7 Support Vector Machines7.1 Large Margin Classification7.1.1 Optimization Objective支持向量機(SVM)代價函數在數學上的定義。 復習一下S型邏輯函數: 那么如何由邏輯回歸代價函數得到支持向量機的代價函數 ...
在本練習中,先介紹了SVM的一些基本知識,再使用SVM 支持向量機 實現一個垃圾郵件分類器。 在開始之前,先簡單介紹一下SVM 從邏輯回歸的 cost function 到SVM 的 cost function 邏輯回歸的假設函數如下: h x 取值范圍為 , ,約定h x gt . ,也即 T x gt 時,y 比如h x . ,此時表示有 的概率相信 y 等於 顯然,要想讓y取值為 ,h x ...
2016-12-07 23:34 4 2543 推薦指數:
7 Support Vector Machines7.1 Large Margin Classification7.1.1 Optimization Objective支持向量機(SVM)代價函數在數學上的定義。 復習一下S型邏輯函數: 那么如何由邏輯回歸代價函數得到支持向量機的代價函數 ...
本作業使用邏輯回歸(logistic regression)和神經網絡(neural networks)識別手寫的阿拉伯數字(0-9) 關於邏輯回歸的一個編程練習,可參考:Stanford coursera Andrew Ng 機器學習課程編程作業(Exercise 2)及總結 下面使用邏輯 ...
Exercise 1:Linear Regression---實現一個線性回歸 關於如何實現一個線性回歸,請參考:實現一個線性回歸 Exercise 2:Logistic Regression---實現一個邏輯回歸 問題描述:用邏輯回歸根據學生的考試成績來判斷該學生是否可以入學 ...
Exercise 1:Linear Regression---實現一個線性回歸 在本次練習中,需要實現一個單變量的線性回歸。假設有一組歷史數據<城市人口,開店利潤>,現需要預測在哪個城市中開店利潤比較好? 歷史數據如下:第一列表示城市人口數,單位為萬人;第二列表示利潤,單位 ...
本文根據水庫中蓄水標線(water level) 使用正則化的線性回歸模型預 水流量(water flowing out of dam),然后 debug 學習算法 以及 討論偏差和方差對 該線性回歸模型的影響。 ①可視化數據集 本作業的數據集分成三部分: ⓐ訓練集(training ...
SVM被許多人認為是有監督學習中最好的算法,去年的這個時候我就在嘗試學習。不過,面對長長的公式和拗口的中文翻譯最終放棄了。時隔一年,看到Andrew講解SVM,總算對它有了較為完整的認識,總體思路是這樣的:1.介紹間隔的概念並重新定義符號;2.分別介紹functional margins ...
在這篇文章中,會實現一個BP(backpropagation)算法,並將之應用到手寫的阿拉伯數字(0-9)的自動識別上。 訓練數據集(training set)如下:一共有5000個訓練實例(training instance),每個訓練實例是一個400維特征的列向量(20*20 pixel ...
本作業使用神經網絡(neural networks)識別手寫的阿拉伯數字(0-9) 關於使用邏輯回歸實現多分類問題:識別手寫的阿拉伯數字(0-9),請參考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6085278.html 由於邏輯回歸是線性分類(它的假設函數是一個 ...