函数定义 引用wiki百科的定义: A logistic function or logi ...
打算写点关于Machine Learning的东西, 正好也在cnBlogs上新开了这个博客, 也就更新在这里吧。 这里主要想讨论的是统计学习, 涵盖SVM, Linear Regression等经典的学习方法。 而最近流行的基于神经网略的学习方法并不在讨论范围之内。 不过以后有时间我会以Deep Learning为label新开一个系列, 大概写写我的理解。 总之Machine Learning ...
2013-07-18 09:35 8 812 推荐指数:
函数定义 引用wiki百科的定义: A logistic function or logi ...
了解LR的同学们都知道,LR采用了最小化交叉熵或者最大化似然估计函数来作为Cost Function,那有个很有意思的问题来了,为什么我们不用更加简单熟悉的最小化平方误差函数(MSE)呢? 我个人理解主要有三个原因: MSE的假设是高斯分布,交叉熵的假设是伯努利分布,而逻辑回归采用 ...
逻辑回归(Logistic Regression)是一种经典的线性分类算法。逻辑回归虽然叫回归,但是其模型是用来分类的。 让我们先从最简单的二分类问题开始。给定特征向量x=([x1,x2,...,xn])T以及每个特征的权重w=([w1,w2,...,wn])T,阈值为b,目标y是两个分类 ...
Handwritten digits recognition (0-9) Multi-class Logistic Regression 1. Vectorizing Logistic Regression (1) Vectorizing the cost function ...
在之前的问题讨论中,研究的都是连续值,即y的输出是一个连续的值。但是在分类问题中,要预测的值是离散的值,就是预测的结果是否属于某一个类。例如:判断一封电子邮件是否是垃圾邮件;判断一次金融交易是否是 ...
最近翻Peter Harrington的《机器学习实战》,看到Logistic回归那一章有点小的疑问。 作者在简单介绍Logistic回归的原理后,立即给出了梯度上升算法的code:从算法到代码跳跃的幅度有点大,作者本人也说了,这里略去了一个简单的数学推导。 那么其实这个过程在Andrew ...
1. 写在前面 在机器学习(Machine learning)领域,监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多,应用比较广的学习技术,wiki ...
简单说, 只要曲线是 “S”形的函数都是sigmoid function; 满足公式<1>的形式的函数都是logistic function。 两者的相同点是: 函数曲线都是“S”形。 另外造成两个概念混用导致初学者困扰主要是因为一个 ...