随笔分类 - 机器学习笔记

吴恩达机器学习网课系列

神经网络3

摘要：一、代价函数神经网络用的代价函数是逻辑回归代价函数的一般形式。二、反向传播算法为了计算代价函数的偏导数，我们采用反向传播算法。先通过前向传播求出激活值计算出最后一层的误差使用反向传播求出其它层的误差，从而得到代价函数的偏导数 l代表目前所计算的是第几层； j代表目前计算层中第几个神经元；阅读全文

posted @ 2023-02-26 16:54 同淋雪阅读(50) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络2

摘要：神经网络的直观理解 --使用一个手写数字识别的例子来理解神经网络。一张图片有28x28的像素块，根据像素块的灰度值不同，可排列成不同的数字。这里，我们把神经网络的第一层理解成一个装有数字的容器，数字代表对应像素的灰度值。0表示纯黑，1表示纯白，我们把这种数字称为“激活值”。我们把中间的称为隐藏阅读全文

posted @ 2023-02-25 22:28 同淋雪阅读(31) 评论(0) 推荐(0) 编辑

神经网络1

摘要：神经网络神经网络被发明后，最初的动机是能够编写软件、能够模拟人的大脑或生物的大脑学习和思考的方式。人类的一切思想起源于大脑的神经元，神经元发送电脉冲，有时会与其他的神经元形成新的连接。一个神经元使用树突接受输入，轴突用于输出。在某些数据庞大的应用领域，使用神经网络可以极大地提高运算效率。一、神经阅读全文

posted @ 2023-02-23 15:40 同淋雪阅读(37) 评论(0) 推荐(0) 编辑

多分类问题

摘要：多分类问题我们已经学习过二分类的问题，但是在生活中有很多场景，目标输出并不仅仅只有两种。例如手写数字的识别，数字不只有0和1两种，还有2、3、4、5、6、7、8、9，那我们就需要引入多分类的问题。一、Softmax算法 softmax回归算法是逻辑回归算法的泛化，这是一种针对多分类环境的二元分类阅读全文

posted @ 2023-02-23 15:37 同淋雪阅读(85) 评论(0) 推荐(0) 编辑

逻辑回归

摘要：逻辑回归在线性回归中，我们预测的目标变量取值范围比较广泛，但是在有些问题中，想要预测的结果可能只有两种。例如，我们想要判断一封电子邮件是否为垃圾邮件，又或者是想要预测一场体育比赛是否能取胜。诸如此类问题，我们称之为二分类问题。对于这种类型的问题，如果采用线性回归预测，通常结果是不准确的，特别是在数阅读全文

posted @ 2023-02-23 15:33 同淋雪阅读(130) 评论(0) 推荐(0) 编辑

多特征线性回归

摘要：多特征线性回归在单特征线性回归模型中，我们通过一个特征对目标变量进行预测，例如通过房子的大小来预测房价。但实际现实生活中，影响房价的因素往往不止面积一个，例如还有房间数、楼层、位置等等，所以我们需要用到多特征的模型来对房价进行预测。一、规定符号 xj：第j个特征 n：特征的数量 x(i)：第i个阅读全文

posted @ 2023-02-23 15:31 同淋雪阅读(264) 评论(1) 推荐(0) 编辑

单特征线性回归

摘要：单特征线性回归线性回归模型是回归模型的一种，通常用于预测数据。一、模型二、成本函数的使用线性回归的目标是找到合适的w、b，使成本函数的值最小，让假设函数直线与训练集拟合最好。成本函数是衡量预测值与真实值之间的差异，也即误差，误差越小，预测的结果自然更接近真实值。以下将展示成本函数与参数的可阅读全文

posted @ 2023-02-23 15:27 同淋雪阅读(167) 评论(0) 推荐(0) 编辑