我的R语言小白之梯度上升和逐步回归的结合使用 今天是圣诞节，祝你圣诞节快乐啦，虽然我没有过圣诞节的习惯，昨天平安夜，也是看朋友圈才知道，原来是平安夜了，但是我昨晚跟铭仔两个人都不知道是平安夜跑去健身房玩了，给你们看下我两的练了一段时间的肌肉。 好了不显摆了，进入我们今天的主题通常在用sas拟合逻辑回归模型的时候，我们会使用逐步回归，最优得分统计模型的等方法去拟合模型。而在接触机器学习算法用R和python实践之后，我们会了解到梯度上升算法，和梯度下降算法。其实本质上模型在拟合的时候用的就是最大似然估
前几天飞扬博士更新了一篇算法文章，关于softmax regression的，它是logistic模型的扩展，因此要是能有些logistic regression的底子就看起来非常容易，因此在发softmax regression之前，重新复习一下logistic模型。 一句话介绍： logistic regression，它用回归模型的形式来预测某种事物的可能性，并且使用优势（Odds）来考察“某事物发生的可能性大小”。 上篇介绍了logistic模型的原理，如果你只是想使用它，而不需要知道它的生产过程，
logistic回归：从生产到使用【下：生产篇】 上篇介绍了logistic模型的原理，如果你只是想使用它，而不需要知道它的生产过程，即拟合方法及编程实现，那么上篇就足够了。如果你想知道它的上游生产，那么请继续。 本篇着重剖析logistic模型的内部生产流程、以及每一个流程的工作原理，暴力拆解。 上下两篇的大纲如下： 【上篇：使用篇】 1. Logistic回归模型的基本形式 2. logistic回归的意义 （1）优势 （2）优势比 （3）预测意义 3. 多分类变量的logistic回归 （1）
EM最大期望算法是一个数值求解似然函数极大值的迭代算法，就好像梯度下降算法是一种数值求解损失函数极小值的迭代算法一样。
逻辑回归是一种广义线性的分类模型且其模型结构可以视为单层的神经网络，由一层输入层、一层仅带有一个sigmoid激活函数的神经元的输出层组成，而无隐藏层。其模型的功能可以简化成两步，“通过模型权重[w]对输入特征[x]线性求和+sigmoid激活输出概率”。
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梯度下降法及其Python实现 基本介绍 梯度下降法（gradient descent），又名最速下降法（steepest descent）是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向作为搜索方向。 梯度下降法特点：越接近目标值，步长越小，下降速度越慢。 下面将通过公式来说明梯度下降法。 建立模型为拟合函数h(θ) : 接下来的目标是将该函数通过样本的拟合出来，得到最佳的函数模型。因此构建损失函数J(θ)（目的是通过求解minJ(θ)
在机器学习和统计学领域中，似然函数（Likelihood Function）是一个至关重要的概念。它不仅是参数估计的基础，而且在模型选择、模型评估以及众多先进的算法和技术中都有着广泛的应用。本文旨在全面但深入地探讨似然函数，从其基本定义和性质到在不同机器学习问题中的具体应用。
最近我们被客户要求撰写关于梯度下降的研究报告，包括一些图形和统计输出。梯度下降是一种优化算法，能够为各种问题找到最佳解决方案。
来建立特征空间与连续值目标结果之间的关系，也就是说能够解决回归问题，如果想要解决分类问题，如何实现呢？一种办法就是我们对
EM算法(Expectation Maximization Algorithm, 最大期望算法)是一种迭代类型的算法，是一种在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。
1. 最小化代价函数优化方法：BGD、SGD、MBGD、动量、NAG、Adagrad、AdaDelta、Adam、AMSGrad、牛顿法；
1. 为了得到训练逻辑回归模型的参数，需要一个代码函数，通过训练代价函数来得到参数。
所以综上所诉，用线性回归来用于分类问题通常不是一个好主意，并且线性回归的值会远远偏离0或1，这显示不太合理。
