在线性回归问题中，我们假设，而在分类问题中，我们假设，它们都是广义线性模型的例子，而广义线性模型就是把自变量的线性预测函数当作因变量的估计值。很多模型都是基于广义线性模型的，例如，传统的线性回归模型，最大熵模型，Logistic回归，softmax回归。 指数分布族 在了解广义线性模型之前，先了解一 ...
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2016-08-14 07:38:51
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TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法MNIST 卢富毓 softmax回归softmax回归算法TensorFlow实现softmaxsoftmax回归算法我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字，从0到9。我们希望得到给定图片代表每个数字的概率。比如说，我们的... ...
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2016-06-03 10:01:58
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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 ...
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2016-05-11 13:22:42
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Softmax回归 1. softmax回归模型 softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的扩展（logistic回归解决的是二分类问题）。 对于训练集，有。 对于给定的测试输入，我们相拥假设函数针对每一个类别j估算出概率值。也就是说，我们估计得每一种分类结果出现的概率。因此我 ...
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2016-04-19 17:31:32
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关于Andrew Ng的machine learning课程中，有一章专门讲解逻辑回归（Logistic回归），具体课程笔记见另一篇文章。
下面，对Logistic回归做一个简单的小结：
给定一个待分类样本x，利用Logistic回归模型判断该输入样本的类别，需要做的就是如下两步：
① 计算逻辑回归假设函数的取值hθ(x)，其中n是样本的特征维度
② 如果hθ(x)>=0.5，则x输入...
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2016-04-01 18:18:17
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第0步：初始化一些参数和常数第1步：利用训练样本集训练第一个稀疏编码器第2步：利用训练样本集训练第二个稀疏编码器第3步：利用第二个稀疏编码器提取到的特征训练softmax回归模型第4步：利用误差反向传播进行微调第5步：利用测试样本集对得到的分类器进行精度测试
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2015-08-31 21:21:45
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关于Andrew Ng的machine learning课程中，有一章专门讲解逻辑回归（Logistic回归），具体课程笔记见另一篇文章。下面，对Logistic回归做一个简单的小结：给定一个待分类样本x，利用Logistic回归模型判断该输入样本的类别，需要做的就是如下两步：① 计算逻辑回归假设函...
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2015-08-29 13:55:10
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为了给课程的前四讲画上一个句号，这里补充两个前四讲中Andrew大神提到过的模型。The perceptron learning algorithm 感知机模型：从模型上来看感知机与逻辑回归十分相似，只不过逻辑回归的g函数是逻辑函数（又称sigmoid函数），它是一条从y值0到1的连续曲线。当z→∞...
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2015-07-16 16:30:29
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