引言 邏輯回歸常用來處理分類問題,最常用來處理二分類問題。 生活中經常遇到具有兩種結果的情況(冬天的北京會下雪,或者不會下雪;暗戀的對象也喜歡我,或者不喜歡我;今年的期末考試會掛科,或者不會掛科……)。對於這些二分類結果,我們通常會有一些輸入變量,或者是連續性,或者是離散型 ...
Logistic Regression and Newton s Method 作業鏈接:http: openclassroom.stanford.edu MainFolder DocumentPage.php course DeepLearning amp doc exercises ex ex .html 數據是 個考上大學的小朋友和 個沒有考上大學的小朋友在兩次測驗中的成績,和他們是否通過 ...
2016-05-09 19:58 0 1885 推薦指數:
引言 邏輯回歸常用來處理分類問題,最常用來處理二分類問題。 生活中經常遇到具有兩種結果的情況(冬天的北京會下雪,或者不會下雪;暗戀的對象也喜歡我,或者不喜歡我;今年的期末考試會掛科,或者不會掛科……)。對於這些二分類結果,我們通常會有一些輸入變量,或者是連續性,或者是離散型 ...
前言: 本節主要是練習regularization項的使用原則。因為在機器學習的一些模型中,如果模型的參數太多,而訓練樣本又太少的話,這樣訓練出來的模型很容易產生過擬合現象。因此在模型的損失函數中,需要對模型的參數進行“懲罰”,這樣的話這些參數就不會太大,而越小的參數說明模型越簡單 ...
前言: 在上一講Deep learning:五(regularized線性回歸練習)中已經介紹了regularization項在線性回歸問題中的應用,這節主要是練習regularization項在logistic回歸中的應用,並使用牛頓法來求解模型的參數。參考的網頁資料為:http ...
Deep Learning 用邏輯回歸訓練圖片的典型步驟. 筆記摘自:https://xienaoban.github.io/posts/59595.html 1. 處理數據 1.1 向量化(Vectorization) 將每張圖片的高和寬和RGB展為向量,最終X的shape ...
牛頓法 ...
zaish上一節講了線性回歸中L2范數的應用,這里繼續logistic回歸L2范數的應用。 先說一下問題:有一堆二維數據點,這些點的標記有的是1,有的是0.我們的任務就是制作一個分界面區分出來這些點。如圖(標記是1的樣本用+表示,0的用紅點表示): 這其實是一個二分類問題,然后我們就想 ...
前言: 現在來進入sparse autoencoder的一個實例練習,參考Ng的網頁教程:Exercise:Sparse Autoencoder。這個例子所要實現的內容大概如下:從給定的很多張自然圖片中截取出大小為8*8的小patches圖片共10000張,現在需要用sparse ...
前言: 本節來練習下logistic regression相關內容,參考的資料為網頁:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc ...