一.log——sigmoid函数 二.tan——sigmoid函数

支持向量机是建立在统计学习理论基础之上的新一代机器学习算法,支持向量机的优势主要体现在解决线性不可分问题,它通过引入核函数,巧妙地解决了在高维空间中的内积运算,从而很好地解决了非线性分类问题. 构造出一个具有良好性能的SVM,核函数的选择是关键．核函数的选择包括两部分工作:一是核函数类型的选择,二是确定核函数类型后相关参数的选择．因此如何根据具体的数据选择恰当的核函数是SVM应用领域遇到的一个重大难题,也成为科研工作者所关注的焦点,即便如此,却依然没有得到具体的理论或方法来指导核函数的选取 1.

有时我们需要用到SVR(支持向量回归)方法,而 matlab 自带的svm工具箱不能做回归分析,于是有了安装libsvm包的打算. 中间遇到一些困难,比如找不到编译器等等,经过一下午和一晚上的努力,在matlab里可以使用libsvm了. 1.下载好libsvm包 下载libsvm-3.21到随意一个地方,比如到matlab安装路径下的 toolbox下——D:\MATLAB\R2014A\toolbox\下,并解压. 打开matlab,将libsvm-3.21\matlab 添加到路径,比如将

Matlab的solve()函数的使用方法 1.首先是对方程的求解 不废话直接上例子 syms x: eq=x^2+2*x+1; s=solve(eq,x); 结果如下 完美的算出了方程的解 现在对上面的代码进行一些说明 1.syms x:是必要的,这将会把x设为符号变量. 2.eq=x^2 +2x+1;eq也会变为一个符号变量用于储存方程 x^ 2+2x+1 2.s=solve(eq,x):中方程的结果由solve函数返回,存储在s里.注意(eq,x)中x是说明eq这个方程中x为变量. 这个看

(手机的颜色,大小,用户体验来加权统计总体的值)极大似然估计MLE 1.Logistic回归 Logistic regression (逻辑回归),是一种分类方法,用于二分类问题(即输出只有两种).如用于广告预测,也就是根据某广告被用户点击的可能性,把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方,结果是用户要么点击要么不点击. 通常两类使用类别标号0和1表示,0表示不发生,1表示发生. 问题引入 例如:有100个手机,其中有30个是你喜欢的,70个是不喜欢的.现预测你对第101个手机的喜好.这是一

这两个函数都是MATLAB中的内置函数,是基于梯形法则的数值积分公式 例如我们有函数y=x^3-2x-3,为了计算在[0,1]上的积分,可以这么做: 其中x和y分别是自变量和对应的值,trapz其实就是trapezoidal(梯形的简写),cumtrapz函数和trapz函数使用方法类似,但是返回的结果不一样.前面的cum是cumulation的意思,也就是累积,相当于是不断地从第一个值累积到当前的结果.   我们知道这个函数是可以直接使用经典积分理论计算的,精确值为 -15/4=-3.75,误

转自博客:http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200991713415422/ 一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文

最近任务用到matlab较多,第一版的代码大部分对于矩阵类的计算都是用for循环来完成的,主要是思维还没有适应matlab.看了同事的一份代码后,现在遇到需要循环的地方第一反应就是如何能够用矩阵的直接计算来替代.比如,统计一个矩阵中大于某值的所有元素的和.所以,就会经常要用到一些matlab已经写好的函数.在此整理出来,以备以后查用. 日期: tmpstr = '2015-05-08'; date = datestr(datenum(tmpstr),'yymmdd'); hourNum = ho

matlab里textread出现错误“Trouble reading floating point number from file (row 1, field 1)” 解决办法:traindata.xls另存为“文本文件(制表符分隔)(*.txt)” 然后再进行读取即可.

Sigmoid函数是一个S型函数. Sigmoid函数的数学公式为: 它是常微分方程 的一个解. Sigmoid函数具有如下基本性质: 定义域为 值域为, 为有界函数 函数在定义域内为连续和光滑函数 函数的导数为 不定积分为, 为常数 由于Sigmoid函数所具有的性质, 它常和单位阶跃函数用于构造人工神经网络; 另外心理学中的学习曲线的形状也和Sigmoid函数比较类似. 

