转自:http://blog.csdn.net/ariessurfer/article/details/41310525 Logistic回归为概率型非线性回归模型,是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多 变量分析方法.通常的问题是,研究某些因素条件下某个结果是否发生,比如医学中根据病人的一些症状来判断它是 否患有某种病. 在讲解Logistic回归理论之前,我们先从LR分类器说起.LR分类器,即Logistic Regression Classifier. 在分类情形下,经过学习后

2019牛客多校第二场 A Eddy Walker(概率推公式) 传送门:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/882/A 题意: 给你一个长度为n的环,标号从0~n-1,从0号点出发,每次向左走或者向右走的概率是相同的,问你出发后,经过n-1个点后,恰好到达点m的概率是多少,答案是一个前缀积 题解: 讨论两个点的情况: 点0->1的期望是1 讨论三个点的情况 假设我们要到点3,我们必须经过点2,然而我们到了点2可能会再回到点1再到达点3,所以我们讨论必须经过的

题意:有3个杯子,排放一行,刚开始钥匙在中间的杯子,每次操作,将左右两边任意一个杯子进行交换,问n次操作后钥匙在中间杯子的概率 分析:考虑动态规划做法,dp[i]代表i次操作后的,钥匙在中间的概率,由于每次操作独立,dp[i]=(1-dp[i-1)/2; 显然,dp[1]=0; 由刚才那个式子可以得出:dp[i]-1/3=(-1/2)*(dp[i-1]-1/3),这是高中数列知识 然后 设dp[i]=p/q; dp[i]=(2^(n-1)+(-1)^n)/(3*2^(n-1)) 它要求p/q是最

495. Kids and Prizes Time limit per test: 0.25 second(s) Memory limit: 262144 kilobytes input: standard output: standard ICPC (International Cardboard Producing Company) is in the business of producing cardboard boxes. Recently the company organized

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

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

再谈广义线性模型之前,先来看一下普通线性模型: 普通线性模型的假设主要有以下几点: 1.响应变量Y和误差项ϵ正态性:响应变量Y和误差项ϵ服从正态分布,且ϵ是一个白噪声过程,因而具有零均值,同方差的特性. 2.预测量xi和未知参数βi的非随机性:预测量xi具有非随机性.可测且不存在测量误差:未知参数βi认为是未知但不具随机性的常数,值得注意的是运用最小二乘法或极大似然法解出的未知参数的估计值β^i则具有正态性. 广义线性模型(generalized linear model)正是在普通线性模型的基

在上一篇中提到的Logistic回归是利用最大似然概率的思想和梯度上升算法确定θ,从而确定f(θ).本篇将介绍还有一种求解最大似然概率ℓ(θ)的方法,即牛顿迭代法. 在牛顿迭代法中.如果一个函数是,求解θ值使得f(θ)=0. 在图1中可知, 图1 选择一个点,相应函数值为,并将相应的切线与x轴相交的点记为,所以 ,依此类推可知牛顿迭代规律. 为了求得最大似然概率ℓ(θ).让,所以牛顿迭代方法确定最大似然概率的公式为: 在Logistic回归中,θ是一个向量. 因此公式可表示为: H是一个n*n的

#include <cstdio> #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; int t,n,d; int main() { scanf("%d",&t); int cas=1; while(t--) { scanf("%d%d",&n,&d); printf("Ca

概率和期望dp 概率和期望好神啊,完全不会. 网上说概率要顺着推,期望要逆着推,然而我目前做的概率期望题正好都与此相反2333   概率: 关于概率:他非常健康 初中概率题非常恐怖.现在来思考一道题:中国放弃参加IOI2018的概率是多少?理性的回答:趋近于0:asuldb的回答:和他NOIP AK的概率差不多:按照初中的观点:1/2(有可能放弃,有可能不放弃),所以他有挺大的可能AK NOIP啦. 有一次期中考试做过一道题:小明的班里有3/4的人学数学,1/4人学英语,问小明学数学的概率是多少

sklearn线性回归模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import linear_model def get_data(): #506行,14列,最后一列为label,前面13列为参数 data_original = np.loadtxt('housing.data') scale_data = scale_n(data_original) np.random.shuffle(scale_dat

