转自穆晨 阅读目录 前言 算法原理 回归分类器的形式 最佳回归系数的确定 基于梯度上升法的最佳回归参数拟合 拟合结果展示 更好的求最值方法 - 随机梯度上升 小结 阅读目录 前言 算法原理 回归分类器的形式 最佳回归系数的确定 基于梯度上升法的最佳回归参数拟合 拟合结果展示 更好的求最值方法 - 随 ...
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2017-10-08 16:49:45
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之前学习Java的时候，用过一个IDE叫做EditPlus,虽然他敲代码的高亮等体验度不及eclipse，但是打开软件特别快捷，现在也用他读python特别方便。 训练算法:：使用梯度上升找到最佳参数 之前看过吴恩达的视频的同学们，听得比较多的就是梯度下降算法，但是梯度上升算法和梯度下降算法本质是是 ...
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2017-09-15 18:44:07
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2017-08-12 Logistic 回归，作为分类器： 分别用了梯度上升，牛顿法来最优化损失函数： # -*- coding: utf-8 -*-'''function: 实现Logistic回归，拟合直线，对数据进行分类；利用梯度上升，随机梯度上升，改进的随机梯度上升，牛顿法分别对损失函数优化 ...
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2017-08-13 00:18:32
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在上一篇中提到的Logistic回归是利用最大似然概率的思想和梯度上升算法确定θ，从而确定f(θ)。本篇将介绍还有一种求解最大似然概率?(θ)的方法，即牛顿迭代法。 在牛顿迭代法中。如果一个函数是，求解θ值使得f(θ)=0。在图1中可知， 图1 选择一个点，相应函数值为,并将相应的切线与x轴相交的点 ...
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2017-04-25 22:21:11
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R语言︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb（预测）+xgboost（回归）双案例解读 R语言︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb（预测）+xgboost（回归）双案例解读 XGBoost不仅仅可以用来做分类还可以做时间序列方面的预测，而且已经有人做的很好，可以见最 ...
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2017-02-19 18:27:05
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最近翻Peter Harrington的《机器学习实战》，看到Logistic回归那一章有点小的疑问。 作者在简单介绍Logistic回归的原理后，立即给出了梯度上升算法的code：从算法到代码跳跃的幅度有点大，作者本人也说了，这里略去了一个简单的数学推导。 那么其实这个过程在Andrew Ng的机 ...
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2017-02-14 00:58:06
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整理一下之前所学过的关于回归问题的思路： 问题引入：房屋估价，给定新的房屋信息，预测出相应的房屋价格； 学习过程：构建模型h(θ)； 线性回归：最小二乘法、梯度下降法、线性模型的概率解释； 局部加权回归：带权重的线性回归、权值的钟形函数； 逻辑回归：分类方法、梯度上升法、牛顿法、引出感知机学习算法； ...
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2016-11-03 01:53:41
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在讲义《线性回归、梯度下降》和《逻辑回归》中我们提到可以用梯度下降或梯度上升的方式求解θ。在本文中将讲解另一种求解θ的方法：牛顿方法（Newton's method）。 牛顿方法（Newton's method） 逻辑回归中利用Sigmoid函数g(z)和梯度上升来最大化?(θ)。现在我们讨论另一个 ...
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2016-07-12 19:20:11
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形式：
采用sigmoid函数：g(z)=11+e?zg(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}
其导数为g′(z)=(1?g(z))g(z)g^\prime(z)=(1-g(z))g(z)
假设：
即：
若有m个样本，则似然函数形式是：
对数形式：
采用梯度上升法求其最大值
求导：
更新规则为：
可以发现，则个规则形式上和LMS更新规则是一样...
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2016-04-22 19:32:34
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作者：小村长 出处：http://blog.csdn.net/lu597203933 欢迎转载或分享，但请务必声明文章出处。 （新浪微博：小村长zack, 欢迎交流！） 1：简单概念描述 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称为回归。训练分类器
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编程语言 时间：
2016-03-03 12:57:48
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