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,.. ...
機器學習領域有個很重要的假設:IID獨立同分布假設,就是假設訓練數據和測試數據是滿足相同分布的, 這是通過訓練數據獲得的模型能夠在測試集獲得好的效果的一個基本保障。 怎么知道訓練數據和測試數據是獨立同分布的呢 訓練集訓練出了模型,測試集准確性比較低 ...
2018-11-19 23:04 0 1174 推薦指數:
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,.. ...
從西瓜的例子來看,色澤、根蒂、敲聲每種特征均有三個屬性。 我們想要從所有可能性中抽取一條規則來定義什么瓜是好瓜。而我們的假設空間則包含所有可能性。 這里我們可以從兩個角度得到最終結果65。 一、分別考慮 現在我們一共有3個特征,如果我們只需要從3個特征中選取一個特征中作為最終 ...
layout: post title: 2018-05-11-機器學習環境安裝-I7-GTX960M-UBUNTU1804-CUDA90-CUDNN712-TF180-KERAS-GYM-ATARI-BOX2D key: 20180511 tags: 機器學習 cuda cudnn ...
獨立、相關的關系: 獨立,兩個事件的發生沒有任何關系 相關,一般指線性相關,不相關指不線性相關,但或許滿足非線性相關 同分布: 意味着X1和X2具有相同的分布形狀和相同的分布參數,對離散 ...
一:分類 (一)分類基礎 在分類問題中,你要預測的變量y是離散的值,我們將學習一種叫做邏輯回歸 (Logistic Regression) 的算法,這是目前最流行使用最廣泛的一種學習算法。 在分類問題中,我們嘗試預測的是結果是否屬於某一個類(例如正確或錯誤)。分類問題的例子有:判斷一封 ...
當你的假設函數有很低的“訓練錯誤”(training error)的時候,它不一定是個好的假設函數 如 \[{h_\theta }\left( x \right) = {\theta _0} + {\theta _1}x + {\theta _2}{x^2} + {\theta _3}{x ...
一、引言 機器學習致力於研究如何通過計算的手段,利用經驗來改善系統自身的性能。 在計算機系統中,“經驗”通常以“數據”的形式存在,因此,機器學習所研究的主要內容,是關於在計算機上從數據中產生的“模型”的算法,即“學習算法”。有了學習算法,我們就把經驗數據提供給它,它就能基於這些數據產生 ...
在之前的文章《機器學習---線性回歸(Machine Learning Linear Regression)》中說到,使用最小二乘回歸模型需要滿足一些假設條件。但是這些假設條件卻往往是人們容易忽略的地方。如果不考慮模型的適用情況,就只會得到錯誤的模型。下面來看一下,使用最小二乘回歸模型需要滿足 ...