首先说明啊：logistic分类器是以Bernoulli（伯努利） 分布为模型建模的，它可以用来分两种类别；而softmax分类器以多项式分布（Multinomial Distribution）为模型建模的，它可以分多种互斥的类别。 补充： 什么是伯努利分布？伯努利分布[2] 是一种离散分布,有两种 ...
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2018-12-12 14:58:10
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上节我们探讨了关于拉格朗日乘子和KKT条件。这为后面SVM求解奠定基础，本节希望通俗的细说一下原理部分。 一个简单的二分类问题例如以下图： 我们希望找到一个决策面使得两类分开。这个决策面一般表示就是WTX+b=0W^TX+b=0,如今的问题是找到相应的W和b使得切割最好。知道logistic分类 机 ...
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2017-08-19 14:11:23
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1. logistic分类 几乎所有的教材都是从logistic分类开始的，因为logistic分类实在太经典，而且是神经网络的基本组成部分，每个神经元(cell)都可以看做是进行了一次logistic分类。 所谓logistic分类，顾名思义，逻辑分类，是一种二分类法，能将数据分成0和1两类。 l ...
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2017-08-07 13:33:05
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SoftMax实际上是Logistic的推广，当分类数为2的时候会退化为Logistic分类 其计算公式和损失函数如下， 梯度如下， 1{条件} 表示True为1，False为0，在下图中亦即对于每个样本只有正确的分类才取1，对于损失函数实际上只有m个表达式（m个样本每个有一个正确的分类）相加， 对 ...
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2017-07-22 12:14:47
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首先说明啊：logistic分类器是以Bernoulli（伯努利） 分布为模型建模的，它可以用来分两种类别；而softmax分类器以多项式分布（Multinomial Distribution）为模型建模的，它可以分多种互斥的类别。 补充： 什么是伯努利分布？伯努利分布[2] 是一种离散分布,有两种... ...
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2016-12-04 20:09:18
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一、sigmoid()函数 就是logistic函数，matlab函数二、logistic分类不错，至少在这里，虽然有时对过程的细致问题感到似是而非三、小细节 A=[1，2，3; 4，5，6]; 要表示1-Aij时，可能想到写成： ones(size(A))-A; 但是，也可以写成：...
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2015-08-26 15:24:50
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上节我们探讨了关于拉格朗日乘子和KKT条件，这为后面SVM求解奠定基础，本节希望通俗的细说一下原理部分。一个简单的二分类问题如下图：
我们希望找到一个决策面使得两类分开，这个决策面一般表示就是WTX+b=0W^TX+b=0,现在的问题是找到对应的W和b使得分割最好，知道logistic分类 机器学习之logistic回归与分类的可能知道，这里的问题和那里的一样，也是找权值。在那里，我们是根据每...
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2015-08-17 19:32:59
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在前两节曾经介绍过logistic回归与分类算法，并对线性与非线性数据集分别进行分类实验。Logistic采用的是一层向量权值求和的方式进行映射，所以本质上只能对线性分类问题效果较好（实验也可以看到），其模型如下所示（详细的介绍可看上两次博客：机器学习之logistic分类线性与非线性实验（续））：既然如此，我们可不可以在Y出来之前在多进行几次映射呢？答案是可以的，这就引出了多层网络，每层网络的输出...
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2015-08-10 18:13:13
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本节续上节机器学习之logistic回归与分类对logistic分类的线性与非线性进行实验。上节中的“种子”分类实例中，样本虽然有7维，但是很大很大程度上符合线性可分的，为了在说明上节中的那种logistic对于非线性不可分，进行如下的两组样本进行实验，一组线性，一组非线性，样本如下：
线性样本：
非线性样本：
为了防止完全可分，在1,2类样本的分界面上重叠一部分样本，也就是说这部分样本很...
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2015-08-09 12:44:36
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logistic回归与分类是一种简单的分类算法。在分类的过程中只需要找到一个划分不同类的权重向量即可，对新的数据只需要乘上这个向量并比较就可以得到分类。比如下图的二分类问题：
每个样本点可以看成包含两个特征（x1,x2）,现在需要把他们分开，如果这是训练集，他们本身属于哪一个类是已知的，比如说蓝色的属于0类，红色的属于1类，现在我们想通过这些数据建立一个分类标准可以将他们分开，这样再来了一个不...
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2015-08-08 18:24:00
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