本次笔记绝大部分转自https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10674719.htmlsoftmax回归Logistic回归是用来解决二类分类问题的,如果要解决的问题是多分类问题呢?那就要用到softmax回归了,它是Logistic回归在多分类问题上的推广。此处神经网络模型开始乱入,softmax回归一般用于神经网络的输出层,此时输出层叫做softmax层。1、softmax函数首先介绍一下softmax函数,这个函数可以将一个向量(x1,x2,...,xK)映射为一个概率分布(z1,z2,....
在(二)中我们讲到了单变量的线性回归模型,但是在现实生活中会有很多对结果产生影响的因素,所以我们引入了多变量的模型。同样的我们有M个样本,$x_i$表示第$i$个特性,$x_i^{(j)}$表示第$j$个样本的第$j$个特性。假设函数$h_{\theta}=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2$我们假设$x_0=1$, $\theta^{T}=(\theta_1, \theta_2, \cdots)$,$X^{T}=(x_1,x_2, \cdots)$。那么$h_{\theta}=\theta^{T}X$。原文:http://www.cnblogs.com/...
机器学习是计算机科学和统计学的边缘交叉领域,R关于机器学习的包主要包括以下几个方面: 1)神经网络(Neural Networks): nnet、AMORE以及neuralnet,nnet提供了最常见的前馈反向传播神经网络算法。AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数,并可以增加多个隐藏层。neuralnet包的改进在于提供了弹性反向传播算法和更多的激活函数形式。但以上各包均围绕着BP网络,并未涉及到神经网络中的其它拓扑结构和网络模型。而新出炉...
作业一被bubuko抓取了,要是能注明转载就更好了(http://bubuko.com/infodetail-916604.html)作业二关注的题目是需要coding的Q16~Q20Q16理解了一段时间,题目阐述的不够详细。理解了题意之后,发现其实很简单。理解问题的关键是题目中给的‘s‘是啥意思:(1)如果s=1,则意味着x>theta y预测为1,x<theta y预测为-1;(2)如果s=2,则以为着x<theta y预测为1,x<theta y预测为1想明白这个事情之后,直接分theta大于0,小于0讨论,...
对于数据挖掘,数据准备阶段主要就是进行特征工程。 数据和特征决定了模型预测的上限,而算法只是逼近了这个上限。 好的特征要少而精,这会使模型更简单、更精准。 一、特征构造1.’常见提取方式文本数据的特征提取词袋向量的方式:统计频率 图像数据的特征提取像素点RGB用户行为特征提取 特征提取总结:特征设计时需要与目标高度相关: 这个特征对预测目标是否有用 如果有用,这个特征的重要程度如何 这...
要让我的小车能自动去倒一杯咖啡。需要的做的事还有很多,其中一个很难的问题就是自动驾驶,怎么才能让我的小车自动驾驶到咖啡机旁边去呢?1.DeepDriving,网址http://deepdriving.cs.princeton.edu/ ,如图:
这是一个不借助mobileye之类硬件的一个软件技术。直接通过图像识别来判断和控制汽车。
2.comma.ai ,一个便宜的硬件+开源软件
网址:https://comma.ai/
3. 市面上已经有的产品,如"那狗N2 ADAS"可以看得出,也是个硬件,不过...
梯度下降算法能够帮助我们快速得到代价函数的最小值 算法思路:以某一参数为起始点寻找下一个参数使得代价函数的值减小,直到得到局部最小值梯度下降算法:重复下式直至收敛,其中α为学习速率,表示找到局部最小值的速率并且各参数θ0,...,θn必须同时更新,即所有的θj值全部都计算得到新值之后才将参数值代入到代价函数中数学原理:沿梯度方向,函数变化率/方向导数最大原文:https://www.cnblogs.com/JJJanepp/p/8454599.html
K近邻法K-近邻模型根据一个已经分好类具有具体标签的数据集进行预测分类,不具有显示的训练过程,根据新样本与训练样本中每个样本之间的距离选择最近的K个样本预测,通过多数投票的方式预测该样本的标签。模型由三个基本要素组成:距离度量,K值选择,分类决策规则。该模型距离度量为欧式距离,分类决策规则是多数投票表决。距离度量Lp(x1,x2) = (sum(|x1-x2|p))1/p 当p = 1时,称为曼哈顿距离,L1(x1,x2) = (sum(|x1-x2|)) 各个...
