Softmax回归推到过程

本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型,我觉得这个模型很适合用来入门(但是必须注意这个模型有很多很多很多很多可以展开的地方).比较有意思的是那时候还不会矩阵微积分,推导梯度时还是把矩阵全都展开求的(牛顿法要用的二阶梯度也是)... 下面的文字中,"Logistic回归"都表示用于二分类的二项Logistic回归. 首先约定一下记号

本系列文章允许转载,转载请保留全文! [总目录]http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 泊松回归 (Poisson Regression) 在生活中,经常会遇到一类问题需要对一段时间内某一小概率事件的发生次数建模,例如癌症.火灾等. 假设向量x表示引起这一事件发生的因素,向量θ表示因素的权重,则使用hθ(x)=exp(θTx)表示事件发生次数的期望.θTx位于指数位置,意味着其每增加1个单位,将导至事件发生次数的期望值翻倍. 此时,因变量

1:softmax回归 当p(y|x,theta)满足多项式分布,通过GLM对其进行建模就能得到htheta(x)关于theta的函数,将其称为softmax回归.教程中已经给了cost及gradient的求法.需要注意的是一般用最优化方法求解参数theta的时候,采用的是贝叶斯学派的思想,需要加上参数theta. 习题答案: (1) 数据加载------代码已给 (2) %% STEP 2: Implement softmaxCost   得到计算cost和gradient M = theta

1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识.前四节主要讲述了回归问题,回归属于有监督学习中的一种方法.该方法的核心思想是从连续型统计数据中得到数学模型,然后将该数学模型用于预测或者分类.该方法处理的数据可以是多维的. 讲义最初介绍了一个基本问题,然后引出了线性回归的解决方法,然后针对误差问题做了概率解释.之后介绍了logistic回归.最后上升到理论层次,提出了一般回归. 2 问题引入 这个例子来自http://www.cnblogs.com/LeftNot

DeepLearning tutorial(1)Softmax回归原理简介+代码详解 @author:wepon @blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43157801 本文介绍Softmax回归算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Classifying MNIST digits using Logistic Regression,参考UFLDL. 一.Softmax回归简介 关于算法的详

1:softmax回归 当p(y|x,theta)满足多项式分布,通过GLM对其进行建模就能得到htheta(x)关于theta的函数,将其称为softmax回归. 教程中已经给了cost及gradient的求法.须要注意的是一般用最优化方法求解參数theta的时候,採用的是贝叶斯学派的思想,须要加上參数theta. softmax回归 习题的任务就是用原有的像素数据集构建一个softmax回归模型进行分类.准确率略低 92.6%,. 而自我学习是用5~9之间的数据集当做无标签的数据集,然后构建

本次回归章节的思维导图版总结已经总结完毕,但自我感觉不甚理想.不知道是模型太简单还是由于自己本身的原因,总结出来的东西感觉很少,好像知识点都覆盖上了,但乍一看,好像又什么都没有.不管怎样,算是一次尝试吧,慢慢地再来改进.在这里再梳理一下吧! 线性回归(Linear Regression) 什么是回归? 给定一些数据,{(x1,y1),(x2,y2)-(xn,yn) },x的值来预测y的值,通常地,y的值是连续的就是回归问题,y的值是离散的就叫分类问题. 高尔顿的发现,身高的例子就是回归的典型模型

[原创]Liu_LongPo 转载请注明出处 [CSDN]http://blog.csdn.net/llp1992 softmax 回归模型,是logistic 回归模型在多分类问题上的推广.关于logistic回归算法的介绍,前面博客已经讲得很清楚,详情可以参考博客 机器学习实战ByMatlab(五)Logistic Regression 在logistic回归模型中,我们的激励函数sigmoid的输入为: z=θ0x0+θ1x1+θ2x2+...+θnxn 则可以得到假设函数为: hθ(x)

转自:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 多分类问题 在一个多分类问题中,因变量y有k个取值,即.例如在邮件分类问题中,我们要把邮件分为垃圾邮件.个人邮件.工作邮件3类,目标值y是一个有3个取值的离散值.这是一个多分类问题,二分类模型在这里不太适用. 多分类问题符合多项分布.有许多算法可用于解决多分类问题,像决策树.朴素贝叶斯等.这篇文章主要讲解多分类算法中的Softmax回归(Softmax Regression) 推导思路为:首先证明多项分布属于指数分布族,这样就可