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。
传送门：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/tree/master/LogisticRegression
本文介绍了机器学习中的术语和技术，包括有监督学习、无监督学习、假设、代价函数、矩阵知识、多元线性回归、逻辑回归、梯度下降法、正规方程、共轭梯度、BFGS和L-BFGS。文章通过实例解释了这些概念，并提供了相关的图片和代码。
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
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。
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
“Logistic Regression——Advanced optimization”。
到目前为止，我的双目立体匹配系列文章已经完成了接近经典视差优化算法的介绍，让我们观察一下现在的进度：
6 逻辑回归(Logistic Regression) 6.1 分类(Classification) 6.2 假设函数表示(Hypothesis Representation) 6.3 决策边界(Decision Boundary) 6.4 代价函数(Cost Function) 6.5 简化的成本函数和梯度下降(Simplified Cost Function and Gradient Descent) 6.6 进阶优化(Advanced Optimization) 6.7 多类别分类: 一对多(Multiclass Classification: One-vs-all) 7 正则化(Regularization) 7.1 过拟合问题(The Problem of Overfitting) 7.2 代价函数(Cost Function) 7.3 线性回归正则化(Regularized Linear Regression) 7.4 逻辑回归正则化(Regularized Logistic Regression)
激活所有的深度学习算法都可以被描述为一个相当简单的配方：特定的数据集、代价函数、优化过程和模型。例如，线性回归算法由以下部分组成， 和 构成的数据集，代价函数：
（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
a）我们向学习算法提供训练集 b）学习算法的任务是输出一个函数（通常用小写h表示），h代表假设函数 c）假设函数的作用是，把房子的大小作为输入变量（x），而它试着输出相应房子的预测y值 h：是一个引导从x得到y的函数
目录 一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3、均值归一化 4、最终运行结果 5、使用scikit-learn库中的线性模型实现 二、逻辑回归 1、代价函数 2、梯度 3、正则化 4、S型函数（即） 5、映射为多项式 6、使用的优化方法 7、运行结果 8、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll 1、随机显示100个数字 2、OneVsAll 3、手写数字识别 4、预测 5、运行结果 6、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 三、BP
小编邀请您，先思考： 1 您使用Python做过什么？ 2 如何用Python实现决策树系列算法？ 人生苦短，就用 Python。 在 Kaggle 最新发布的全球数据科学/机器学习现状报告中，来自
在机器学习中，样本一般分成独立的三部分训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。其中，训练集用于建立模型。
作者 | Lawlite 人生苦短，就用 Python。 在 Kaggle 最新发布的全球数据科学/机器学习现状报告中，来自 50 多个国家的 16000 多位从业者纷纷向新手们推荐 Python 语言，用以学习机器学习。 那么，用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢？营长刚好在 GitHub 上发现了东南大学研究生“Lawlite”的一个项目——机器学习算法的Python实现，下面从线性回归到反向传播算法、从SVM到K-means聚类算法，咱们一一来分析其中的Python代码。 目录
MSE直接应用到LR中会导致损失函数变成非凸函数，所以我们加入log让损失函数变成了凸函数
代价函数有助于将最可能的线性函数与我们的数据相拟合。在线性回归中，我们有一个这样的数据集，m表示训练集样本数，而我们的假设函数，也就是我们用来进行预测的函数，是图中所示的线性函数形式。
1.5 使用梯度下降算法进行学习 现在我们有了神经网络的设计，它怎样可以学习识别数字呢?我们需要的第一样东西是一个 用来学习的数据集 —— 称为训练数据集。我们将使用 MNIST 数据集，其包含有数以
你好，欢迎你打开这篇文章，这是我的系列立体匹配算法介绍文章中承上启下的一篇，请看看我们现在走到了哪一步：
Adaline算法与前一篇文章提到的感知器之间的关键差异在于adaline算法规则的权重基于线性激活函数更新。而感知器则是基于单位跃阶函数。Adaline的线性激活函数是净输入函数的同等函数，即
x(1) 指的是 第一个训练集里值为2104的输入值， 这个就是第一行里的x x(2) 等于1416。这是第二个x y(1) 等于460，这是第一个训练集样本的y值， 这就是(1)所代表的含义。
到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致它们效果很差。
用于深度模型训练的优化算法与传统的优化算法在几个方面有所不同。机器学习通常是简接作用的，再打所述机器学习问题中，我们关注某些性能度量P，其定义于测试集上并且可能是不可解的。因此，我们只是间接地优化P，我们希望通过降低代价函数
