12 2017 档案
摘要:一、逻辑回归 逻辑回归是由线性回归演变过来,线性回归是将X映射到一个实数域,而逻辑回归是将X映射到一个离散集合,因为只是一个分类问题。 1、逻辑回归模型 01分类问题 对于01分类问题,在线性回归后加入一个逻辑函数,即sigmoid函数 逻辑回归是通过最大似然估计来求解参数的,一个样本01的概率分别
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摘要:线性回归: 参考博客:http://blog.csdn.net/sxf1061926959/article/details/66976356 线性回归问题就是给点一些点,通过拟合一条直线使这些点到这条直线的距离最近,可以分为一元线性回归和多元线性回归,一元是指 y = mx + b,多元是指:y =
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摘要:生成模型与判别模型的区别: 生成模型:生出数据分布的模型, 在处理过程中得到数据的统计信息 p(x|y) 判别模型:判断数据分类的模型; 得到数据的分类, p(y|x) 高斯判别分析模型 http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/9285001
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摘要:一、词向量 词向量的表示方法: 1、one-hot representation,就是用一个很长的向量来表示一个词,向量的长度为词典的大小,向量的分量只有一个 1,其他全为 0, 1 的位置对应该词在词典中的位置。但这种词表示有两个缺点:(1)容易受维数灾难的困扰,尤其是将其用于 Deep Lear
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