常见的机器学习&数据挖掘数学知识点之Basis SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SSE=∑i=1n(Xi−X¯¯¯)2 SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SAE=∑i=1n|Xi−X¯¯¯| SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和) SRE＝∑i=1nXi−X¯¯¯X¯¯¯ MSE(Mean Squared Error, 均方误差) MSE=∑ni=1(Xi−X¯¯¯)2n RMSE(Root M
假设有如下的八个点($y=1 或 0)$,我们需要建立一个模型得到准确的判断，那么应该如何实现呢
4、Python基础1 - Python及其数学库 解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm Python基础：列表/元组/字典/类/文件 Taylor展式的代码实现 numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用 多元高斯分布 泊松分布、幂律分布 典型图像处理
机器学习的优化（目标），简单来说是：搜索模型的一组参数 w，它能显著地降低代价函数 J(w)，该代价函数通常包括整个训练集上的性能评估（经验风险）和额外的正则化（结构风险）。与传统优化不同，它不是简单地根据数据的求解最优解，在大多数机器学习问题中，我们关注的是测试集（未知数据）上性能度量P的优化。
在机器学习的优化问题中，梯度下降法和牛顿法是常用的两种凸函数求极值的方法，他们都是为了求得目标函数的近似解。在逻辑斯蒂回归模型的参数求解中，一般用改良的梯度下降法，也可以用牛顿法。由于两种方法有些相似，我特地拿来简单地对比一下。下面的内容需要读者之前熟悉两种算法。
本文介绍了逻辑回归（Logistic Regression）算法的基本原理、训练过程以及总结。首先，作者通过一个简单的例子，介绍了逻辑回归算法的基本思想，即如何通过已知的特征来预测一个二元分类的结果。然后，作者详细介绍了逻辑回归算法的实现过程，包括如何构建模型、如何利用训练数据进行学习以及如何评估模型的性能。最后，作者对逻辑回归算法进行了总结，并介绍了梯度下降算法和基于梯度下降的Logistic Regression算法。
来源：深度学习初学者本文约6800字，建议阅读10分钟本文通过案例带大家学习EM算法的推导。 估计有很多入门机器学习的同学在看到EM算法的时候会有种种疑惑：EM算法到底是个什么玩意？它能做什么？它的应用场景是什么？网上的公式推导怎么看不懂？ 下面我会从一个案例开始讲解极大似然估计，然后过渡到EM算法，讲解EM算法到底是个什么玩意儿以及它的核心的idea是什么。之后讲解EM算法的推导公式，鉴于网上很多博客文章都是直接翻译吴恩达的课程笔记内容，有很多推导步骤都是跳跃性的，我会把这些中间步骤弥补上，让大家都能看懂
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每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来源：Python数据科学 估计有很多入门机器学习的同学在看到EM算法的时候会有种种疑惑：EM算法到底是个什么玩意？它能做什么？它的应用场景是什么？网上的公式推导怎么看不懂？ 下面我会从一个案例开始讲解极大似然估计，然后过渡到EM算法，讲解EM算法到底是个什么玩意儿以及它的核心的idea是什么。之后讲解EM算法的推导公式，鉴于网上很多博客文章都是直接翻译吴恩达的课程笔记内容，有很多推导步骤都是跳跃性的，我会把这些中间步骤弥补上，让大家都能看懂EM算法的推导过程。最后以
EM算法到底是什么，公式推导怎么去理解？本文从调查学校学生的身高分布的案例为切入口讲解极大似然估计，然后过渡到EM算法，讲解EM算法的概念以及核心idea，最后根据吴恩达的课程笔记讲解EM算法的推导公式。