我们的第一个学习算法是线性回归算法。在这段视频中，你会看到这个算法的概况，更 重要的是你将会了解监督学习过程完整的流程。 模型表示（Model Representation） 让我们通过一个例子来开始：这个例子是预测住房价格的，我们要使用一个数据集，数 据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。比方说，如果你朋友的房子是 1250 平方尺大小，你要告诉他们这房子能卖多少钱。 它被称作监督学习是因为对于每个数据来说，我们给出了“正确的答案”，即告诉我们： 根据我们的数据来说，房子实际的价格是多少，而且，更具体来说
到目前为止，我们已经将机器学习模型和他们的训练算法大部分视为黑盒子。 如果你经历了前面系列的一些操作，如回归系统、数字图像分类器，甚至从头开始建立一个垃圾邮件分类器，这时候你可能会发现我们只是将机器学习模型和它们的训练算法视为黑盒子，所有这些都不知道它们是如何工作的。 但是，了解事情的工作方式可以帮助我们快速找到合适的模型，以及如何使用正确的机器学习算法，为您的任务提供一套完美的超参数。 在本篇文章中，揭开它们的面纱，一睹芳容，我们将讨论以下内容： 线性回归参数模型的求解 多项式回归和学习曲线 正则化的线性
在开始之前，我们先回顾一下代价函数（Cost Function），用三维图像表示一个代价函数如下👇 📷 在这个三维空间中，存在一个点，使代价函数J达到最小，换一个图像表示法： 📷 那么我们真正需要的是一种有效的算法，能够自动的找出令代价函数最小化的参数。 梯度下降（Gradient Descent），就是一种用来求函数最小值的算法。 梯度下降的思想是：开始时我们随机选择一个参数的组合 ，计算代价函数，然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多的参数组合。我们持续这么做直到找到一个局部最小值（local m
没有免费午餐定理暗示我们必须在特定任务上设计性能良好的机器学习算法。我们建立一组学习算法的偏好来达到这个要求。当这些偏好和我们希望算法解决的学习问题吻合时，性能会更好。至此我们具体讨论修改学习算法的方法，只有通过增加或减少学习算法可选假设空间的函数来增加或减少模型的容量。所列举的一个具体示例是线性回归增加或减少多项式的次数。到目前为止讨论的观点都是过渡简化的。
在上一次中，我们是先知道电影的特征，然后通过算法计算出用户的特征。下面我们来考虑一下能不能知道用户的特征，让算法学习出电影的特征呢？
神经风格转换是卷积神经网络最具创造性的应用之一。神经网络通过获取内容图像和风格图像，将内容和风格图像进行重组，有效地创造出艺术图像！
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
n ：特征量的数目 x^(i) ：第 i 个训练样本的输入特性值 x^(i)_j ：第 i 个训练样本中第 j 个特征量的值
本文为3Blue1Brown神经网络课程讲解第二部分《Gradient descent, how neural networks learn 》的学习笔记，观看地址：
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
找不同：激活函数用阶跃函数换成了连续型函数，用一个Quantizer函数进行类别预测
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
机器学习是通过学习现有的训练数据，获得”知识“，然后把该”知识“应用到新的数据中。机器学习学习现有的训练数据主要分为四个步骤：
深度神经网络 (DNN) 和高斯过程 (GP)* 是两类具有高度表现力的监督学习算法。在考虑这些方法的应用时会出现一个自然的问题：“什么时候以及为什么使用一种算法比另一种更有意义？”
1. 为了得到训练逻辑回归模型的参数，需要一个代码函数，通过训练代价函数来得到参数。
深度学习在许多情况下都涉及优化。例如，模型中的进行推断(如PCA)涉及求解优化问题。我们经常使用解析优化去证明或设计算法。在深度学习涉及到的诸多优化问题中，最难的是神经网络训练，甚至是几百台机器投入几天到几个月来解析单个神经网络训练问题，也是很常见的。因为这其中的优化问题很重要，代价也很高，因此研究者们开发了一组专门为此设计的优化技术。下面关注一类特定的优化问题：寻找神经网络上的一组参数 ，它能显著的降低代价函数 ，该代价函数通常包括整个训练集上的性能评估和额外的正则化。
代价函数是学习模型优化时的目标函数或者准则，通过最小化代价函数来优化模型。到目前为止，接触了一些机器学习算法，但是他们使用的代价函数不一定是一样的，由于，在现实的使用中，通常代价函数都需要自己来确定，所以，这里总结一下，代价函数都有哪些形式，尽量揣测一下，这样使用的原因。
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
http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7365475.html
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。
在学习过程中我们经常会接触到损失函数、代价函数、目标函数三个词语，本文让我们来总结一下机器学习中常见的损失函数和代价函数。
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。
在深度模型中我们通常需要设计一个模型的代价函数（或损失函数）来约束我们的训练过程，训练不是无目的的训练，而是朝着最小化代价函数的方向去训练的。本文主要讨论的就是这类特定的优化问题：寻找神经网络上一组参
X是特征向量 theta是参数向量 theta转置乘以特征向量 就是参数与特征相乘
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