本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲.该训练营第一期为风控主题,培训内容十分紧凑,非常好,推荐:CDA数据科学家训练营 ---------------------------------- 一.logit值的来源 逻辑回归一般将因变量二分类变量的0-1转变为频率[0,1],变成odds(优势比,[0,+∞]),然后log一下成为Logit值([-∞,+∞]) 优势比就是:odds=P(y=1)/P(y=0) logit值:logit=log(odds) 什么是sigmoid函数? 先定

##Logstic回归采用sigmoid函数的原因(sigmoid函数能表示二项分布概率的原因) sigmoid函数:  直觉上,采用sigmoid函数来模拟(0, 1)段函数是因为sigmoid函数接近(0, 1)分段函数且连续可导(即数学性质好). ###从分布的角度进行理解 **指数族分布**: ![]

MATLAB中“repmat”与“cat”函数的用法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. repmat函数 >> z=repmat(5,2,3) z = 5 5 5 5 5 5 >> y=repmat([6,5;7,9],3,4) y = 6 5 6 5 6 5 6 5 7 9 7 9 7 9 7 9 6 5 6 5 6 5 6 5 7 9 7 9 7 9 7 9 6 5 6 5 6 5 6 5 7 9 7 9 7

import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import random #sigmoid函数定义def sigmoid(x): # print('sigmoid:',x,1.0 / (1+math.exp(-x))) return 1.0 / (1+ np.exp(-x))#模拟数据x = [-2,6,-2,7,-3,3,0,8,1,10,2,12,2,5,3,6,4,5,2,15,1,1

0 - 定义 $Sigmoid$函数是一个在生物学中常见的S型函数,也称为$S$型生长曲线.在信息科学中,由于其单增以及反函数单增等性质,$Sigmoid$函数常被用作神经网络的阈值函数,将变量映射到0,1之间. 其曲线如下图: 1 - 导数 $$\begin{align*}sigmoid^{'}(x)&=(\frac{1}{1+e^{-x}})^{'} \\&=\frac{1}{1+e^{-x}}e^{-x}(-1)\\&=\frac{e^{-x}}{(1+e^{-x})^2}\

1 算术运算符 Matlab中的算术运算符按优先级由高到低为: (1) ^           幂 (2) *            乘      /            右除(正常除)      \            左除 (3) +            加        -            减 其中,乘法和除法处于同一个优先级,加法和减法处于同一个优先级. 这些运算符即可用于标量也可用于矩阵运算. 一个特殊的矩阵运算是转置,其运算符为’,例如A的转置为A’,示例如下: 2 数学

Logistic回归目的是从特征学习出一个0/1分类模型,而这个模型是将特性的线性组合作为自变量,由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷. 因此,使用logistic函数(或称作sigmoid函数)将自变量映射到(0,1)上,映射后的值被认为是属于y=1的概率.

Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型的函数,也称为S型生长曲线.[1] 中文名 Sigmoid函数 外文名 Sigmoid function 别名 S型生长曲线 Sigmoid函数由下列公式定义: 其对x的导数可以用自身表示: 前16个Sigmoid函数的数值为: Sigmoid函数的图形如S曲线: Sigmoid函数的级数表示: 在信息科学中,由于其单增以及反函数单增等性质,Sigmoid函数常被用作神经网络的阈值函数,将变量映射到0,1之间. 参考资料: Han, Jun; Mora

MATLAB快捷键大全 F1帮助 F2改名F3搜索 F4地址 F5刷新 F6切换 F10菜单 CTRL+A全选 CTRL+C复制 CTRL+X剪切 CTRL+V粘贴 CTRL+Z撤消 CTRL+O打开 SHIFT+DELETE永久删除 DELETE删除 ALT+ENTER属性 ALT+F4关闭 CTRL+F4关闭 ALT+TAB切换 ALT+ESC切换 ALT+空格键窗口菜单 CTRL+ESC开始菜单 拖动某一项时按CTRL复制所选项目 拖动某一项时按CTRL+SHIFT创建快捷方式 将光盘插入

详细对比请查看:http://www.zhihu.com/question/29021768/answer/43517930 . 激活函数的作用: 是为了增加神经网络模型的非线性.否则你想想,没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘.就算你叠加了若干层之后,无非还是个矩阵相乘罢了.所以你没有非线性结构的话,根本就算不上什么神经网络. 2. 为什么ReLU效果好: 重点关注这章6.6节:Piecewise Linear Hidden Unitshttp://www.iro.umontreal.ca/~b

最近在看 redux 的源码,代码结构很简单,主要就是6个文件,其中 index.js 负责将剩余5个文件中定义的方法 export 出来,其他5个文件各自负责一个方法的实现. 大部分代码比较简单,很容易看懂,但是在 applyMiddleware.js 中 有一个地方很有意思,用到了柯里化和箭头函数的组合.在增强 store,丰富 dispath 方法的时候,可能会用到多个 中间件,所以这个柯里化的嵌套可能会很深,导致对 箭头函数和柯里化 不是很熟悉的童鞋,一看源码就会有些理不清调用思路. 一