梯度下降法是优化方法，最小二乘法（=机器学习中的最原始的线性回归=使用MSE损失函数）是确定待优化函数...
复合函数与链式法则:在神经网络反向传播时,需要应用链式法则更新网络中的所有参数,原因是输出层的成本函数实际上是网络层之间的复合函数,唯一求导方式就是使用链式法则。 偏导数:机器学习模型往往需要学习多个参数,为评估单个参数对整体成本函数的影响,我们需要计算成本函数对该参数的偏导数,即在其他参数保持不变的条件下...
A.Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法,而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。logit仅仅是最大化似然函数,并没有最大化后验概率,更谈不上最小化后验概率B.Logit回归的输出就是样本属于正类别的几率,可以计算出概率,C.SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面,...
串行计算;从模型构建上讲,传统的计算方法采用从上到下的方式预先构建数学模型,在神经元网络中,系统通过采集数据并进行学习的方法在计算过程中构建数据模型,进而建立网络结构;综合讲来,神经元网络适应性较强,并行计算处理速度较快,对经验知识要求
在逻辑回归模型中,模型的功能是根据输入x预测输出y,自然x是已知的,是“显”,y是要预测的,是“隐”,所以模型将决策函数假设为后验概率P(y|x)。但是在参数估计的过程中,输入的是训练数据,训练数据的x、y都是已知的,而模型参数θ才是未知的,所以x、y是“显”,θ是“隐”,所以此时的似然函数不是P(x|y)...
超参数是机器学习算法的调优参数(tuning parameters),常应用于估计模型参数的过程中,由用户直接指定,可以使用启发式方法来设置,并能依据给定的预测问题而调整。例如,训练神经网络的学习速率或逻辑回归损失函数中的正则化强度(regularization strength)等。需要注意,超参数与模型...
8. Loss functions:学习算法可以被视作优化不同的损失函数:应用于支持向量机中的“铰链”错误函数图形,以蓝色线条表示,为了逻辑回归,随着错误函数被因子1/ln(2)重新调整,它通过点(0,1),以红色线条表示。黑色线条表示误分,均方误差以绿色线条表示。 9. Geometry of least squares:带有两个预测的最小二乘回归的...
一、分类算法中的损失函数 1、0-1损失函数 2、Log损失函数 2.1、Log损失 2.2、Logistic回归算法的损失函数 2.3、两者的等价 3、Hinge损失函数 3.1、Hinge损失 Hinge损失是0-1损失函数的一种代理函数,Hinge损失的具体形式如下: max(0,1−m) 运用Hinge损失的典型分类器是SVM算法。
这种方法将数据变换成均匀分布,但会改变原有数据的分布状态。 聚类法:例如使用K均值算法将样本集分为多个离散化的簇。这种方法基于数据的自然聚类或分组进行离散化。 卡方过滤:通过基于卡方的离散化方法,找出数据的最佳临近区间并合并,形成较大的区间。这种方法旨在减少区间的数量,同时保持数据的重要特征。 举例1:一...
logistic回归的代价函数 可以简化为:(使用极大似然法——统计学中为不同模型快速寻找参数的方法,对数损失函数也叫极大似然损失函数) J(theta):Cost Function(代价函数);h(x): Hypothesis; y: 为实际值;为了让h(x)与y拟合,需要通过代价函数求theta,实现这个过程的算法叫梯度下降算法。