数学期望 P=Σ每一种状态*对应的概率. 因为不可能枚举完所有的状态,有时也不可能枚举完,比如抛硬币,有可能一直是正面,etc.在没有接触数学期望时看到数学期望的题可能会觉得很阔怕(因为我高中就是这么认为的,对不起何老板了QwQ),避之不及. 但是现在发现大多数题就是手动找公式或者DP推出即可,只要处理好边界,然后写好方程,代码超级简短.与常规的求解不同,数学期望经常逆向推出. 比如常规的dp[x]可能表示到了x这一状态有多少,最后答案是dp[n].而数学期望的dp[x]一般表示到了x这一状态还

C. Journey time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output There are n cities and n - 1 roads in the Seven Kingdoms, each road connects two cities and we can reach any city from any other

怎么样计算偏导数来实现logistic回归的梯度下降法 它的核心关键点是其中的几个重要公式用来实现logistic回归的梯度下降法 接下来开始学习logistic回归的梯度下降法 logistic回归的公式 现在只考虑单个样本的情况,关于该样本的损失函数定义如上面第三个公式,其中a是logistic回归的输出,y是样本的基本真值标签值, 下面写出该样本的偏导数流程图 假设样本只有两个特征x1和x2 为了计算Z,我们需要输入参数w1和w2和b 因此在logistic回归中,我们要做的就是变换参数w

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49515215 统计函数Statistical functions(scipy.stats) Python有一个很好的统计推断包.那就是scipy里面的stats. Scipy的stats模块包含了多种概率分布的随机变量,随机变量分为连续的和离散的两种.所有的连续随机变量都是rv_continuous的派生类的对象,而所有的离散随机变量都是 rv_discrete的派生类的对象. This modul

scipy.stats Scipy的stats模块包含了多种概率分布的随机变量,随机变量分为连续的和离散的两种.所有的连续随机变量都是rv_continuous的派生类的对象,而所有的离散随机变量都是 rv_discrete的派生类的对象. This module contains a large number of probability distributions as well as a growing library of statistical functions. Each univ

前言废话,作者说把代码公布在gitub上,但是迟迟没有公布,我发邮件询问代码情况,邮件也迟迟不回,表示很尴尬..虽然种种这些,但是工作还是好工作,这个没的黑,那我们今天就来详细的介绍这篇文章. 导论:不了解caption的童鞋可以去看下这两篇知乎专栏:     看图说话的AI小朋友--图像标注趣谈(上)     看图说话的AI小朋友--图像标注趣谈(下) 一:摘要     作者提出了一个新的attention模型,这个模型与以往的区别在于,不仅考虑了状态与预测单词之间的关系,同时也考虑了图像区域

机器学习基础算法理解和总结 KNN算法 理解 KNN其实是最好理解的算法之一,其实就是依次和空间中的每个点进行距离比较,取距离最近的N个点,看这N个点的类别,那么要判断的点的类别就是这N个点中类别占比最大的点的类别了(投票表决),这就是暴力的KNN方法.还有一种是通过构造kd树的方式实现.kd树算法并没有从一开始就去计算测试样本和训练样本之间的距离,而是先去训练构造一个kd树,然后用kd树对测试样本进行预测(平衡二叉树). 实现步骤 对于分类问题,实现步骤为 不需要训练,需要提供超参数k 取样本

(转载请注明出处哦~) 参考链接: 1. 误差函数的wiki百科:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%AF%AF%E5%B7%AE%E5%87%BD%E6%95%B0 2. 正态分布的博客:https://blog.csdn.net/hhaowang/article/details/83898881 3. StackExchange Mathematics: Why the error function is so similar to the hyperboli

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值.平时,经常能接触到涉及 HMM 的相关文章,一直没有仔细研究过,都是蜻蜓点水,因此,想花一点时间梳理下,加深理解,在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍. 考虑下面交通灯的例子,一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红.这个序列可以画成一个状态机,不同的状态按照这个状态机互相交替,每一个状

隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲. 用最经典的例子,掷骰子.假设我手里有三个不同的骰子.第一个骰子是我们平常见的骰子(称这个骰子为D6),6个面,每个面(1,2,3,4,5,6)出现的概率是1/6.第二个骰子是个四面体(称这个骰子为D4),每个面(1,2,3,4)出现的概率是1/4.第三个骰子有八个面(称这个骰子为D8),每个面(1,2,3,4,5,6,7,8)出现的概率是1/8. &lt;img src="https://pic4.zhimg.com/435fb8d2d675d