本篇文章是逻辑回归系列的第二篇，是深入讲解了逻辑回归，主要从三个方面介绍：（1）对假设函数的再理解；（2）Decision Boundary;(3)多类问题。
（整理自AndrewNG的课件，转载请注明。整理者：华科小涛@） 上一篇讲解了Logistic Regression的基础知识，感觉有很多知识没说清
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2024-03-15 15:36:40
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/ 导读 /近日，图森未来“完成全球首次无人驾驶重卡公开道路全无人化测试”，之前智加科技6月份“完成全球首个智慧高速公路重卡全无人驾驶测试”，下面介绍两家的测试具体情况。图森未来完成全球首次无人驾驶重卡公开道路全无人化测试2021年12月22日，图森未来（TuSimple）成功完成全球首次无人驾驶重卡在公开道路的全无人化测试，全程无安全员值守和任何人为干预，车内没有安全驾驶员，
Ridge Regression岭回归这些日子搞机器学习的相关知识，在阅读《Kernel Methods for Pattern Analysis》时不懂为什么要进行“岭回归”，查到了下面这篇文章，转载之。 数值计算方法的“稳定性”是指在计算过程中舍入误差是可以控制的。对于有些矩阵，矩阵中某个元素的一个很小的变动，会引起最后计算结果误差很大，这种矩阵称为“病态矩阵”。有些时候不正确的计算
regression：直译似乎是回归，觉得更直接一种说法应该是预测，通过找出拟合历史数据的函数，预测未来数据。半监督学习：有一点标记数据，大部分未标记数据。监督学习：所以数据都已标记。 gradient 是列向量，值为loss function的偏微分regression的一种简单model是 y = wx+b, 跟高中学的线性回归几乎一样。不过这里的w、b、x不是一个数，而是矩阵。复杂一点的模型
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2024-05-16 21:06:04
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Regression1. 什么是Regression（回归）？2. 实现Regression的步骤 step1：Model（建立一个模型）——线性模型 step2： Goodness of function（确定评价函数）——损失函数 step3：Best function ——梯度下降法3. 方法优化（从step1,model入手） 方法1
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2024-03-07 20:42:15
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这个模型不好，因为隐藏因素：物种 优化这个模型 不同物种的对应的error线也是不一样的，那么error会更小，fit的更好当然还和其他的因素有关：不同物种在进化时的情况不同（如红色线），其次有些值略高或略低于直线（产生进化后CP值时有加rand） 此时可以构造更复杂的模型，把想到的因素都考虑进去，
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2020-02-11 21:13:00
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文章目录简介Why We Prefer SparsitySparsity例子:Housing Price Application确定特征的方法Option1:Exhaustive Search:"all subsets"Option2:Greedy Approaches·Forward Stepwise·Backward StepwiseOption3:via Regularization: A
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2024-03-26 09:04:01
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paper: https://arxiv.org/pdf/2009.00225.pdfcode: https://github.com/baoshengyu/H3R总结：本文提出一套编解码方法：
编码：random-round整数化 + 激活点响应值表征小数部分，使得GT可以通过编码后的heatmap解码得到；解码：提出两种激活点选择，最终预测值为激活点坐标 * 激活值的
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2023-11-10 06:09:54
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1. 概述使用Xbar控制图可以在子组中拥有连续数据的情况下监视过程的均值。使用此控制图可以监视过程在一段时间内的稳定性，以便可以标识和更正过程中的不稳定性。例如：塑料制造商想确定新塑料产品的生产过程是否受控制。分析员抽样20小时，每小时5个部件作为一个子组，并评估塑料的强度。注意：过程变异必须受控制，才能使用Xbar控制图评估过程中心，这是因为Xbar控制图的控制限是使用子组内变异计算的。如果过
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2024-02-27 18:09:54
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说明 首先需要声明，本篇博客是实现单实体的最基本的树形结构效果，不涉及第三方组件内容。万变不离其宗，无论是通过哪种方式，其基本的思路还是一致，希望通过本篇博客的讲解，能对初次研究树形结构的朋友有所启发。后面是实现界面显示公司规模结构效果的例子。实现 数据库对应表结构：为方便程序实现，我们将区域和公司信息，统一放入公司信息表。  
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2024-06-25 10:45:55
