【机器学习杂货铺】——手推LR

最新推荐文章于 2022-12-27 19:21:11 发布
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#机器学习

博客围绕机器学习展开，重点是手动推导逻辑回归（LR），属于机器学习领域的技术内容，为相关学习和研究提供了手动推导的思路和方法。

【机器学习杂货铺】——手推LR

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机器学习——手写LR
09-18
机器学习——手写LR………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
Python机器学习与实践——简介篇
01-27
回去之后反省了一下，有段时间没看机器学习的东西了，nlp要抓，机器学习也要学。开个坑，记录和分享一下学习内容（书籍为《python机器学习及实践》）。1959年，美国的前IBM员工塞缪尔开发了一个西洋棋程序，这个程序...
手推LR（Liner Regression）
AI数据工厂
10-15 1052
线性回归（Liner Regression，LR），是入门机器学习最基础的算法，在各种教程种均使用其作为入门示例。 通常对于数据量不大的情况，使用最小二乘公式即可直接得出LR的解，但对于大数据量的情况，则需要使用优化算法，逐步寻找最优解。 现利用numpy工具包，手推LR，从而加深对机器学习思想的理解。 对于一个线性回归问题，可以看成是一个多元一次方程，每个自变量对应一个参数（权重w）...
手推LR
weixin_44036770的博客
01-12 661
算法的推导过程 基本模型 一个事件的几率(odds)是指该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值。如果事件发生的概率是p，那么该事件的几率是，该事件的对数几率(log odds)或logit函数是 似然函数 目标函数求导 梯度上升法求解参数 梯度上升法更新θj参数的值： 注：求解似然函数一般是求解最大值，使用梯度上升算法，使得最优解不断增大。相对应的是损失函数，一般是似...
手推逻辑回归(LR)
weixin_43258017的博客
07-03 1035
机器学习---手推xgboost
一只在cv道路上爬行的小乌龟~
07-31 521
XGBOOST算法总结1. 前言2. xgboost可以做什么3. xgboost的兄弟们3.1 简单介绍adaboost/GBDT4. 手推xgboost5. 如何分裂结点构造一棵树 1. 前言 一直都有听说xgboost的大名，并且在kaggle比赛中也是获奖法宝，更有甚者有人说模型不精准就上xgboost。最近阅读相关xgboost的文章，将自己所能获得的知识记录下来，用通俗易懂的语言表述出来，在后续的学习中温故而知新。 2. xgboost可以做什么 在机器学习中，其实很大一部分算法实现的目的归根到
机器学习数据集——西瓜数据集.zip
06-20
《机器学习》第五章所介绍了BP网络，这个西瓜数据集是我为了方便进行BP网络测试而制作的。 测试过程：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40973138/article/details/118073949?spm=1001.2014.3001.5501
斯坦福大学机器学习课程讲义—— 多变量的线性回归模型表达PPT学习教案.pptx
10-01
斯坦福大学机器学习课程讲义—— 多变量的线性回归模型表达PPT学习教案.pptx
《 Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路（2022年度版）》全书数据和开源代码
最新发布
09-16
《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路（2022年度版）》一书适合所有对人工智能（Artificial Intelligence）领域，特别是对机器学习（Machine Learning）、数据挖掘（Data Mining）、计算机视觉...
机器学习算法——集成方法（Ensemble）之Stacking
01-27
②这些弱分类器是如何组合为一个强分类器学习过机器学习相关基础的童鞋应该知道，集成学习有两大类——以Adaboost为代表的Boosting和以RandomForest为代表的Bagging。它们在集成学习中属于同源集
手推LR（Logistic Regression逻辑斯蒂回归）
一个平平无奇的甜妹
07-04 885
手推机器学习算法
weixin_43208003的博客
03-08 589
手推SVM 手推EM 手推BP算法
手推机器学习--逻辑回归
刘宏宇的博客
06-27 439
参考资料：吴恩达深度学习五门课的第一部分、新编概率论与数理统计-夏宁茂
机器学习之支持向量机(手推公式版)
夏小悠的博客
12-27 1462
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)源于统计学习理论，是一种二分类模型，是机器学习中获得关注最多的算法，没错，是“最”，没有之一。
机器学习之逻辑回归原理详解、公式推导（手推）、简单实例（牛顿法，梯度下降法，随机梯度法，sklearn调包）
如果没有躺赢的命，那就站起来奔跑，你的努力一定会对得起这一路的颠沛流离。
10-08 3800
主要内容分为理论推导和代码实现两个部分。 理论推导包括手动推导逻辑回归原理、梯度下降法求解、牛顿法求解三块。 代码实现包括逻辑回归代码实现；梯度下降法、随机梯度下降法、牛顿法、sklearn包 4种方法求解逻辑回归问题。
通俗理解逻辑回归LR与手推LR
夏之微风的博客
08-11 1111
最近因为在准备找深度学习相关的工作，听说经常会考到手推逻辑回归LR，因此提前在博客上记录一下。 逻辑回归也成为对数几率回归，有些书上的叫法不一致，大家有这么一个概念就行了。 考虑二分类的任务，输出标记为[0,1]。线性回归模型产生的预测值为： z=wtx+b,(1) z = w^{t}x+b, (1) z=wtx+b,(1) 于是，我们需将实值z转换为0/1值。最理想的是“单位阶跃函数”。图像如下图所示： 很好理解，若预测值z大于0，则判为正例。若预测值z小于0，则判为反例。若预测值为临界值0则可任
复盘：手推LR（逻辑回归logistics regression），它和线性回归linear regression的区别是啥
weixin_46838716的博客
09-01 1604
LR是线性回归用sigmoid激活之后的概率，线性回归是线性回归问题，而逻辑回归是二分类问题，sigmoid求到很重要，另外，LR的最大似然函数求到很重要
手推SVM
丝萝愿为乔木的博客
04-22 1364
1 线性分类 1.1 线性可分支持向量机 定义：给定线性可分训练数据集，通过间隔最大化学习得到的分隔面为： ① wx+b=0wx+b=0 则对应的分类决策函数为f(x)=sign(wx+b)f(x)=sign(wx+b)，称为线性可分支持向量机。 如下图所示，（我们假设，分隔面上方的红色样本表示正样本，分隔面下方的蓝色样本为负样本）： 对于任何样本x，中间红色的的分隔面为
LR推导
march_on的专栏
10-14 6718
二分类逻辑回归：假设样本x，预测值y∈{1,0}y\in\{1,0\}。p(Y=1|x)=exp(wx+b)1+exp(wx+b)=π(x) p(Y=1|x)=\frac{exp(wx+b)}{1+exp(wx+b)} = \pi(x) p(Y=0|x)=11+exp(wx+b)=1−π(x) p(Y=0|x)=\frac{1}{1+exp(wx+b)}=1-\pi(x) 损失函数： L=∏i
菊安酱详解：支持向量机——机器学习系列第5期
"菊安酱的机器学习系列是一系列关于Python机器学习的在线课程，由...菊安酱的机器学习第5期——支持向量机，是一次深入浅出的入门级SVM教学，适合初学者和有一定基础的观众进一步理解和掌握这一关键的机器学习算法。
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