机器学习基础---逻辑回归（假设函数与线性回归不同）
一：分类 （一）分类基础 在分类问题中，你要预测的变量y是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。 在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封 ...
原文：机器学习基础---神经网络（属于逻辑回归）（构建假设函数）
一：为什么需要神经网络 一 案例 为了很好的拟合数据，我们需要保留较多的相关参数，虽然可以使用正则化进行优化。但是无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。 之前我们已经看到过，使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。假设我们有非常多的特征，例如大于 个变量。 我们希望用这 个特征来构建一个非线性的多项式模型，结果将是数量非常惊人的特征组合，即 ...
2020-05-02 22:21 0 1174 推荐指数：
相关推荐
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 ...
【机器学习基础】神经网络/深度学习基础
神经网络是深度学习的基础，上节提到由LR能够联系到神经网络，本节就对神经网络和BP算法进行一个回顾和总结。 1.由LR到神经网络 前面在逻辑回归的文章末尾提到，当样本是线性不可分时，需要对样本数据进行转换，转换过后在进行分类，那么转换的这个步骤就成为特征的提取的过程，结构如图所示 ...
【机器学习基础】卷积神经网络（CNN）基础
最近几天陆续补充了一些“线性回归”部分内容，这节继续机器学习基础部分，这节主要对CNN的基础进行整理，仅限于基础原理的了解，更复杂的内容和实践放在以后再进行总结。 卷积神经网络的基本原理 前面对全连接神经网络和深度学习进行了简要的介绍，这一节主要对卷积神经网络的基本原理进行学习和总结 ...
【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—编程作业 Programming Exercise 3—多分类逻辑回归和神经网络
作业说明 Exercise 3，Week 4，使用Octave实现图片中手写数字 0-9 的识别，采用两种方式（1）多分类逻辑回归（2）多分类神经网络。对比结果。 （1）多分类逻辑回归：实现 lrCostFunction 计算代价和梯度。实现 OneVsAll 使用 fmincg 函数进行训练 ...
机器学习知识体系 - 神经网络（基础）
转载：http://www.jianshu.com/p/a3b89d79f325 引言本系列是本人第一次在简书写东西，想将手头上正在学的神经网络归纳整理，尽量详细地介绍神经网络的结构、计算公式与C语言实现。文中内容基本参考消化了计算机的潜意识的博文，文中图片基本来自他的博文和Ng老师的课件 ...
机器学习——神经网络
###神经网络基础概念 人工神经网络又叫神经网络，是借鉴了生物神经网络的工作原理形成的一种数学模型。神经网络是机器学习诸多算法中的一种，它既可以用来做有监督的任务，如分类、视觉识别等，也可以用作无监督的任务。同时它能够处理复杂的非线性问题，它的基本结构是神经元，如下图所示： 其中，x1 ...
机器学习-神经网络算法(一)
1. 背景: 1.1 以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本 1.2 最著名的算法是1980年的 backpropagation 2. 多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network ...