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RSS订阅原创 6、神经网络（一）
话不多说，先上一个简单的神经网络的图信号从左到右传入到输出，分别是输入层，隐含层和输出层，其中隐含层的激活单元的表达式为可以看出，跟之前的逻辑回归相似，只不过是一个图的形式连接起来的网络结构。我们需要将我们的特征集，也就是训练集传递给神经网络来训练一个模型。用向量的方式来表示如下：上面一个式子比较熟悉，其实就是逻辑回归，只不过其中的a代替了x，可以理解a就是x的进化体，是一种更高级的...
2019-02-03 09:57:38
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原创 5、正则化（Regularization）问题
目前为止，我学到了线性回归和逻辑回归，当用他们来解决实际问题的时候，会出现一些问题，比如说过拟合和欠拟合的问题。如何理解？看一个例子这个就是我们所熟悉的线性回归的例子，图一用线去拟合数据点，看出来明显好多点和直线有较大的偏差，这个是欠拟合；图三每个点都在曲线上了，这就有点过拟合；中间的图为正正好好！加入出现了这种问题，我们可以用正则化去解决。前面的例子我们可以看出，就是X的次数高所引起的过...
2019-02-01 22:09:45
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原创 4、机器学习中的逻辑回归
前面介绍的是线性回归，就是说有一堆的数据，找到一条线去拟合他们，找出规律，然后做预测。现在呢，我们要解决的是分类问题，也就是说我们最终预测的结果是一个概率值，预测出的结果属于某一个类的概率是多少。（概率嘛，值肯定是在0到1之间）对于一个二元分类问题，结果y只能等于0或者1，分别称为负向类和正向类。我们需要用到逻辑回归算法，使得假设h的输出在0到1之间，就需要找到一个满足这个性质的假设函数。...
2019-02-01 21:43:44
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原创 python中关于矩阵的运算
最近在用python写程序的时候，总是遇到矩阵就犯懵，于是总结了一下！不定期更新首先，python中要进行数据的运算，需要插入运算库numpyimport numpy as np1、创建矩阵比如定义一个三行三列的矩阵，可以用matrix或者array，但是感觉matrix更保险a1 = np.matrix([ [1,2,3],[3,4,5],[5,6,7] ])a2 = np.arra...
2019-01-23 10:55:20
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原创 3、多变量线性回归
前面介绍了，当输入的特征X为多个的时候，就变成了多变量线性回归。此时输入的特征为X1~Xn共有n个，进一步化简，把θ0看成是一个参数，特征X0=1，那么就会有：进一步写成矩阵相乘的形式，就是：假设h有了，那么应用前面学过的梯度下降法来更新每一个θ的值，循环循环再循环，最终收敛或者小于我们规定的一个阈值，算法结束。在使用梯度下降法的时候应当注意几点：（1）保证输入的所有特征取值范...
2019-01-20 16:56:04
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原创 2、机器学习中的线性回归
这是我接触到的第一个机器学习算法—线性回归算法仍然是一个预测房价的问题，前面提到了这是一种监督学习，水平坐标为房子的面积，纵坐标为房价，你所要做的就是拟合出一条线来尽可能的逼近这些点，找出其中的规律。这也是一个回归问题。什么是回归？回归就是用之前的数据来预测出一个准确的输出，比如说房价。我们提到的数据集就是训练集（Training Set），而我们拟合的线就是我们所作的假设(hypothes...
2019-01-20 15:52:01
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原创 1、开启我的机器学习之旅
针对机器学习呢，鄙人主要是推荐在b站上看吴恩达的机器学习系列视频，下方附有连接https://www.bilibili.com/video/av9912938/?p=3当然吴恩达老师也在他的Coursera课程主页上面放出了这个系列的视频，可以注册后免费听课，并且有相应的文档和作业可以参考，非常不错的。链接如下：https://www.coursera.org/learn/machine-l...
2019-01-20 10:13:43
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原创 关于simulink中state_place模块的搭建与是使用
关于simulink中状态空间模型的搭建目的：源于线性系统课上的作业仿真，针对状态空间模块网上没有找到合理的答案，所以自己总结了一份。这个是simulink中的模块state-space我们可以设定A=[1 0 2;2 1 3;4 0 5];B=[1 0;0 0;1 1];C=[1 0 0;0 1 1];D=0；（1）接下来我们首先介绍一下这个模块的设定用法，为了简化我的说明，这里...
2018-10-28 18:50:46
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空空如也
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