如何用Python實現常見機器學習算法-2
二、邏輯回歸 1、代價函數 可以將上式綜合起來為： 其中： 為什么不用線性回歸的代價函數表示呢？因為線性回歸的代價函數可能是非凸的，對於分類問題，使用梯度下降很難得到最小值，上面的代價函數是凸函數的圖像如下，即y=1時： 可以看出，當趨於1，y=1，與預測值一致，此時付出 ...
原文：從損失函數的角度詳解常見機器學習算法
https: blog.csdn.net u article details .統計學習方法都是由模型，策略，和算法構成的，即統計學習方法由三要素構成，可以簡單表示為： 方法 模型 策略 算法 對於logistic回歸來說，模型自然就是logistic回歸，策略最常用的方法是用一個損失函數 loss function 或代價函數 cost function 來度量預測錯誤程度，算法則是求解過程，后 ...
2018-10-31 10:30 0 920 推薦指數：
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四、SVM支持向量機 1、代價函數 在邏輯回歸中，我們的代價為： 其中： 如圖所示，如果y=1，cost代價函數如圖所示 我們想讓，即z>>0，這樣的話cost代價函數才會趨於最小（這正是我們想要的），所以用圖中紅色的函數代替邏輯回歸中的cost 當y=0時 ...
常見機器學習算法優缺點
轉自：http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/4432943.html 決策樹 一、 決策樹優點 1、決策樹易於理解和解釋，可以可視化分析，容易提取出規則 ...
算法體會以及常見機器學習算法公式
這部分我jiao的特別好，因此我摘錄了下來 實際上在面試過程中，懂這些算法的基本思想和大概流程是遠遠不夠的，那些面試官往往問的都是一些公司內部業務中的課題，往往要求你不僅要懂得這些算法的理論過程，而且要非常熟悉怎樣使用它，什么場合用它，算法的優缺點，以及調參經驗等等。說白了，就是既要會點 ...
常見機器學習算法主要思想
前言： 找工作時（IT行業），除了常見的軟件開發以外，機器學習崗位也可以當作是一個選擇，不少計算機方向的研究生都會接觸這個，如果你的研究方向是機器學習/數據挖掘之類，且又對其非常感興趣的話，可以考慮考慮該崗位，畢竟在機器智能沒達到人類水平之前，機器學習可以作為一種重要手段，而隨着科技 ...
如何用Python實現常見機器學習算法-1
最近在GitHub上學習了有關python實現常見機器學習算法 目錄 一、線性回歸 1、代價函數 2、梯度下降算法 3、均值歸一化 4、最終運行結果 5、使用scikit-learn庫中的線性模型實現 二、邏輯回歸 ...
如何用Python實現常見機器學習算法-3
： 輸出層： 其中，S型函數，也成為激勵函數 可以看出為3✖️4的矩陣，為1✖️4的矩陣 ==》 ...
機器學習中常見的損失函數
損失函數是機器學習中常用於優化模型的目標函數，無論是在分類問題，還是回歸問題，都是通過損失函數最小化來求得我們的學習模型的。損失函數分為經驗風險損失函數和結構風險損失函數。經驗風險損失函數是指預測結果和實際結果的差別，結構風險損失函數是指經驗風險損失函數加上正則項。通常 ...