蓝色:加入新的训练集后,之前拟合的线性函数,显然适用于新的数据集。但是,此时我们因为新的数据集的加入,拟合出一个新的线性函数(蓝色),此时,若还用 0.5 作为阈值,那么分类结果就不那么理想了。
【导读】前一段时间,专知内容组推出了春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记,反响热烈,由此可见,大家对人工智能、机器学习的系列课程非常感兴趣,近期,专知内容组推出吴恩达老师的机器学习课程笔记系列,重温机器学习经典课程,希望大家会喜欢。 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记一:监督学习 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记二:无监督学习(unsupervised learning) 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记三:监督学习模型以及代价函数的介绍 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记四
所以综上所诉,用线性回归来用于分类问题通常不是一个好主意,并且线性回归的值会远远偏离0或1,这显示不太合理。
假设有如下的八个点($y=1 或 0)$,我们需要建立一个模型得到准确的判断,那么应该如何实现呢
Contents 1 关键词 2 引言 3 代价函数 4 softmax回归模型参数化的特点 5 权重衰减 6 softmax与logistics回归的关系 1. 关键词 Softmax回归 Softmax Regression 有监督学习 supervised learning 无监督学习 unsupervised learning 深度学习 deep learning logistic回归 logistic regression 截距项
神经网络和深度学习(二)——从logistic回归谈神经网络基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 之前学习机器学习的时候,已经学过logistic回归,不过由于神经网络中,一些思想会涉及到logistic,另外会拿一些神经网络用到的解决方案,以logistic来举例,更浅显易懂(例如BP算法)。 因此,这里就再次复习logistic回归及其梯度下降、代价函数等,主要是讲述和后面学习神经网络有关的内容,其他部分会快速略过。 二、logistic输出函数 logistic是解决
机器学习(八)——过拟合与正则化 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、过拟合和欠拟合 1、概念 当针对样本集和特征值,进行预测的时候,推导θ、梯度下降等,都在一个前提,原值假设函数(hypnosis function)h(x)的表达式,例如是一阶、二阶还是更高阶等。 当阶数不足导致无法正确预测时,称为欠拟合(underfit)或高偏差(high bias);当阶数太高,虽然能满足样本集,代价函数也接近0,但是仍不是一个好的预测函数,称为过拟合(overfitting)或高方差(high varia
logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。
本文从Logistic回归的原理开始讲起,补充了书上省略的数学推导。本文可能会略显枯燥,理论居多,Sklearn实战内容会放在下一篇文章。自己慢慢推导完公式,还是蛮开心的一件事。
逻辑回归 (Logistic Regression)是分类问题的一个代表算法,这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。
作者:崔家华 编辑:赵一帆 一、前言 本文从Logistic回归的原理开始讲起,补充了书上省略的数学推导。本文可能会略显枯燥,理论居多,Sklearn实战内容会放在下一篇文章。自己慢慢推导完公式,还是蛮开心的一件事。 二、Logistic回归与梯度上升算法 Logistic回归是众多回归算法中的一员。回归算法有很多,比如:线性回归、Logistic回归、多项式回归、逐步回归、令回归、Lasso回归等。我们常用Logistic回归模型做预测。通常,Logistic回归用于二分类
---- Binary Classification logistic是一个用于二元分类的算法,所谓二元分类就是该预测结果只有两种类别。比如:预测图片中的是不是cat,只存在是或者不是。1代表cat,
机器学习(七)——logistic回归 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 1、基本概念 logistic回归(logisticregression),是一个分类(classification)算法(注意不是回归算法,虽然有“回归”二字),用于处理分类问题,即结果是离散的。另外,由于有固定的结果,其是监督学习算法。 例如,预测天气、预测是否通过考试等,结果是离散的值,而预测房价这种就属于“回归”算法要解决的问题,而不是分类算法解决的问题。 2、公式 现在考虑只有两种结果情况下
如果某个问题的解可以分为几个离散的值,则称这种问题为分类问题。如果只有0或1两种解,则称为一个二元分类问题,其中0称为负类,1称为正类,由于二元分类问题比较简单,下面都以二元分类问题为例,最后会介绍多元分类问题。分类问题如果采取线性回归的方式去拟合,会得到很差的结果。如下图,假设我们按照
作者:章华燕 小编:赵一帆 逻辑回归详解 分类是监督学习的一个核心问题,在监督学习中,当输出变量Y取有限个离散值时,预测问题便成为分类问题。这时,输入变量X可以是离散的,也可以是连续的。监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数,称为分类器(classifier)。分类器对新的输入进行输出的预测(prediction),称为分类(classification)。 统计学习方法都是由模型,策略,和算法构成的,即统计学习方法由三要素构成,可以简单表示为: 方法 = 模型 + 策略 + 算法 对于logis
