logistic regression svm hinge loss

1.1 逻辑回归算法 1.1.1 基础理论 logistic回归本质上是线性回归,只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射,即先把特征线性求和,然后使用函数g(z)将最为假设函数来预测.g(z)可以将连续值映射到0和1上. 它与线性回归的不同点在于:为了将线性回归输出的很大范围的数,例如从负无穷到正无穷,压缩到0和1之间,这样的输出值表达为"可能性"才能说服广大民众.当然了,把大值压缩到这个范围还有个很好的好处,就是可以消除特别冒尖的变量的影响. Logistic函数(或称为Sigm

https://blog.csdn.net/AI_focus/article/details/78339234 https://www.cnblogs.com/massquantity/p/8964029.html pytprch HingeLoss 的实现: import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as data import torchvision.transforms as TF import torchvisi

Classification is one of the major problems that we solve while working on standard business problems across industries. In this article we’ll be discussing the major three of the many techniques used for the same, Logistic Regression, Decision Trees

This is the 2nd part of the series. Read the first part here: Logistic Regression Vs Decision Trees Vs SVM: Part I In this part we’ll discuss how to choose between Logistic Regression , Decision Trees and Support Vector Machines. The most correct ans

介绍 hinge loss code 1 介绍 本文将介绍hinge loss E(w)以及其梯度?E(w).并利用批量梯度下降方法来优化hinge loss实现SVM多分类.利用hinge loss在手写字数据库上实验,能达到87.040%的正确识别率. 2. hinge loss 根据二分类的SVM目标函数,我们可以定义多分类的SVM目标函数: E(w1,-,wk)=∑kj=112||wj||2+C∑ni=1L((w1,-,wk),(xi,yi)). 其中T={(x1,y1),-,(xn,y

本篇讲的是SVM与logistic regression的关系. (一) SVM算法概论 首先我们从头梳理一下SVM(一般情况下,SVM指的是soft-margin SVM)这个算法. 这个算法要实现的最优化目标是什么?我们知道这个目标必然与error measurement有关. 那么,在SVM中,何如衡量error的?也即:在SVM中ε具体代表着什么? SVM的目标是最小化上式.我们用来衡量error.这个式子是不是有点眼熟?我们在regularzation一篇中,最小化的目标也是如此形式.

简述: 1. LR 本质上是对正例负例的对数几率做线性回归,因为对数几率叫做logit,做的操作是线性回归,所以该模型叫做Logistic Regression. 2. LR 的输出可以看做是一种可能性,输出越大则为正例的可能性越大,但是这个概率不是正例的概率,是正例负例的对数几率. 3. LR的label并不一定要是0和1,也可以是-1和1,或者其他,只是一个标识,标识负例和正例. 4. Linear Regression和Logistic Regression的区别: 这主要是由于线性回归在

原文地址:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7716281 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machin

5-Kernel Logistic Regression Last class, we learnt about soft margin and its application. Now, a new idea comes to us, could we apply the kernel trick to our old frirend logistic regression? Firstly, let's review those four concepts of margin handlin