logistic regression的loss叫做logistic loss,它和svm hinge loss类似,但是不会对点进行0惩罚,因为不管一个点离decision boundary多元,w*x都是有限大的,而sigmoid只有当无穷大时才会p(y|x)=1,所以每个点都会有loss,而svm hinge loss则只对support vector有loss。几个loss之间的关系看这里。 另外有个问题,可以用梯...
答案是logloss/cros-entropy [ \begin{align} L &= \sum_{i=1}^N y_i * log(p_i) + (1-y_i) *log(1-p_i)\ \end{align} ] 我们可以从两个角度来理解为什么logloss是对真实概率的估计 从极大似然估计的角度 logloss可以由极大似然函数取对数得到,最小化logloss对应的最大化似然函数。(p_i...
svm好像没啥假设,KNN和decision tree这类non-parameter的感觉没啥假设。 3.decision tree有loss function嘛 4.一般来说理解svm都是从几何角度,有没有其它角度? 有从概率的角度 5.decision tree有没有多重共线性的问题? 貌似木有 ,因为每次选最大增益,所以可以避免这个问题 6.decision tree的algoritms是greedy的...
print 'predicted class is:', output_prob.argmax() # 再把这1000维的向量最大值所在的标号取出来,即分类类别 只知道分类类别标号,并不能满足我们最终想知道这张图片到底是什么物体,所以需要一个索引,索引存在synset_words.txt中,这个文件需要自己下载,(下载方式:caffe/data/ilsvrc12里有个sh文件,通过这个文件...
因此我们在softmax training loss中增加了一个正则化项,我们约束这个feature transformation matrix尽可能近似于正交矩阵 正交变换不会丢失输入的信息,我们发现加上了这个正则项后我们的网络更加stable而且能够得到更好的结果 Theoretical Analysis 略,其实是看不懂 ...
制定组织的总体信息保护策略时,必须考虑数据分类和数据保护技术,以及如何帮助提供高效的 DLP。 DLP 不同于数据保护。 数据保护有助于防止未经授权的用户访问数据。 DLP 则有助于防止敏感数据的不当使用或共享。 业务标准和行业法规规定,组织必须努力保护敏感信息,防止无意中泄露。 敏感信息可能包括财务数据或个人信息,...
Loss2 = - \sum_{i=1}^k \bold y_i^p \log (\bold p_i^p)\\ 3 实验结果 数据集使用了LAPTOP、REST、TWITTER三个数据集:LAPTOP来源自SemEval 2014评测任务;REST是对SemEval 2014-2016三年评测的数据进行合并;TWITTER数据集没有划分,基于10-fold交叉验证得出实验结果。三个数据集包含三个情绪极性:积极...
什么是数据丢失防护?已完成 100 XP 7 分钟 制定组织的总体信息保护策略时,必须考虑数据分类和数据保护技术,以及如何帮助提供高效的 DLP。 DLP 不同于数据保护。 数据保护有助于防止未经授权的用户访问数据。 DLP 则有助于防止敏感数据的不当使用或共享。 业务标准和行业法规规定,组织必须努力保护敏感信息,防止无意...