感知機lr

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感知機

弄清感知機(Perceptron)是學好支援向量機和神經網路的基礎,本文試圖對何為感知機(即感知機模型的表示),如何訓練感知機(找到最佳的感知機模型引數)這兩個問題作出清楚的回答。 什麼是感知機? 感知機的數學表達: 感知機由Rosenblatt在1957年提出,是一種二類線性分類模型。輸入一個實數 […]

感知機–模型與策略

看到模型和策略,應該很快聯想到了李航的《統計學習方法》,統計學習方法的三要素定義為:模型、策略、演算法。 感知機 感知機是二分類的線性分類模型,輸入為例項的特徵向量,輸出為例項的類別(取 1和-1)。感知機對應於輸入空間中將例項劃分為兩類的分離超平面。感知機旨在求出該超平面,為求得超平面匯入了基於誤 […]

LR(Logistic Regression) 邏輯迴歸模型 進行二分類或多分類 及梯度下降學習引數

邏輯迴歸(Logistic Regression, LR)是傳統機器學習中的一種分類模型,由於演算法的簡單和高效,在實際中應用非常廣泛。它的起源非常複雜,可以看參考引用1。具體應用實踐可以看這裡。 問題背景 對於二元分類問題,給定一個輸入特徵向量X” role=”presen […]

LR模型的原理和公式推導

介紹 Logistic迴歸演算法,名字雖帶有迴歸,但其實是一個分類模型。 輸出Y=1的對數機率是由輸入x的線性函式表示的模型,直接對分類的可能性進行建模,並不是直接對分類的結果(0或者1)進行建模: 假設一個樣本屬於正樣本的概率為p,則: LR模型是線上性迴歸的基礎上,把特徵進行線性組合,再把組合的 […]

LR演算法(基礎及核心概念)

前言 首先需要清楚的是,LR(Logistic Regression)雖然是迴歸模型,但卻是經典的分類方法。 為什麼分類不用SVM呢?我們對比一下SVM,在二分類問題中,如果你問SVM,它只會回答你該樣本是正類還是負類;而你如果問LR,它則會回答你該樣本是正類的概率是多少~ 文章主要內容如下: LR […]

感知機模型(原始形式和對偶形式)

       本篇部落格主要介紹機器學習中十分基礎的感知機模型。感知機模型是二類分類的線性分類模型,其輸入為例項的特徵向量,輸出為例項的類別。我們寫出基於誤分類的損失函式,利用梯度下降法對損失函式進行極小化,求得感知機模型。        1.首先,我們假定線性方程 wx b=0 是一個超平面,令 […]