90Zeng - 博客园

2014年10月7日

摘要：考虑一个多分类问题，即预测变量y可以取k个离散值中的任何一个.比如一个邮件分类系统将邮件分为私人邮件，工作邮件和垃圾邮件。由于y仍然是一个离散值，只是相对于二分类的逻辑回归多了一些类别。下面将根据多项式分布建模。考虑将样本共有k类，每一类的概率分别为,由于，所以通常我们只需要k-1个参数即可，为了推... 阅读全文

posted @ 2014-10-07 15:41 90Zeng 阅读(2824) 评论(0) 推荐(0) 编辑

逻辑回归实战

摘要：开始，首先下载数据ex4Data.zip假设该数据集代表着一所高中学生中40名被大学录取，而另外40名没有被大学录取。每一个训练样例(x(i),y(i))包含一个学生的两科标准考试成绩以及是否被录取的标签。现在需要建立一个分类模型，要求根据学生的两科考试成绩，来判断学生被录取的概率。画出数据：x =... 阅读全文

posted @ 2014-10-07 11:52 90Zeng 阅读(1306) 评论(0) 推荐(0) 编辑

牛顿方法

摘要：在逻辑回归之问题建模分析中我们提到最大化参数θ的最大化似然函数可以用梯度下降法，对参数进行更新直至上面的对数似然函数收敛。下面引入另一种方法：牛顿方法。开始，首先我们考虑如何找到一个函数的零点。也就是我们有一个函数：，我们希望找到一个值θ，使得.我们首先随机取某一点(x,f(x))，那么f(x)在该... 阅读全文

posted @ 2014-10-07 10:34 90Zeng 阅读(909) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2014年10月6日

逻辑回归之问题建模分析

摘要：首先，我们引入分类问题，其实分类问题和回归问题很相似，只是分类问题中我们要预测的y值是有限数量的离散值，而不是回归问题中的连续值。为了说明，我们现在只讨论二分类问题，也就是说y只能取0和1两种值。对于这种二分类问题，当然也可以用线性回归去学习，然后根据给的的x预测出y,只是当预测出的y大于1或者小于... 阅读全文

posted @ 2014-10-06 22:40 90Zeng 阅读(1159) 评论(1) 推荐(0) 编辑

线性回归之问题建模

摘要：考虑下图所示数据集：这是一个关于居住面积，卧室数量和房屋价格的数据集。对于这个数据集，x就是二维的向量，因为每一个训练样本包含两个属性（居住面积，卧室数量）。为了进行监督学习，必须提出一个合理的假设或函数，假如我们用线性函数$h_{\theta}(x)=\theta_{0}+\theta_{1}x_... 阅读全文

posted @ 2014-10-06 20:31 90Zeng 阅读(932) 评论(0) 推荐(0) 编辑

线性回归之实践

摘要：对于数据ex2Data.zip，学习出一个函数h(x)，使之能较好地预测出y的值。其中x表示孩子的年龄，y表示孩子的身高。首先画出原始数据在坐标轴中的分布情况：x = load('ex2x.dat'); y = load('ex2y.dat');m = length(y); %计算出训练样本的个数%... 阅读全文

posted @ 2014-10-06 12:07 90Zeng 阅读(940) 评论(2) 推荐(1) 编辑

线性回归(linear regression)之监督学习

摘要：假设有以下面积和房屋价格的数据集：可以在坐标中画出数据的情况：就是基于这样一个数据集，假定给出一个房屋的面积，如何预测出它的价格？很显然就是我们只需建立一个关于房屋面积的函数，输出就是房屋的价格。所以引出监督学习的概念：给定训练集X，学习出一个函数h:X→Y,使得函数h(x)能够较好地对于Y做出预测... 阅读全文

posted @ 2014-10-06 10:31 90Zeng 阅读(439) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2014年8月25日

hadoop学习笔记之倒排索引

摘要：利用hadoop实现一个简单的倒排索引。阅读全文

posted @ 2014-08-25 11:23 90Zeng 阅读(505) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2014年8月22日

Java学习笔记之==与equals

摘要：最简洁地介绍==运算符与equals方法的异同。阅读全文

posted @ 2014-08-22 19:01 90Zeng 阅读(780) 评论(1) 推荐(0) 编辑

2014年8月21日

Java学习笔记之深入理解引用

摘要：用最简单的图文介绍Java中的引用的原理。阅读全文

posted @ 2014-08-21 10:46 90Zeng 阅读(1247) 评论(3) 推荐(1) 编辑

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