本文转载自:https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52554582 这个系列主要记录我在学习各个深度学习算法时候的笔记,因为之前已经学过大概的概念,所以这轮学习比较着重于公式推导和具体实现,而对概念上的描述不多,因此比较适合对此有一定基础的同学. 在正式开始写深度学习的知识之前,会有两节传统神经网络的内容,因为深度学习中大量运用了以往神经网络的知识.搞懂传统的神经网络如何工作是很有必要的,有助于对之后的学习打下坚实的基础. 1. log

在研究X对于Y的影响时,如果Y为定量数据,那么使用多元线性回归分析(SPSSAU通用方法里面的线性回归):如果Y为定类数据,那么使用Logistic回归分析. 结合实际情况,可以将Logistic回归分析分为3类,分别是二元Logistic回归分析.多元有序Logistic回归分析和多元无序Logistic回归分析,如下图. ​ SPSSAU Logistic回归分析分类

/***********Ryear.java begin********************/ import java.util.Scanner;public class Ryear { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { /** * 编写程序,判断给定的某个年份是否是闰年. * 闰年的判断规则如下: * (1)若某个年份能被4整除但不能被100整除,则是闰年. * (2)若某个年份能被400整除,则也是

Yoshua Bengio最新演讲:Attention 让深度学习取得巨大成功(46ppt) Yoshua Bengio,电脑科学家,毕业于麦吉尔大学,在MIT和AT&T贝尔实验室做过博士后研究员,自1993年之后就在蒙特利尔大学任教,与 Yann LeCun. Geoffrey Hinton并称为“深度学习三巨头”,也是神经网络复兴的主要的三个发起人之一,在预训练问题.为自动编码器降噪等自动编码器的结构问题和生成式模型等等领域做出重大贡献.他早先的一篇关于语言概率模型的论文开创了神经网络做语言

1,编写程序,判断给定的某个年份是否是闰年. 闰年的判断规则如下: (1)若某个年份能被4整除但不能被100整除,则是闰年. (2)若某个年份能被400整除,则也是闰年. import java.util.Scanner; class Bissextile{ public static void main(String[] arge){ System.out.print("请输入年份"); int year;    //定义输入的年份名字为“year” Scanner scanner 

首先回顾了几个Linear Model的共性:都是算出来一个score,然后做某种变化处理. 既然Linear Model有各种好处(训练时间,公式简单),那如何把Linear Regression给应用到Classification的问题上呢?到底能不能迁移呢? 总结了如下的集中Linear Model的error functions的表达式: 这里都提炼出来了ys这一项,y表示需要更正的方向{+1,-1},s表示需要更正的幅度(score) 三种error function可以这么理解: (

项目Beta冲刺--4/7 作业要求 这个作业属于哪个课程 软件工程1916-W(福州大学) 这个作业要求在哪里 项目Beta冲刺 团队名称 基于云的胜利冲锋队 项目名称 云评:高校学生成绩综合评估及可视化分析平台 这个作业的目标 团队的代码规范.本次冲刺任务与计划 其他参考文献 1.邹欣.构建之法[M].3版:人民邮电出版社,2014. 1.团队信息 团队名称:基于云的胜利冲锋队 成员信息 队员学号 队员姓名 个人博客地址 备注 221500201 孙文慈 https://www.cnblog

本单元的OO作业相比以前的,实在可以以和蔼来形容.但是和蔼并不意味着什么都不做,这单元的两次作业,特点在于每种查询难度不大,但是有很多需要商榷的细节点和查询种类比较多.由于UML图和java8之间,存在着不少的差异,所以为了厘清这些差异,也花费了不少时间,也给代码编写和测试产生了不少歧义. 第一次作业 对于类图的查询,即需要对于输入的信息,进行一定的分析和构图:输入为"类"则构建类对象,输入为"继承"则修改类对象的"父"变量,输入为"属

常见算法(logistic回归,随机森林,GBDT和xgboost) 9.25r早上面网易数据挖掘工程师岗位,第一次面数据挖掘的岗位,只想着能够去多准备一些,体验面这个岗位的感觉,虽然最好心有不甘告终,不过继续加油. 不过总的来看,面试前有准备永远比你没有准备要强好几倍. 因为面试过程看重的不仅是你的实习经历多久怎样,更多的是看重你对基础知识的掌握(即学习能力和逻辑),实际项目中解决问题的能力(做了什么贡献). 先提一下奥卡姆剃刀:给定两个具有相同泛化误差的模型,较简单的模型比较复杂的模型更可取

摘要 一种基于混沌Logistic加密算法的图片加密与还原的方法,并利用Lena图和Baboon图来验证这种加密算法的加密效果.为了能够体现该算法在图片信息加密的效果,本文还采用了普通行列置乱加密算法和像素点的RGB的值的缩放算法这两种算法对相同的图片的图片进行处理,利用matlab通过显示加密过后的图片以及直方图分析可以很直观的发现混沌Logistic加密算法对图片信息加密的效果更好,并且很好地隐藏了原始图像的统计特性,能够有效地抵御基于图像像素值的统计攻击,达到了图像加密的效果. 混沌Log

