第二部分 分类和逻辑回归(Classification and logistic regression) 接下来讲一下分类的问题。分类问题其实和回归问题很像,只不过我们现在要来预测的y的值只局限于若干个离散值。首先关注的是最简单的二元分类问题,也就是说咱们y只有两个取值,0或者1。(这里谈到的大部分内容也都可以扩展到多种类的情况。)例如,假如...
机器学习2 分类与逻辑回归 分类问题和线性回归问题很像,只是在分类问题中我们预测的 yy 值包含在一个小的离散数据集里。首先,认识一下二元分类(binary classification),在二元分类中,yy 的取值只能是 0 和 1。例如,我们要做一个垃圾邮件分类器,则 x(i)x(i) 为邮件的特征,而对于 yy,当它为1,则为...
根据学习过程中的不同经验,机器学习算法可以大致分类为 无监督(unsupervised)算法和 监督(supervised)算法。 无监督学习算法(unsupervised learning algorithm)训练含有很多特征的数据集,然后学习出这个数据集上有用的结构性质。在深度学习中,我们通常要学习生成数据集的整个概率分布,显式地,比如密度估计,或是隐式地,比如...
感知机的基本思想和逻辑回归类似,在二维平面上,用一条线分开两类,在三维平面上,用一个平面分开两类。所以使用感知机的数据必须是线性可分的数据。与逻辑回归不同,逻辑回归让所有点尽量远离分隔线,感知机让误分类的样本距离分隔线尽量近,让误分类样本离超平面的距离尽量小(当没有误分类点时,感知机存在多个超平面都...
前文介绍的 经典机器学习方法(1)—— 线性回归 适用于连续值预测问题(回归问题),本文介绍适用于离散值预测(分类问题)的 softmax 回归模型,这是一种基于神经网络的经典分类模型 softmax 回归和线性回归内部一样是线性模型,区别在于 softmax 回归的输出从一个变成了多个 ...
而且往往分类问题是非线性的,线性回归的东西在大部分场景下都是失效的。所以能够满足上述特点的假设函数只有sigmoid函数。给它一个很大的数,它会给你一个接近1的数;给它一个很小的数,它会给你一个接近0的数,将你的任何复杂的非线性组合坍缩为一个合理的数字。
机器学习练习2 python复现- 逻辑回归 在此练习中,需要实现逻辑回归应用于分类任务。还通过将正则化加入训练算法中来提高算法的鲁棒性,并用更复杂的情形进行测试。 逻辑回归 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,...
152.2 多元线性回归train_test_split函数的参数:train_data是指所要划分的样本数据集;train_target表示所要划分的样本输出结果(对于分类问题,就是类标签);test_size用来设置测试样本所占的比例,在这个例子中,它的值为0.2,这表明训练数据集占80%,测试数据集占20%。如果这个参数的值为整数,就表示从数据集中随机选择...
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。 (1)监督学习 监督学习是指开发人员可以标记样本数据并设置算法运行的严格边界,目的是扩展数据范围,并根据标记的样本数据预测未标记的数据,包括分类和回归两个主要过程。常用的监督学习...