y^ 当两个变量间存在线性相关关系时,常常希望建立二者间的定量关系表达式,这便是两个变量间的一元线性回归方程。假定x是自变量,y是随机变量,y对x的一元线性回归方程的表达式为:y ^ =a+bx 。因此字母头上加个“^”表示回归值,表示真实值的一种预测,实际的观测值与回归值是存在偏差的
简单来说, 逻辑回归(Logistic Regression)是一种用于解决二分类(0 or 1)问题的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性,以及某广告被用户点击的可能性等。
机器学习(十五)——logistic回归实践 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 logistic回归的核心是sigmoid函数,以及分类方式。当sigmoid值大于0.5时,判断结果为1,小于0.5时判断结果为0。公式为g(z)=1/(1+e-z)。其中,z=w0x0+w1x1…+wnxn,w为x的权重,其中x0=1。 决策边界是用于区分分类结果的一条线,线的两边代表分类的两种结果。 之前提到logistic,是使用梯度下降算法,用于获取代价函数J最小值时的参数。现在使用梯
本篇主要是对支持向量机(support vector machine , SVM) 总结性的文章,想详细的理解SVM的请看之前所发的支持向量机系列文章。 Content 8. Support Vector Machines(SVMs) 8.1 Optimization Objection 8.2 Large margin intuition 8.3 Mathematics Behind Large Margin Classification 8.4 Ker
在前面的时间,我学习了Logistic回归,这是用来进行二分类学习的一种算法。虽然按照书上的介绍,编写了算法实现代码,但对其原理并不清楚,总感觉没有理解透。于是我又找到吴恩达的Marchine Learning课程,再次学习了线性回归和Logistic回归。
8. Support Vector Machines(SVMs) Content 8. Support Vector Machines(SVMs) 8.1 Optimization Objection 8.2 Large margin intuition 8.3 Mathematics Behind Large Margin Classification 8.4 Kernels 8.5 Using a SVM 8.
逻辑回归在20世纪早期被用于生物科学。它后来被用于许多社会科学应用。因变量(目标)为分类变量时采用Logistic回归。
在将 线性回归 和 logistic回归 应用到某些机器学习应用中时,会出现过度拟合问题,导致它们表现欠佳。 正则化能够改善或者减少过度拟合问题。
在说逻辑回归前,还是得提一提他的兄弟,线性回归。在某些地方,逻辑回归算法和线性回归算法是类似的。但它和线性回归最大的不同在于,逻辑回归是作用是分类的。
机器学习(十二)——神经网络代价函数、反向传播、梯度检验、随机初始化 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、代价函数 同其他算法一样,为了获得最优化的神经网络,也要定义代价函数。 神经网络的输出
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机器学习(十二) ——神经网络代价函数、反向传播、梯度检验、随机初始化 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、代价函数 同其他算法一样,为了获得最优化的神经网络,也要定义代价函数。 神经网络的输出的结果有两类,一类是只有和1,称为二分分类(Binary classification),另一种有多个结果,称为多分类。其中,多个结果时,表示方式和平时不太一样。例如,y的结果范围在0~5,则表示y=2,用的是矩阵y=[0 1 0 0 0]T来表示,如下图: 📷 代价函数可以类比logistic回归的代价函数,l
,比较我们可以发现,其实就是增加了一些嵌套的求和符号,因为代价函数最终为一个标量,所以我们需要将
到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法。在监督学习中,许多学习算法的性能都非常类似,因此,重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B,而更重要的是,应用这些算法时,所使用的数据量。这就体现你使用这些算法时的技巧了,比如:你为学习算法所设计的特征量的选择,以及如何选择正则化参数,诸如此类的事。
3. Bayesian statistics and Regularization Content 3. Bayesian statistics and Regularization. 3.1 Underfitting and overfitting. 3.2 Bayesian statistics and regularization. 3.3 Optimize Cost function by regularization. 3.3.1 Regulariz
Content 3. Bayesian statistics and Regularization. 3.1 Underfitting and overfitting. 3.2 Bayesian statistics and regularization. 3.3 Optimize Cost function by regularization. 3.3.1 Regularized linear regression. 3.3.2 Regulari
