二、逻辑回归 1、代价函数 可以将上式综合起来为: 其中: 为什么不用线性回归的代价函数表示呢?因为线性回归的代价函数可能是非凸的,对于分类问题,使用梯度下降很难得到最小值,上面的代价函数是凸函数的图像如下,即y=1时: 可以看出,当趋于1,y=1,与预测值一致,此时付出 ...
https: blog.csdn.net u article details .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logistic回归来说,模型自然就是logistic回归,策略最常用的方法是用一个损失函数 loss function 或代价函数 cost function 来度量预测错误程度,算法则是求解过程,后 ...
2018-10-31 10:30 0 920 推荐指数:
二、逻辑回归 1、代价函数 可以将上式综合起来为: 其中: 为什么不用线性回归的代价函数表示呢?因为线性回归的代价函数可能是非凸的,对于分类问题,使用梯度下降很难得到最小值,上面的代价函数是凸函数的图像如下,即y=1时: 可以看出,当趋于1,y=1,与预测值一致,此时付出 ...
四、SVM支持向量机 1、代价函数 在逻辑回归中,我们的代价为: 其中: 如图所示,如果y=1,cost代价函数如图所示 我们想让,即z>>0,这样的话cost代价函数才会趋于最小(这正是我们想要的),所以用图中红色的函数代替逻辑回归中的cost 当y=0时 ...
转自:http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/4432943.html 决策树 一、 决策树优点 1、决策树易于理解和解释,可以可视化分析,容易提取出规则 ...
这部分我jiao的特别好,因此我摘录了下来 实际上在面试过程中,懂这些算法的基本思想和大概流程是远远不够的,那些面试官往往问的都是一些公司内部业务中的课题,往往要求你不仅要懂得这些算法的理论过程,而且要非常熟悉怎样使用它,什么场合用它,算法的优缺点,以及调参经验等等。说白了,就是既要会点 ...
前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技 ...
最近在GitHub上学习了有关python实现常见机器学习算法 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 ...
: 输出层: 其中,S型函数,也成为激励函数 可以看出为3✖️4的矩阵,为1✖️4的矩阵 ==》 ...
损失函数是机器学习中常用于优化模型的目标函数,无论是在分类问题,还是回归问题,都是通过损失函数最小化来求得我们的学习模型的。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数是指预测结果和实际结果的差别,结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。通常 ...