从点到线：逻辑回归到条件随机场 9
开篇高能预警！本文前置知识： 1、理解特征函数/能量函数、配分函数的概念及其无向图表示，见《逻辑回归到受限玻尔兹曼机》和《解开玻尔兹曼机的封印》； 2、理解特征函数形式的逻辑回归模型，见《逻辑回归到最大熵模型》。 从逻辑回归出发，我们已经经过了朴素贝叶斯、浅层神经网络、最大熵等分类模型。显然，分类模型是不考虑时间的，仅仅计算当前的一堆特征对应的类别。因此，分类模型是“点状”的模型。 想一下，如果我...
从逻辑回归到受限玻尔兹曼机 12
在那很久很久以前，可爱的小夕写了一篇将逻辑回归小题大做的文章，然后在另一篇文章中阐述了逻辑回归的本质，并且推广出了softmax函数。 从那之后，小夕又在一篇文章中阐述了逻辑回归与朴素贝叶斯的恩仇录，这两大祖先级人物将机器学习的国度划分为两大板块——生成式与判别式。 后来，朴素贝叶斯为了将自己的国度发扬光大，进化出了贝叶斯网以抗衡逻辑回归，一雪前耻。 然而，傲娇的逻辑回归怎能就此善罢甘...
从逻辑回归到神经网络 21
回顾 小夕在文章《逻辑回归》中详细讲解了逻辑回归模型，又在《Sigmoid与Softmax》中详细讲解了Sigmoid的实际意义（代表二类分类问题中，其中一个类别的后验概率）。 至此，我们已经比较透彻的理解了逻辑回归模型假设函数(也就是用于预测类别的函数)。纯从计算顺序上来说，逻辑回归预测类别的顺序即： 1. 输入样本X与模型参数作内积，结果记为z 2. 将中间结果z输入到Sigmoid函数，...
逻辑回归与朴素贝叶斯的战争 10
0 一起走过的 首先，小夕带领大家回顾一下文章《逻辑回归》、《Sigmoid与Softmax》、《朴素贝叶斯》中的几点内容，这几点内容也是本文的前置知识： 1. 逻辑回归模型的表达式(假设函数)：，其中。 2. 逻辑回归模型本质上是二类分类问题中其中一个类别的后验概率。 3. 用于二类分类的sigmoid函数只是用于多类分类的softmax函数的一个特例。 4. 朴素贝叶斯模型本质上计算并...
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2023-01-15
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