一、Logistic回归简介 image.png image.png 二、Softmax回归 2.1、Softmax回归简介 image.png 2.2、Softmax回归的代价函数 image.png 2.3、Softmax回归的求解 image.png image.png 5、Softmax回归中的参数特点 image.png image.png 5、Softmax与Logistic回归的关系 image.png 6、多分类算法和二分类算法的选择 有人会觉得对于一个多分类问题,可以使用多个二分类来完成
许多人对线性回归都比较熟悉,但知道逻辑回归的人可能就要少的多。从大的类别上来说,逻辑回归是一种有监督的统计学习方法,主要用于对样本进行分类。
Logistic回归是解决二分类问题的分类算法。假设有mmm个训练样本{(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),⋯,(x(m),y(m))}{(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),⋯,(x(m),y(m))}\left \{ \left ( \mathbf{x}^{(1)},y^{(1)} \right ),\left ( \mathbf{x}^{(2)},y^{(2)} \right ),\cdots ,\left ( \mathbf{x}^{(m)},y^{(m)} \right ) \right \},对于Logistic回归,其输入特征为:x(i)∈ℜn+1x(i)∈ℜn+1\mathbf{x}^{(i)}\in \Re ^{n+1},类标记为:y(i)∈{0,1}y(i)∈{0,1}y^{(i)}\in \left \{ 0,1 \right \},假设函数为Sigmoid函数:
我们先从回顾一下Logistic回归,看看Logistic回归是如何演变为支持向量机的。
深层神经网络参数调优(五) ——超参数调试、batch归一化、softmax回归 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、超参数调试 1、超参数 超参数是不直接参与优化的参数,例如学习速率α、adam算法的β1、β2等,这些参数主要是影响学习的速率。 根据视频中ng的工作经验,超参数有其重要性,按照重要性分类,如下: 1)最重要 学习速率α 2)次重要 动量梯度下降的β、mini-batch的批次大小、神经网络中隐藏层的神经元数量 3)再次 神
什么叫做回归呢?举个例子,我们现在有一些数据点,然后我们打算用一条直线来对这些点进行拟合(该曲线称为最佳拟合曲线),这个拟合过程就被称为回归。 利用Logistic回归进行分类的主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类。 这里的”回归“一词源于最佳拟合,表示要找到最佳拟合参数集。训练分类器时的嘴阀就是寻找最佳拟合曲线,使用的是最优化算法。 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 优点:计算代价不高,易于理解和实现 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 使用数据类型:数值
(1)Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed 在没有显示编程的情况下,让计算机具有学习的能力
6.1-6.3节主要讲的是前向神经网络,前言主要讲为什么要用神经网络;6.1节举例说明线性的无法解释XOR学习,非线性的可以很好解释,引出神经网络的介绍;6.2节讲述基于梯度的学习;6.3节说的是隐藏层,主要是介绍不同的激活函数。
本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险数据
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看。
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机器学习算法是这样设计的,它们从经验中学习,当它们获取越来越多的数据时,性能就会提高。每种算法都有自己学习和预测数据的方法。在本文中,我们将介绍一些机器学习算法的功能,以及在这些算法中实现的有助于学习过程的一些数学方程。
假设预测的变量y是离散的值,需要使用逻辑回归Logistic Regression,LR的算法,实际上它是一种分类算法
注:代价函数(有的地方也叫损失函数,Loss Function)在机器学习中的每一种算法中都很重要,因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程,代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度,防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。在学习相关算法的过程中,对代价函数的理解也在不断的加深,在此做一个小结。 1. 什么是代价函数? ---- 假设有训练样本(x, y),模型为h,参数为θ。h(θ) = θTx(θT表示θ的转置)。 (1)概况来讲,任何能够衡量模型预测出来的值h(θ)与真实值y之间
作者:寒小阳 && 龙心尘 (感谢投稿) 原文 :http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49123419 1、总述 逻辑回归是应用非常广
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