机器学习笔记三 - 局部加权回归、最小二乘的概率解释、逻辑斯蒂回归、感知器算法

最新推荐文章于 2021-02-24 22:02:46 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 笔记
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本文深入探讨了多种核心机器学习算法，包括局部加权回归、最小二乘法的概率解释、逻辑斯蒂回归及感知器算法等内容。通过对这些算法的介绍与分析，帮助读者理解其原理与应用场景。

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第3个视频的笔记如下，主要的内容包括局部加权回归、最小二乘的概率解释、逻辑斯蒂回归、感知器算法





Opencv学习笔记 - OpenCV 4机器学习算法简介
学以致用 知行合一
11-16 5246
在机器学习中，一些比较流行方法的包括：支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、聚类、k-最近邻、决策树和深度学习。OpenCV支持并实现几乎所有这些方法，并有详细的文档说明。 OpenCV 4 机器学习算法 OpenCV实现了其中的八种机器学习算法，所有这些算法都继承自StatModel类，这八种算法是： ·人工神经网络 ·随机树 ·期望最大化 ·k-最近邻 ·............
逻辑回归.感知器算法
Cheese的博客
07-24 3089
《Andrew Ng 机器学习笔记》这一系列文章文章是我再观看Andrew Ng的Stanford公开课之后自己整理的一些笔记，除了整理出课件中的主要知识点，另外还有一些自己对课件内容的理解。同时也参考了很多优秀博文，希望大家共同讨论，共同进步。
机器学习--吴恩达(局部加权，最小二乘法，逻辑回归和感知器算法)
wait_ButterFly的博客
01-19 2210
review：回顾上节课的一些参数定义。本次课程大纲：1.局部加权回归：线性回归的变化版本2.最小二乘法的概率解释：另一种可能的对于线性回归的解释3.Logistic回归：基于2的分类算法4.感知器算法新的概念定义过拟合和欠拟合给定一个假设空间 H，一个假设 h 属于 H，如果存在其他的假设 h 1 ，使得在训练样例上 h 的错误率比 h 1 好，但在整个实例分布上 h 1 的错误率比 h 小，那
局部加权回归、最小二乘的概率解释、逻辑斯蒂回归、感知器算法——斯坦福ML公开课笔记3
longhopefor,开启学习之路
08-06 1125
第3个视频的笔记如下，主要的内容包括局部加权回归、最小二乘的概率解释、逻辑斯蒂回归、感知器算法。 转载出处：http://blog.youkuaiyun.com/xinzhangyanxiang/article/details/9113681
局部加权回归、最小二乘法的概率解释、逻辑斯蒂回归、感知器算法—机器学习公开课第三讲
h__ang的博客
03-19 660
代码实现 局部加权回归的代码实现： # 定义h函数 def h(x): return theta[0]+theta[1]*x # 定义w函数进行指数运算 def w(xi, x_pre, sigma): num = -(xi-x_pre)**2/(2*(sigma**2)) return math.exp(num) def non_parameter(x, y, x_p...
逻辑回归最小二乘推导
weixin_33836223的博客
08-13 207
斯坦福机器学习课笔记：局部加权回归与过拟合解析
"这篇笔记涵盖了斯坦福机器学习公开课的第31讲，主要涉及局部加权回归、最小二乘法的概率解释、逻辑斯蒂回归和感知器算法。内容包括过拟合与欠拟合的概念、参数学习与非参数学习算法的定义以及线性回归在不同情况下...
斯坦福CS229机器学习笔记-Lecture3 局部加权线性回归和 logistic regression
朝花&夕拾
06-28 1687
声明：此系列博文根据斯坦福CS229课程，吴恩达主讲 所写，为本人自学笔记，写成博客分享出来          博文中部分图片和公式都来源于CS229官方notes。          CS229的视频和讲义均为互联网公开资源Lecture3Lecture3的主要内容· Locally weighted linear regression（局部加权线性回归）· Probabilistic inte...
斯坦福机器学习ML公开课笔记1-15（完整版、带目录索引和NG原版讲义）
11-07
公开课笔记3——局部加权回归、逻辑斯蒂回归、感知器算法 公开课笔记4——牛顿方法、指数分布族、广义线性模型 公开课笔记5——生成学习、高斯判别、朴素贝叶斯 公开课笔记6——NB多项式模型、神经网络、SVM初步 ...
机器学习中最小二乘法和逻辑斯蒂回归最大似然估计最小二乘法
皮皮猪的博客
