逻辑回归(Logistic Regression)6.1 分类问题参考文档: 6 - 1 - Classification (8 min).mkv在这个以及接下来的几个视频中，开始介绍分类问题。在分类问题中，你要预测的变量 y 是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regres ...
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2020-02-20 21:56:18
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一、摘要 提供了一种新的篇章级别的事件识别模型scale-free Identifier Network (sfIN)，能够更有效地处理长文档。模型采用监督学习和强化学习结合的方法训练。 二、架构 与LSTM-crf等基于神经网络的模型不同，mRR将文本编码到一个分层的存储栈中，使整个文本能进行更复 ...
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2020-02-20 13:29:35
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进行数学推导 逻辑回顾与线性回顾的差异 为什么logistic Regression 不能用square error Discriminative vs Generative 逻辑回归的方法称为Discriminative（判别） 方法；上一篇中用高斯来描述后验概率，称为 Generative（生成 ...
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2020-02-17 20:00:21
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用以下代码做实验 import time import cv2 as cv import glob import argparse import sys import numpy as np import os.path from collections import deque from skle ...
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2020-02-17 16:14:35
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1.线性回归不适用于分类问题。 原因：1.单个样本对于线性回归可能会造成很大的影响。 2.函数的输出值可能非常大，非常离谱。 2.逻辑回归(logistic regression)：一种分类算法。是广义线性回归，$h(x)=g(\theta^{T}x)$，其中 $g(x)=\frac{1}{1+e^ ...
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2020-02-16 20:58:28
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选择并训练模型 至此，我们已明确了问题，并对数据进行了预处理。现在我们选择并训练一个机器学习模型。 在训练集上训练模型 这个过程相对来说较为简单，我们首先训练一个线性回归模型： from sklearn.linear_model import LinearRegression lin_reg = L ...
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2020-02-15 15:04:10
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这篇记录的内容来自于Andrew Ng教授在coursera网站上的授课。 1.多元线性回归(multivariate linear regression)： h函数：$h_{\theta}{(x)}=\theta_{0}+\sum_{i=1}^{n}{\theta_{i}x_{i}}$ 为方便起见 ...
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2020-02-15 09:50:40
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超参数 定义 在拟合模型之前需要定义好的参数 适用 Linear regression: Choosing parameters Ridge/lasso regression: Choosing alpha k Nearest Neighbors: Choosing n_neighbors Para ...
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2020-02-14 13:12:52
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线性回归 主要内容包括： 1. 线性回归的基本要素 2. 线性回归模型从零开始的实现 3. 线性回归模型使用pytorch的简洁实现 线性回归的基本要素 模型 为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回 ...
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2020-02-14 10:43:50
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一、线性回归 1、模型 2、损失函数 3、优化函数-梯度下降 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 import torch import time # init variable a, b as 1000 dimension vector n = 1000 a ...
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2020-02-12 10:53:33
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