原文:Machine Learning/Introducing Logistic Function

打算寫點關於Machine Learning的東西, 正好也在cnBlogs上新開了這個博客, 也就更新在這里吧。 這里主要想討論的是統計學習, 涵蓋SVM, Linear Regression等經典的學習方法。 而最近流行的基於神經網略的學習方法並不在討論范圍之內。 不過以后有時間我會以Deep Learning為label新開一個系列, 大概寫寫我的理解。 總之Machine Learning ...

2013-07-18 09:35 8 812 推薦指數:

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[Machine Learning] 淺談LR算法的Cost Function

了解LR的同學們都知道,LR采用了最小化交叉熵或者最大化似然估計函數來作為Cost Function,那有個很有意思的問題來了,為什么我們不用更加簡單熟悉的最小化平方誤差函數(MSE)呢? 我個人理解主要有三個原因: MSE的假設是高斯分布,交叉熵的假設是伯努利分布,而邏輯回歸采用 ...

Mon Jun 11 00:52:00 CST 2018 0 3308
機器學習---邏輯回歸(一)(Machine Learning Logistic Regression I)

邏輯回歸(Logistic Regression)是一種經典的線性分類算法。邏輯回歸雖然叫回歸,但是其模型是用來分類的。 讓我們先從最簡單的二分類問題開始。給定特征向量x=([x1,x2,...,xn])T以及每個特征的權重w=([w1,w2,...,wn])T,閾值為b,目標y是兩個分類 ...

Mon Jun 10 05:06:00 CST 2019 0 676
Logistic回歸Cost函數和J(θ)的推導----Andrew Ng【machine learning】公開課

最近翻Peter Harrington的《機器學習實戰》,看到Logistic回歸那一章有點小的疑問。 作者在簡單介紹Logistic回歸的原理后,立即給出了梯度上升算法的code:從算法到代碼跳躍的幅度有點大,作者本人也說了,這里略去了一個簡單的數學推導。 那么其實這個過程在Andrew ...

Tue Feb 14 08:37:00 CST 2017 3 3327
[Machine Learning] Active Learning

1. 寫在前面   在機器學習(Machine learning)領域,監督學習(Supervised learning)、非監督學習(Unsupervised learning)以及半監督學習(Semi-supervised learning)是三類研究比較多,應用比較廣的學習技術,wiki ...

Sun May 22 02:38:00 CST 2016 4 12971
logistic function 和 sigmoid function

簡單說, 只要曲線是 “S”形的函數都是sigmoid function; 滿足公式<1>的形式的函數都是logistic function。 兩者的相同點是: 函數曲線都是“S”形。 另外造成兩個概念混用導致初學者困擾主要是因為一個 ...

Wed Jun 27 05:37:00 CST 2018 0 2725
 
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