后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。这里重点强调：要将参数进行随机初始化而不是全部置0，否则所有隐层的数值都会与输入相关，这称为对称失效。 大致过程是:
第一部分：深度学习 下载PDF版请点击阅读原文 1、神经网络基础问题 （1）BP，Back-propagation（要能推倒） 后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法
估计有很多入门机器学习的同学在看到EM算法的时候会有种种疑惑：EM算法到底是个什么玩意？它能做什么？它的应用场景是什么？网上的公式推导怎么看不懂？
一个简单明了的对条件随机场的说明，给大家一个非常直观的印象，CRF到底是个什么东西，能干什么用。
多项式事件模型 面的这种基本的朴素贝叶斯模型叫做多元伯努利事件模型，该模型有多种扩展，一种是每个分量的多值化，即将\(P(X_i|y)\)由伯努利分布扩展到多项式分布；还有一种是将连续变量值离散化。例如以房屋面积为例： Living area(sq. feet) <400 400-800 800-1200 1200-1600 >1600 \(X_i\) 1 2 3 4 5 还有一种，与多元伯努利有较大区别的朴素贝叶斯模型，就是多项式事件模型。 多项式事件模型改变了特征向量的表示方法： 在多元伯努利模型中，
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logistic回归，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。一般来说逻辑回归用来做分类任务，本文列举的是以线性的2分类为例， 除此之外还可以拓展到多更多参数实现非线性分类，以及多分类问题等。在文章中主要写了其推导过程以及部分代码实现
作者：Noah Golmant 机器之心编译 参与：Geek AI、刘晓坤 来自 UC Berkeley RISELab 的本科研究员 Noah Golmant 发表博客，从理论的角度分析了损失函数的结构，并据此解释随机梯度下降（SGD）中的噪声如何帮助避免局部极小值和鞍点，为设计和改良深度学习架构提供了很有用的参考视角。 当我们着手训练一个很酷的机器学习模型时，最常用的方法是随机梯度下降法（SGD）。随机梯度下降在高度非凸的损失表面上远远超越了朴素梯度下降法。这种简单的爬山法技术已经主导了现代的非凸优化
机器之心报道 机器之心编辑部 模型预测和预期使用之间存在错位，不利于 CV 模型的部署，来自谷歌等机构的研究者用强化学习技术的奖励函数，从而改善了计算机视觉任务。 ChatGPT 的火爆有目共睹，而对于支撑其成功背后的技术，监督式的指令微调以及基于人类反馈的强化学习至关重要。这些技术也在逐渐扩展到其他 AI 领域，包括计算机视觉（CV）。 我们知道，在处理计算机视觉中的复杂输出时，成功的主要标准不在于模型对训练目标的优化程度，而在于预测能力与任务的吻合程度，即模型在预期用途上的表现效果。 为了追求这种一致性
EM（ expectation-maximization，期望最大化）算法是机器学习中与SVM（支持向量机）、概率图模型并列的难以理解的算法，主要原因在于其原理较为抽象，初学者无法抓住核心的点并理解算法求解的思路。本文对EM算法的基本原理进行系统的阐述，并以求解高斯混合模型为例说明其具体的用法。文章是对已经在清华大学出版社出版的《机器学习与应用》一书中EM算法的讲解，对部分内容作了扩充。
在这篇文章中，我将用数学解释逻辑回归，介绍逻辑回归、sigmoid函数以及最大似然估计三者之间的关系。然后使用python中的梯度下降实现一个逻辑回归示例。本文主要包括五个问题：
1 二元逻辑回归 回归是一种很容易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系。最常见问题如医生治病时的望、闻、问、切，之后判定病人是否生病或生了什么病， 其中的望、闻、问、切就是获取的自变量x，即特征数据，判断是否生病就相当于获取因变量y，即预测分类。最简单的回归是线性回归，但是线性回归的鲁棒性很差。 逻辑回归是一种减小预测范围，将预测值限定为[0,1]间的一种回归模型，其回归方程与回归曲线如下图所示。逻辑曲线在z=0时，十分敏感，在z>>0或z 逻辑回归其实是在线性回归的基础上，套