04-10 1712
最小二乘法 在构建线性回归模型时，我们通过最小二乘法获得均方误差（损失函数），我们需要得到均方误差的最小值，从而真实值与假设值的差异也是最小的，所以可以得到最合适的回归系数W。 ...
逻辑回归损失函数为啥不用最小二乘法
qq_40598006的博客
02-24 1208
机器学习的损失函数是人为设计的，用于评判模型好坏（对未知的预测能力）的一个标准、尺子，就像去评判任何一件事物一样，从不同角度看往往存在不同的评判标准，不同的标准往往各有优劣，并不冲突。唯一需要注意的就是最好选一个容易测量的标准，不然就难以评判了。 其次，既然不同标准并不冲突，那使用最小二乘作为逻辑回归的损失函数当然是可以，那这里为什么不用最小二乘而用最大似然呢？请看一下最小二乘作为损失函数的函数曲线： 作者：茄子cheer 链接：https://www.jianshu.com/p/699a13c9a253
机器学习_最小二乘法，线性回归与逻辑回归
谢彦的技术博客
11-17 7340
线性回归，直观地说，在二维情况下，已知一些点的X,Y坐标，统计条件X与结果Y的关系，画一条直线，让直线离所有点都尽量地近（距离之和最小），用直线抽象地表达这些点，然后对新的X预测新的Ｙ。具体实现一般使用最小二乘法。
逻辑回归、线性回归、最小二乘、极大似然、梯度下降
cyq0122的专栏
10-14 3913
转自 http://www.zhihu.com/question/24900876 机器学习的基本框架大都是模型、目标和算法！ 重要的事情说三遍！ 对于一个数据集，首先你要根据数据的特点和目的来选择合适模型。 就你问的而言，选定的模型是Logistic Regression。现在既然已经选择了模型，那么接下来的问题是：怎么才能让这个模型尽可能好的拟合或者分类数据呢？那么就需要有目
感知器算法的基本原理和步骤_感知机(Perceptron)模型的原理和算法总结
weixin_39528525的博客
11-24 2650
本文主要参考自一篇博客，其链接为感知机原理小结 - 刘建平Pinard - 博客园​www.cnblogs.com感知机(Perceptron)可谓是最古老的分类方法之一了，最早由Frank Rosenblatt在1957年提出。虽然今天看来其分类模型因其泛化能力不强导致很多时候不再使用，但是其原理却还是值得仔细研究一番。只有研究好了感知机模型，后期学习支持向量机(Support Vector M...
加权最小二乘法与局部加权线性回归
bbbeoy的专栏
05-15 1万+
一.前言 在往前可以看得见的历史里，我们漫长的一生中不知道做了多少个回归，然而并不是每一个回归都尽如人意，究其原因就很多了，可能是回归的方程选择的不好，也可能是参数估计的方法不合适。回归的本质是在探寻因变量Y和自变量X之间的影响关系(PS：国外的论文里常常叫因变量为响应变量，自变量为解释变量)，如何来描述这种相关关系呢？我们可以假设Y的值由两部分组成，一部分是X能决定的，记为f(X),另一部
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在线性回归中，对于给定的训练集，用一个线性表达式来拟合所有数据，当训练集中输入变量和目标变量之间的确存在线性关系时，通常拟合的很好。但是如果没有明显的线性关系的话，可能就拟合不到好的效果了。比如下面坐标表示的情形，用一条直线来拟合图上的点显然不是很合适。 这种情况叫做欠拟合（underfitting）。 通常来说，对待这种情况，特征的选择可能会非常的重要，比如，对于上面的图，如果加特征
matlab 实现感知器，最小二乘法两种线性分类器
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感知器算法 一、原理 引例：感知器就像一个老师在训一个学生，学生一件事做错了，就纠正他一下，如果下一次另一个事再做错了，就再 纠正一下，而对的就不管他，这样一直纠正，最后那个学生做什么事都是“完美的”。 感知器任务：通过已知的实例调节权重，使其能够预测出未知实例的结果。 符号表示： if (w1*x1+w2*x2+…….>b) return true else
Conda 虚拟环境创建
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Conda是一个开放源码包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系（比如科学计算环境要求多个Python版本并存，尤其是2.x和3.x的并存。这个通过 virtualenv 可以做到。Anaconda也正是通过其实现的），并在它们之间轻松切换。它适用于Linux，OS X和Windows，并且是为Python程序创建的，但可以打包和分发任何软件。Conda包括Anaconda和...
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