前几篇介绍了逻辑回归在机器学习中的重要性:5个原因告诉你:为什么在成为数据科学家之前,“逻辑回归”是第一个需要学习的 以及逻辑回归的理论和公式推导:路远:【机器学习笔记】:从零开始学会逻辑回归(一) 继上一篇,本篇将引出一个逻辑回归的实战练习,利用逻辑回归进行二分类,通过练习你将学会: 理解逻辑回归模型参数...
二、分析,资料参考,概念加深: 许多人对线性回归都比较熟悉,但知道逻辑回归的人可能就要少的多。从大的类别上来说,逻辑回归是一种有监督的统计学习方法,主要用于对样本进行分类。 主要解决问题:分类问题---二分类问题 如果需要解决多分类问题--- softmax 回归 什么是分类?分类是监督学习的一个核心问题,在监督学习...
在这个练习中,你将使用逻辑回归来判断学生是否被大学录取 在训练的初始阶段,我们将要构建一个逻辑回归模型来预测,某个学生是否被大学录取。设想你是大学相关部分的管理者,想通过申请学生两次测试的评分,来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。对于每一个训练样本,你有他们两...
在这篇文章中,我们将把我们的目标从预测连续值(回归)变成分类两个或更多的离散的储存器(分类),并将其应用到学生入学问题上。假设你是一个大学的管理人员,你想要根据两门考试的结果来确定每个申请人的录取机会。你可以把以前申请人的历史资料作为训练集使用。对于每一个训练例子,你有申请人的两门考试成绩和录取决定...
“y”是有标签样本中的标签。由于这是逻辑回归,因此“y”的每个值必须是 0 或 1。 “y'”是对于特征集“x”的预测值(介于 0 和 1 之间)。 对数损失函数的方程式与 Shannon 信息论中的熵测量密切相关。假设“y”属于伯努利分布,它也是似然函数的负对数。实际上,最大限度地降低损失函数的值会生成最大的似...
以下是一些精选的机器研究算法考试练题,帮助我们巩固对这些算法的理解和应用。 1.逻辑回归算法 题目 给定一个分类问题的数据集,数据集中的特征有两个:X1和X2,标记为y。已经训练得到逻辑回归模型的参数为: θ = [-1, 2, 1] 请计算以下数据点的分类结果: -数据点1: X = [1, 3] -数据点2: X = [1...
在本系列的第3部分中,我们实现了简单的和正则化的逻辑回归。但我们的解决方法有一个限制—它只适用于二进制分类。在本文中,我们将在之前的练习中扩展我们的解决方案,以处理多级分类问题。 在语法上快速标注,为了显示语句的输出,我在代码块中附加了一个“>”,以表明它是运行先前语句的结果。如果结果很长(超过1-...
本文旨在帮助理解吴恩达机器学习课程中关于逻辑回归的练习。 1.逻辑回归 原题为构建一个逻辑回归模型来预测某个学生是否被大学录取。录取的评定标准是两次测试的得分。给定了一个训练样本集(ex2data1),包含之申请的学生的两次测试评分和录取结果。 1.1绘制数据 ...
行预测。这种学习算法称为(__)。 A)k-means B)k近邻学习 C)随机森林 D)决策树 6.[单选题]下列哪种去噪方法能较好的保持图像边缘。() A)中值滤波 B)双边滤波 C)均值滤波 D)高斯滤波 7.[单选题]假设三个稠密矩阵(DenseMatrix)A, B,C的尺寸分别为m*n,n*q和p*q,且mnpqmnpq,一下计算顺序会加速的...
吴恩达有一套课程Deep Learning,对机器学习的基础理论做了非常好的介绍,上课视频质量非常好,而且练习题都设计得很有水平,并提供了Matlab的答案。本文针对这些练习题,提供了一份R语言版的答案。 练习2-线性回归 题目与数据请点这里 # read data: x is age, y is height ...