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目录前言Regression举例Classification举例总结 前言由于之前对于Regression(回归)和Classification(分类)认识并不准确，混淆了很长时间，那么现在就稍微总结一下。Regression回归，类比于数学中的回归直线，它在神经网络中作为输出往往是通过前者的运算而得出一个确定的值/向量。这个值/向量依赖于输入数据的整体分布，最终给出一个或因周期，或因总体趋势，
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2024-04-01 10:40:34
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逻辑回归（Logistic Regression）算法 —— 监督、分类
1、逻辑回归（Logistic Regression）模型Logistic回归模型，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。适用条件：主要面向二分类线性可分问题。2、系统模型（1）超平面对于如图线性可分的问题，需要找到一条直线，能够将两个不同的类
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2024-05-07 20:08:34
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线性回归（Linear Regression）原理小结1. 模型函数2. 损失函数3. 学习算法3.1 梯度下降法3.2 最小二乘法4. 线性回归推广4.1 多项式回归4.2 广义线性回归4.2.1 对数线性模型（log-linear regression）4.2.2 广义线性模型（generalized linear regression）5. 加正则化项的线性回归6. 线性回归模型综合评价完
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2024-04-22 23:07:18
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机器学习笔记——逻辑回归算法（Logistic Regression）正名分类算法回归算法思考分类问题逻辑回归函数逻辑回归函数逻辑回归分类函数的理解决策边界example （1）example （2）如何选择表达函数？逻辑回归函数成本函数（1）恶性肿瘤的分析（2）良性肿瘤的分析优化写法逻辑回归函数的梯度下降优化算法线性回归的梯度下降法和逻辑回归的梯度下降法是一样的吗？小技巧线性回归的监控是否收敛
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2024-03-28 11:41:10
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regression知识点regression基本3步骤定义一系列模型定义loss function，将模型和training data带入模型中。此时loss function仅有我们要求的参数是未知数。用gradient descent等方法找到我们要求的最佳参数。错误来源以上三步骤得到的最佳模型，错误来源主要有两个。一个是bias，一个是variance。bias度量了学习算法的期望输出与真
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2024-05-03 13:47:18
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基本介绍 线性回归一般用来解决连续值变量预测问题。是有监督学习。叫线性回归，是因为，我们假定自变量和因变量之间是线性相关关系。线性回归欠拟合与过拟合 欠拟合：特征太少，不足以描述样本。 过拟合：特征太多，对样本描述过度。不具有一般性。此时可以用L1或L2正则化给他加一个惩罚项。MLLib中的线性回归没有使用正则化方法。举例： (1)给你自变量广告费用(x)，让你预测曝光次数(y)。 (2
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2024-05-13 07:58:06
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线性回归适用范围x和y值必须保持一定的线性关系，且y的取值为连续值，而不是离散值，离散值需要使用logistic regression逻辑回归1. 假设一个线性方程组若我们有4个特征值，则线性方程组应该为，其中有四个参数w1,w2,w3,w4,和一个b值当然，你也可以根据具体问题选择具体的方程组，可以二次方程组，可以是三次方程组，可以是根号方程组。如上所说只是一个通常且简单的情况The
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2024-04-17 15:32:24
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正常的图神经网络叠加应该是如下图所示，直接前一层的输出接后一层的输入。但这样简单的连接会出现 over-smoothing 的问题，即：所有的节点嵌入收敛到相同的值。这显然是不合理的。出现这种现象的原因如下。首先引入一个新概念——接受域（Receptive field），其决定一个感兴趣节点嵌入的一组节点。在K层GNN中，每个节点都有一个K阶邻居的接受域。下图分别为1-3阶邻居示意图： 当我们增加
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2023-12-31 18:03:07
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一.神经元模型 对于单个神经元来说，其模型主要如下： 对于上图的单个神经元来说，其输入z满足下面的式子： 对于图中的单个神经元的输出y满足下面的式子： 其中， 称为激活函数(activation function)，可以选择Sigmoid函数 或者
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2024-01-29 08:25:39
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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 18:18:00
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