回归(regression)与分类(classification)的区别

之前我们已经大概学习了用线性回归(Linear Regression)来解决一些预测问题,详见: 1.<机器学习笔记01:线性回归(Linear Regression)和梯度下降(Gradient Decent)> 2.<机器学习笔记02:多元线性回归.梯度下降和Normal equation> 3.<机器学习笔记03:Normal equation及其与梯度下降的比较> 说明:本文章所有图片均属于Stanford机器学课程,转载请注明出处 面对一些类似回归问题,我们可

Softmax回归:K分类问题, 2分类的logistic回归的推广.其概率表示为: 对于一般训练集: 系统参数为: Softmax回归与Logistic回归的关系 当Softmax回归用于2分类问题,那么可以得到: 令θ=θ0-θ1,就得到了logistic回归.所以实际上logistic回归虽然有2个参数向量,但这2个参数向量可以退化到1个参数向量.推广到K个类别,那么就需要K-1个参数向量 参数求解 类似于logistic regression,求最大似然概率,有: 其中1{k=y}为真值

回归- Regression ------------------------------------------ 回归- Regression 线性回归Linear regression 模型表示Model representation 代价函数Cost function 目标Goal 多项式回归 加权线性回归 一般线性回归 通用的指数概率分布 伯努利分布 高斯分布 微分与导数1 微分 导数 方向导数 梯度 梯度下降算法 基本思想 流程 批量梯度下降 随机梯度下降 特征归一化 步长的选择 优缺

机器学习中的数学(1)-回归(regression).梯度下降(gradient descent) 版权声明: 本文由LeftNotEasy所有,发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com.如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任. 前言: 上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学,最近时间比较紧,coding的任务比较重,不过还是抽空看了一些机器学习的书和视频,其中很推荐两个:一个是stanford的machine learning公开课,在

机器学习中的数学(1)-回归(regression).梯度下降(gradient descent) 版权声明: 本文由LeftNotEasy所有,发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com.如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任. 前言: 上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学,最近时间比较紧,coding的任务比较重,不过还是抽空看了一些机器学习的书和视频,其中很推荐两个:一个是stanford的machine learning公开课,在

package Spark_MLlib import org.apache.spark.ml.Pipeline import org.apache.spark.ml.classification.{BinaryLogisticRegressionSummary, LogisticRegression, LogisticRegressionModel} import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator i

package Spark_MLlib import org.apache.spark.ml.Pipeline import org.apache.spark.ml.classification.{LogisticRegression, LogisticRegressionModel} import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator import org.apache.spark.ml.feature

package Spark_MLlib import org.apache.spark.ml.Pipeline import org.apache.spark.ml.classification.{BinaryLogisticRegressionSummary, LogisticRegression, LogisticRegressionModel} import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator i

CS231N-线性回归+svm多分类+softmax多分类 计算机视觉 这一部分比较基础,没有太多视觉相关的.. 1.线性回归 假定在著名的 CIFAR10数据集上,包含10类数据.每类数据有10000条? 目标是输入一个图片,通过模型给出一个label.线性回归的思想就是 得到到F(x)作为某个类别的分数.那么针对每个可能的label都经过一个线性函数输出一个分值,那么我们选最大的其实就是最有可能的分数. 为什么这么做是合理的? 角度1: 每个种类一个 template,每个线性函数的W的训练