【文章推荐】[Machine Learning] 浅谈LR算法的Cost Function

原文：[Machine Learning] 浅谈LR算法的Cost Function

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，而逻辑回归采用的就是伯努利分布 MSE会导致代价函数 J theta 非凸，这会存在很多局部最优解，而我们更想要代价函数是凸函数 M ...

2018-06-10 16:52 0 3308 推荐指数：

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Machine Learning/Introducing Logistic Function

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 ...

[Machine Learning] Learning to rank算法简介

声明：以下内容根据潘的博客和crackcell's dustbin进行整理，尊重原著，向两位作者致谢！ 1 现有的排序模型　　排序(Ranking)一直是信息检索的核心研究问题 ...

《Machine Learning in Action》—— 浅谈线性回归的那些事

tags:机器学习《Machine Learning in Action》—— 浅谈线性回归的那些事手撕机器学习算法系列文章已经肝了不少，自我感觉质量都挺不错的。目前已经更新了支持向量机SVM、决策树、K-近邻（KNN）、贝叶斯分类，读者可根据以下内容自行 ...

Logistic回归Cost函数和J(θ)的推导----Andrew Ng【machine learning】公开课

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 ...

【Machine Learning】KNN算法虹膜图片识别

K-近邻算法虹膜图片识别实战作者：白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要：随着机器学习和深度学习的热潮，各种图书层出不穷。然而多数是基础理论知识介绍，缺乏实现的深入理解。本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得。本系列文章将采用理论结合实践方式编写。首先介绍机器学习 ...

Cost Function Summary

Mean Square Error \[cost(t,o)=\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^n{(o-t)^2}\] Binary Cross-Entropy 用于计算 target 和 output 之间的binary 交叉熵。\[cost(t,o ...

[Machine Learning] Active Learning

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 ...

[Machine Learning] 机器学习常见算法分类汇总

　　声明：本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理，原作者张萌，尊重原创。　　机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中 ...

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