引言 这一小节介绍一下支持向量回归,我们在之前介绍的核逻辑回归使用表示定理(Representer Theorem),将逻辑回归编程Kernel的形式,这一节我们沿着这个思路出发,看看如何将回归问题和Kernel的形式结合起来. Kernel Ridge Regression 上次介绍的表示定理告诉我们,如果我们要处理的是有L2的正则项的线性模型,其最优解是数据zn的线性组合.我们可以将这样的线性模型变成Kernel的形式. 既然我们知道这样带有L2-Regularizer的线性回归模型的最佳解

本栏目(机器学习)下机器学习技法专题是个人对Coursera公开课机器学习技法(2015)的学习心得与笔记.所有内容均来自Coursera公开课Machine Learning Techniques中Hsuan-Tien Lin林轩田老师的讲解.(https://class.coursera.org/ntumltwo-001/lecture) 第1讲-------Linear Support Vector Machine 在机器学习基石介绍的基本工具(主要围绕特征转换Feature Transf

Courses上台湾大学林轩田老师的机器学习技法课之Aggregation 模型学习笔记. 混合(blending) 本笔记是Course上台湾大学林轩田老师的<机器学习技法课>的学习笔记,用于学习之后的一些总结. 首先,对于Aggregation模型,其基本思想就是使用不同的 g t 来合成最后的预测模型 G t . 对于合成的方式主要有四种: 方法 数学描述 1. 选择.选择最值得可信的 g t 来当做最终的模型,而这个 gt 可以使用validation set 来进行选择 $$G(x)

===================================================================== <机器学习实战>系列博客是博主阅读<机器学习实战>这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器学习算法 算法实现均采用python github 源码同步:https://github.com/Thinkgamer/Machine-Learning-With-Python ==================================

机器学习-正则化(岭回归.lasso)和前向逐步回归 本文代码均来自于<机器学习实战> 这三种要处理的是同样的问题,也就是数据的特征数量大于样本数量的情况.这个时候会出现矩阵不可逆的情况,为什么呢? 矩阵可逆的条件是:1. 方阵 2. 满秩 X.t*X必然是方阵(nxmxmxn=nxn,最终行列数是原来的X矩阵的列数,也就是特征数),但是要满秩的话,由于线性代数的一个结论,X.t*X的秩不会比X大,而X的秩是样本数和特征数中较小的那一个,所以,如果样本数小于特征数的话,X.t*X就不会是可逆的

机器学习(4)之Logistic回归 1. 算法推导 与之前学过的梯度下降等不同,Logistic回归是一类分类问题,而前者是回归问题.回归问题中,尝试预测的变量y是连续的变量,而在分类问题中,y是一组离散的,比如y只能取{0,1}. 假设一组样本为这样如图所示,如果需要用线性回归来拟合这些样本,匹配效果会很不好.对于这种y值只有{0,1}这种情况的,可以使用分类方法进行. 假设,且使得 其中定义Logistic函数(又名sigmoid函数): 下图是Logistic函数g(z)的分布曲线,当z

线性支持向量机. 在这种分类问题中,我们需要选一条最“胖”的线,而这条最胖的线就是margin largest的线. 我们的优化目标就是最大化这个margin.也就是在最小化每一个点到这条线的距离.这个距离怎么计算呢? 为了以后不会混淆,w0就不整合成向量w了,另外取一个新名字b.同样地,x0=1也就不用塞进x向量里了. 所以得出:h(x)=sign(wTx+b),而距离distance(x,b,w)满足wTx'+b=0 x'和x''是平面上的两个点,(x''–x')是平面上的向量,如果这个平面

今天要说的是SVR 上一次提到了kernel logistic rgeression 1.kernel ridge regression 同时也提到了,对于任何的L2-regularized linear model,它的w都可以用资料的线性组合来表示 对于以前学的linear regression ,我们的error,是用的squared error,即差值的平方来达到regression 如果把这个regression配合上regularization的话,那么就是ridge regress

其中为合页函数 通过支持向量排名法来做行人鉴定