深度学习框架目前基本上都是使用梯度下降算法及其变种进行优化，通常意义上大家会认为原始的梯度下降算法是最弱的，但事实上并非如此。
本文介绍了机器学习中的逻辑回归算法，包括其背景、原理、优缺点以及应用。逻辑回归是一种用于解决分类问题的机器学习算法，其基本原理是通过对输入特征进行线性组合，然后通过sigmoid函数将输出映射到0到1之间，从而实现二元分类。在逻辑回归中，每个样本的输出都是独立的，并且服从高斯分布。逻辑回归的优点是可以直接处理线性可分数据，并且计算速度较快；缺点是对于非线性数据拟合能力不足。逻辑回归的应用领域非常广泛，包括垃圾邮件过滤、疾病诊断、金融风险评估等。
逻辑回归是线性分类器，其本质是由线性回归通过一定的数学变化而来的。要理解逻辑回归，得先理解线性回归。线性回归是构造一个预测函数来映射输入的特性矩阵和标签的线性关系。线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（
深度学习在许多情况下都涉及优化。例如，模型中的进行推断(如PCA)涉及求解优化问题。我们经常使用解析优化去证明或设计算法。在深度学习涉及到的诸多优化问题中，最难的是神经网络训练，甚至是几百台机器投入几天到几个月来解析单个神经网络训练问题，也是很常见的。因为这其中的优化问题很重要，代价也很高，因此研究者们开发了一组专门为此设计的优化技术。下面关注一类特定的优化问题：寻找神经网络上的一组参数 ，它能显著的降低代价函数 ，该代价函数通常包括整个训练集上的性能评估和额外的正则化。
我们可能会遇到一些分类问题，例如想要划分 鸢尾花 的种类，尝试基于一些特征来判断鸢尾花的品种，或者判断上一篇文章中的房子，在6个月之后能否被卖掉，答案是 是 或者 否，或者一封邮件是否是垃圾邮件。所以这里是
该文介绍了社交网络分析中的Community Detection算法，包括传统的模块度最大化方法、基于线性代数的模块化方法、以及基于优化问题的bigClam方法。这些方法可以用于分析社交网络中的社区结构，帮助理解网络中人们的社交关系。同时，文章还讨论了这些方法的优缺点，以及未来的研究方向。
机器学习有3大类算法，回归，分类和聚类，其中回归和分类属于监督学习，而聚类则属于非监督学习。线性回归和逻辑回归是机器学习中最为基础，最广为人知的模型。
最近准备开始如同考研一般的秋招复习了！感觉要复习的东西真的是浩如烟海;) 有2023届做算法的同学可以加入我们一起复习~
本文介绍对数线性分类模型，在线性模型的基础上通过复合函数（sigmoid，softmax，entropy ）将其映射到概率区间，使用对数损失构建目标函数。首先以概率的方式解释了logistic回归为什么使用sigmoid函数和对数损失，然后将二分类扩展到多分类，导出sigmoid函数的高维形式softmax函数对应softmax回归，最后最大熵模型可以看作是softmax回归的离散型版本，logistic回归和softmax回归处理数值型分类问题，最大熵模型对应处理离散型分类问题。
计算机在表示多结果的分类时，使用One-Hot编码是比较常见的处理方式。即每个对象都有对应的列。
人工智能越来越火，甚至成了日常生活无处不在的要素。人工智能是什么？深度学习、机器学习又与人工智能有什么关系？作为开发者如何进入人工智能领域？
我们知道，机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。所以本文就先介绍一下机器学习涉及到的一些最常用的的数学知识。
一年一度的校园招聘就要开始了，为了帮助同学们更好的准备面试，SIGAI 在今天的公众号文章中对机器学习、深度学习的核心知识点进行了总结。希望我们的文章能够帮助你顺利的通过技术面试，如果你对这些问题有什么疑问，可以关注我们的公众号，向公众号发消息，我们将会无偿为你解答。对于不想在近期内找工作的同学，阅读这篇文章，对加深和巩固机器学习和深度学习的知识也是非常有用的。
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