数学解释偏差:描述的是预测值(估计值)的期望与真实值之间的差距。偏差越大,越偏离真实数据,如下图第二行所示。方差:描述的是预测值的变化范围,离散程度,也就是离其期望值的距离。方差越大,数据的分布越分散,如下图右列所示。 机器学习中的偏差和方差 首先,假设你知道训练集和测试集的关系。简单来讲是我们要在训练集上学习一个模型,然后拿到测试集去用,效果好不好要根据测试集的错误率来衡量。但很多时候,我们...
由本人能力所限,本文不注重原理,主要内容是如何运用这种技术。 数据挖掘和机器学习是做什么用的?
主要是识别和预测。手写输入、人脸识别、指纹识别都是基于识别的。预测的就更多了,股票、天气等等。 机器学习的一般作用原理 一般来讲,给出条件和推导过程,就能推出结果。数据作为条件,对数据处理的方法就是推导过程,经推导得到的目标数据即为我们需要的结果。 x1=1,x2=2作为条件,x1+
x2是推导方法,结果是3。...
今天是机器学习专题的第26篇文章,我们一起聊聊另外一个集成学习模型,它就是大名鼎鼎的随机森林。
随机森林在业内名气和使用范围都很广,曾经在许多算法比赛当中拔得头筹。另外,它也是一个通过组合多个弱分类器构建强分类器的经典模型,因此它在业内广受欢迎。
本文基于决策树相关的文章,没有阅读过的同学可以从最上方的专辑查看过往决策树相关的文章。
算法原理
上一篇文章介绍AdaBoost的时候把集成学习的几种思路大概介绍了一...
简介答案查询的入口网页版 其他各类实训答案的目录见这里 答案获取的方法简介见这里 并不是所有的关卡都有答案,有些只有部分关卡有
机器学习 — 决策树 >>查看' rel='nofollow' target='_blank'>>>>查看
第3关:使用ID3算法构建决策树
解题代码第4关:信息增益率
解题代码
本书介绍
在处理机器学习问题时,通常有两种类型的数据(和机器学习模型)
监督数据:总是有一个或多个目标与之相关联。
无监督数据:没有任何目标变量。
有监督的问题比无监督的问题更容易解决。要求预测一个值的问题被称为监督问题。例如,如果问题是预测给定历史房价的房价,比如医院、学校或超市的存在,到最近的公共交通工具的距离等。是一个有监督的问题。类似地,当我们被提供猫和狗的图像,并且我们预先知道哪...
为了在SAS中运行随机森林,我们必须使用PROC HPFOREST指定目标变量,并说明天气变量是“类别”还是“定量”。为了进行此分析,我们使用了目标(Repsone变量),该目标是分类的(SAS语言中标称的),如下面的图像代码中所描述的黄色和红色: 运行代码后,我们得到了一系列表格,这些表格将详细分析数据。例如,模型信息让我们知道,随机选择了3个变量来测试每个节点或每个树中可能的分割(黄色)。我们还可以看到,运行的最大树数为...
一、逻辑回归问题二分类的问题为是否的问题,由算出的分数值,经过sign函数输出的是(+1,-1),想要输出的结果为一个几率值,则需要改变函数模型,其中,,则逻辑回归的函数为二、逻辑回归错误评价线性分类和线性回归的模型为:其中的线性分数函数均为,逻辑回归有同样的分数函数,模型为逻辑回归的理想函数为对于函数f(x),在数据情况下,D的所有数据在函数下的联合概率为,我们想要的模型h要使,则对于h来说,在数据D中也符合,要...