从线性回归到神经网络
背景：一直想要梳理一下自己对广义线性模型的认识及思考，所有就有了这篇随笔。 前提： 1、首先明确，介绍模型会按照模型的三要素来展开，即模型（模型的参数空间），策略（如何选择最优模型，一般指代价函数/损失函数），算法（模型学习参数的方法，包括最优化方法等） 2、因为介绍的模型都是线性模型 ...
原文：线性回归,逻辑回归,神经网络,SVM的总结
目录 线性回归,逻辑回归,神经网络,SVM的总结 单变量的线性回归 Linear Regression with One Variable 梯度下降 Gredient Descent 多变量的线性回归 Linear Regression with Multiple Variables 逻辑回归 Logistic Regression 高级优化 正则化 Reguarization 神经网路 Neu ...
2018-12-16 17:59 0 1117 推荐指数：
相关推荐
实现逻辑回归-神经网络
一、基本概念 1、逻辑回归与线性回归的区别? 线性回归预测得到的是一个数值，而逻辑回归预测到的数值只有0、1两个值。逻辑回归是在线性回归的基础上，加上一个sigmoid函数，让其值位于0-1之间，最后获得的值大于0.5判断为1，小于等于0.5判断为0 二、逻辑回归的推导 \(\hat y ...
一、线性回归---单层神经网络
1、简单介绍 线性回归模型为，其中w1和w2为对应特征x1、x2的权重，b为偏差。 用神经网络图表现线性回归模型如下，图中未展示权重和偏差： 输入层为x1、x2，输入层个数为2，在神经网络中输入层个数即为特征数。输出为o，输出层个数为1.，即为线性回归模型中的输出。由于输入层不参与计算 ...
机器学习 - 从线性回归到神经网络
之前写的线性回归，充斥了大量的公式，对于入门来说显得过于枯燥，所以打算重写这一部分，而了解了线性回归后，它又可以为我们解释深度学习的由来。 一、机器学习简述 机器学习可以理解为计算机根据给定的问题及数据进行学习，并可根据学习结果解决同类型的问题。可以把机器学习比作一个函数，把我们已知的数据输入 ...
神经网络系列之四 -- 线性回归方法与原理
系列博客，原文在笔者所维护的github上：https://aka.ms/beginnerAI， 点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力 第4章 单入单出的单层神经网络 4.0 单变量线性回归问题 4.0.1 提出问题 在互联网建设初期，各大运营商需要解决的问题就是保证服务器所在的机房 ...
Pytorch实现神经网络模型求解线性回归
autograd 及Variable Autograd: 自动微分 autograd包是PyTorch中神经网络的核心, 它可以为基于tensor的的所有操作提供自动微分的功能, 这是一个逐个运行的框架, 意味着反向传播是根据你的代码来运行的, 并且每一次的迭代运行都可能不 ...
都是基于梯度下降的逻辑回归与神经网络有什么区别？（逻辑回归参数更新和神经网络反向传播）
最近在刷吴恩达的coursea的机器学习视频，学完基于梯度下降的逻辑回归和基于梯度下降的神经网络后，就在反思这两者之间的区别，为什么必须使用神经网络？ 逻辑回归不能替代神经网络么？他们的区别是什么呢？ 答案：逻辑回归不能替代神经网络。 机器学习的本质其实是训练出一组参数 ...
MATLAB神经网络（7） RBF网络的回归——非线性函数回归的实现
7.1 案例背景 7.1.1 RBF神经网络概述 径向基函数是多维空间插值的传统技术，RBF神经网络属于前向神经网络类型，网络的结构与多层前向网络类似，是一种三层的前向网络。第一层为输入层，由信号源结点组成；第二层为隐藏层，隐藏层节点数视所描述问题的需要而定，隐藏层中神经元的变换函数即径向 ...