:互斥和可見性。同步關鍵字連線著這兩個屬性。Java提供一個弱引用的僅僅用於同步可見性。它也連線著一個volatile的關鍵字。
假設你設計一個機制去停止一個執行緒(因為你不能用Thread的stop()方法,在這個任務中它是不安全的)。Li
2.1
C++語言規定一個int至少和一個short一樣大,一個long至少和一個int一樣大,一個long long至少和一個long一樣大。每個的最小尺寸分別為:short,16位;int,16位;long,32位;long long,64位。
除去布林
緊接著之前的問題,我們的目標函式定義為:
我們的目標是最小化cost function:
換成線性代數的表述方式:
是mxm維的對角矩陣
是mxn維的輸入矩陣
是mx1維的結果
是nx1維的引數向量
令
有
既
權重定義為:
引數τ控制權重函式的寬度,τ越
考慮從x∈R中預測y的問題。下面最左邊的圖顯示了將擬合到資料集的結果。我們看到資料並不是直線上的,所以擬合不是很好。取代原來的方法,如果我們加上一個額外的特徵 x2x2,並用 y=θ0+θ1x+θ2x2y=θ0+θ1x+θ2x2 來擬合數據,你會發現效果稍微好了那麼一點(看中
通常情況下的線性擬合不能很好地預測所有的值,因為它容易導致欠擬合(under fitting),比如資料集是一個鐘形的曲線。而多項式擬合能擬合所有資料,但是在預測新樣本的時候又會變得很糟糕,因為它導致資料的過擬合(overfitting),不符合資料真實的模型。 今天來講一種
囉嗦兩句,PRML這本書是基於貝葉斯思想進行相關機器學習演算法的推導和講解。書上有詳細的公司推導,故LZ不做公式方面的讀書筆記記錄,來講講演算法遞進的邏輯關係。
在開始記錄線性迴歸模型學習之前,容我們閉目獨立思考兩個問題:①什麼是機器學習?②機器學習的本質問題是什麼?這
目錄
0. 前言
1. 迴歸樹
2. 模型樹
3. 剪枝(pruning)
3.1. 預剪枝
3.2. 後剪枝
4. 實戰案例
4.1. 迴歸樹
4.2. 模型樹
前言
分類從結果的數量上可以簡單的劃分為:
二分類(Binary Classification)
多分類(Multinomial Classification)。
其中二分類是最常見且使用最多的分類場景,解決二分類的演算法有很多,比如:
基本的K
序號
邏輯迴歸
線性迴歸
模型歸類
離散選擇法模型
迴歸分析
數值型別
二元
一元或多元
公式
P(Y=1│X=x)=exp(x'β)/(1+exp(x'β))
邏輯迴歸
Logit模型(Logit model,也譯作“評定模型”,“分類評定模型”,又作Logistic
目錄
0. 前言
1. Sigmoid 函式
2. 梯度上升與梯度下降
3. 梯度下降法(Gradient descent)
4. 梯度上升法(Gradient ascent)
5. 梯度下降/上升法的數學推導
廣義線性模型
邏輯斯諦迴歸概念可以認為是屬於廣義線性迴歸的範疇,但它是用來進行分類的。 線性模型的表示式為:
f
(
1. 前言
在機器學習的分類問題領域中,有兩個平分秋色的演算法,就是邏輯迴歸和支援向量機,這兩個演算法個有千秋,在不同的問題中有不同的表現效果,下面我們就對它們的區別和聯絡做一個簡單的總結。
2. LR和SVM的聯絡
都是監督的分類演算法。
都是線性分類方法 (不考慮核函式時)。
都是判別
L(θ)=p(y
∣X;θ)=i=1∏mp(y(i)∣x(i);θ)=i=1∏m(hθ(x(i)))y(i)(1−hθ(x(i)))1−y(i)⇓ℓ(θ)=logL(θ)=logi=1∏m(hθ(x(i)))y(i)(1−hθ(x(i)))1−y(i)=i=1∑mlog((hθ(x(i)))y(i)(1−hθ(x(i)))1−y(i))=i=1∑m(log((hθ(x(i)))y(i)+log(1−hθ(x
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