简单总结一下机器学习最常见的两个函数,一个是logistic函数,另一个是softmax函数,若有不足之处,希望大家可以帮忙指正.本文首先分别介绍logistic函数和softmax函数的定义和应用,然后针对两者的联系和区别进行了总结. 1. logistic函数 1.1 logistic函数定义 引用wiki百科的定义: A logistic function or logistic curve is a common "S" shape (sigmoid curve). 其实逻辑斯

今天无意发现下面这个表现: $  env -i bash -c cd bash: line 0: cd: HOME not set $ env -i bash -c 'echo $HOME' 这表明了,Bash 只会从环境变量中继承 HOME 变量,从来不自己初始化它?为了证实这个想法,我去翻了下源码,发现其实并不是,在一种情况下,Bash 是会主动初始化 HOME 变量的: && posixly_correct == ) set_home_var (); 从这句源码看出,Bash 只有在

Logistic回归 算法优缺点: 1.计算代价不高,易于理解和实现2.容易欠拟合,分类精度可能不高3.适用数据类型:数值型和标称型 算法思想: 其实就我的理解来说,logistic回归实际上就是加了个sigmoid函数的线性回归,这个sigmoid函数的好处就在于,将结果归到了0到1这个区间里面了,并且sigmoid(0)=0.5,也就是说里面的线性部分的结果大于零小于零就可以直接计算到了.这里的求解方式是梯度上升法,具体我就不扯了,最推荐的资料还是Ng的视频,那里面的梯度下降就是啦,只不过一

前面我们说过二分类Logistic回归模型,但分类变量并不只是二分类一种,还有多分类,本次我们介绍当因变量为多分类时的Logistic回归模型. 多分类Logistic回归模型又分为有序多分类Logistic回归模型和无序多分类Logistic回归模型 一.有序多分类Logistic回归模型 有序多分类Logistic回归模型拟合的基本方法是拟合因变量水平数-1个Logistic回归模型,也称为累积多分类Logit模型,实际上就是将因变量依次分割成两个等级,对这两个等级建立二分类Logistic

最近在研究机器学习,使用的工具是spark,本文是针对spar最新的源码Spark1.6.0的MLlib中的logistic regression, linear regression进行源码分析,其理论部分参考:http://www.cnblogs.com/ljy2013/p/5129610.html 下面我们跟随我的demo来一步一步解剖源码,首先来看一下我的demo: package org.apache.spark.mllib.classification import org.apac

本章内容 □sigmod函数和logistic回归分类器 □最优化理论初步□梯度下降最优化算法□数据中的缺失项处理 这会是激动人心的一章,因为我们将首次接触到最优化算法.仔细想想就会发现,其实我们日常生活中遇到过很多最优化问题,比如如何在最短时间内从入点到达氏点?如何投人最少工作量却获得最大的效益?如何设计发动机使得油耗最少而功率最大?可风,最优化的作用十分强大.接下来,我们介绍几个最优化算法,并利用它们训练出一个非线性函数用于分类.读者不熟悉回归也没关系,第8章起会深入介绍这一主题.假设现在有

logistic regression,这个算法只能解决简单的线性二分类,在众多的机器学习分类算法中并不出众,但它能被改进为多分类,并换了另外一个名字softmax, 这可是深度学习中响当当的分类算法. Reference: denny的学习专栏  // 臭味相投的一个博客 Xml保存图片的方法和读取的方式. Mat显示内部的多个图片. Mat::t() 显示矩阵内容. 本文用它来进行手写数字分类. 在opencv3.0中提供了一个xml文件,里面存放了40个样本,分别是20个数字0的手写体和2

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得: #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要.难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点: #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末.博主能力有限,若有错误,恳请指正: #---------------------------------------------------------------------------------# logistic function(sigmo

本文申明:本系列笔记全部为原创内容,如有转载请申明原地址出处.谢谢 序言:what is logistic regression? Logistics 一词表示adj.逻辑的;[军]后勤学的n.[逻]数理逻辑;符号逻辑;[军]后勤学, “回归”是由英国著名生物学家兼统计学家高尔顿在研究人类遗传问题时提出来的.为了研究父代与子代身高的关系,高尔顿搜集了1078对父亲及其儿子的身高数据.他发现这些数据的散点图大致呈直线状态,也就是说,总的趋势是父亲的身高增加时,儿子的身高也倾向于增加.但是,高尔顿对

Classification is one of the major problems that we solve while working on standard business problems across industries. In this article we’ll be discussing the major three of the many techniques used for the same, Logistic Regression, Decision Trees

首先说明啊:logistic分类器是以Bernoulli(伯努利) 分布为模型建模的,它可以用来分两种类别:而softmax分类器以多项式分布(Multinomial Distribution)为模型建模的,它可以分多种互斥的类别. 补充: 什么是伯努利分布?伯努利分布[2]是一种离散分布,有两种可能的结果.1表示成功,出现的概率为p(其中0<p<1).0表示失败,出现的概率为q=1-p. 什么是二项分布?二项分布即重复多次的伯努利分布哦: 什么是多项式分布?即它把两种状态推广到了多种状态,是