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机器学习算法Python实现

一、线性回归

全部代码

1、代价函数

$J(\theta ) = \frac{1}{{2{\text{m}}}}\sum\limits_{i = 1}^m {{{({h_\theta }({x^{(i)}}) - {y^{(i)}})}^2}}$
其中： ${h_\theta }(x) = {\theta _0} + {\theta _1}{x_1} + {\theta _2}{x_2} + ...$
下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近
共有m条数据，其中 ${{{({h_\theta }({x^{(i)}}) - {y^{(i)}})}^2}}$ 代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消
前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去
实现代码：

# 计算代价函数
def computerCost(X,y,theta):
    m = len(y)
    J = 0
    
    J = (np.transpose(X*theta-y))*(X*theta-y)/(2*m) #计算代价J
    return J

注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0)

2、梯度下降算法

代价函数对 ${{\theta _j}}$ 求偏导得到：
$\frac{{\partial J(\theta )}}{{\partial {\theta j}}} = \frac{1}{m}\sum\limits{i = 1}^m {[({h_\theta }({x^{(i)}}) - {y^{(i)}})x_j^{(i)}]}$
所以对theta的更新可以写为：
${\theta j} = {\theta j} - \alpha \frac{1}{m}\sum\limits{i = 1}^m {[({h\theta }({x^{(i)}}) - {y^{(i)}})x_j^{(i)}]}$
其中 $\alpha$ 为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3.....
实现代码

# 梯度下降算法
def gradientDescent(X,y,theta,alpha,num_iters):
    m = len(y)      
    n = len(theta)
    
    temp = np.matrix(np.zeros((n,num_iters)))   # 暂存每次迭代计算的theta，转化为矩阵形式
    
    
    J_history = np.zeros((num_iters,1)) #记录每次迭代计算的代价值
    
    for i in range(num_iters):  # 遍历迭代次数    
        h = np.dot(X,theta)     # 计算内积，matrix可以直接乘
        temp[:,i] = theta - ((alpha/m)*(np.dot(np.transpose(X),h-y)))   #梯度的计算
        theta = temp[:,i]
        J_history[i] = computerCost(X,y,theta)      #调用计算代价函数
        print '.',      
    return theta,J_history

3、均值归一化

目的是使数据都缩放到一个范围内，便于使用梯度下降算法
${x_i} = \frac{{{x_i} - {\mu _i}}}{{{s_i}}}$
其中 ${{\mu _i}}$ 为所有此feture数据的平均值
${{s_i}}$ 可以是最大值-最小值，也可以是这个feature对应的数据的标准差
实现代码：

# 归一化feature
def featureNormaliza(X):
    X_norm = np.array(X)            #将X转化为numpy数组对象，才可以进行矩阵的运算
    #定义所需变量
    mu = np.zeros((1,X.shape[1]))   
    sigma = np.zeros((1,X.shape[1]))
    
    mu = np.mean(X_norm,0)          # 求每一列的平均值（0指定为列，1代表行）
    sigma = np.std(X_norm,0)        # 求每一列的标准差
    for i in range(X.shape[1]):     # 遍历列
        X_norm[:,i] = (X_norm[:,i]-mu[i])/sigma[i]  # 归一化
    
    return X_norm,mu,sigma

注意预测的时候也需要均值归一化数据

4、最终运行结果

代价随迭代次数的变化

5、使用scikit-learn库中的线性模型实现

导入包

from sklearn import linear_model
from sklearn.preprocessing import StandardScaler    #引入缩放的包

归一化

    # 归一化操作
    scaler = StandardScaler()   
    scaler.fit(X)
    x_train = scaler.transform(X)
    x_test = scaler.transform(np.array([1650,3]))

线性模型拟合

    # 线性模型拟合
    model = linear_model.LinearRegression()
    model.fit(x_train, y)

预测

    #预测结果
    result = model.predict(x_test)

二、逻辑回归

全部代码

1、代价函数

$\left{ \begin{gathered} J(\theta ) = \frac{1}{m}\sum\limits_{i = 1}^m {\cos t({h_\theta }({x^{(i)}}),{y^{(i)}})} \hfill \ \cos t({h_\theta }(x),y) = \left{ {\begin{array}{c} { - \log ({h_\theta }(x))} \ { - \log (1 - {h_\theta }(x))} \end{array} \begin{array}{c} {y = 1} \ {y = 0} \end{array} } \right. \hfill \ \end{gathered} \right.$
可以综合起来为： $J(\theta ) = - \frac{1}{m}\sum\limits_{i = 1}^m {[{y^{(i)}}\log ({h_\theta }({x^{(i)}}) + (1 - } {y^{(i)}})\log (1 - {h_\theta }({x^{(i)}})]$ 其中： ${h_\theta }(x) = \frac{1}{{1 + {e^{ - x}}}}$
为什么不用线性回归的代价函数表示，因为线性回归的代价函数可能是非凸的，对于分类问题，使用梯度下降很难得到最小值，上面的代价函数是凸函数
${ - \log ({h_\theta }(x))}$ 的图像如下，即y=1时：

可以看出，当 ${{h_\theta }(x)}$ 趋于1，y=1,与预测值一致，此时付出的代价cost趋于0，若 ${{h_\theta }(x)}$ 趋于0，y=1,此时的代价cost值非常大，我们最终的目的是最小化代价值

同理 ${ - \log (1 - {h_\theta }(x))}$ 的图像如下（y=0）：

2、梯度

同样对代价函数求偏导： $\frac{{\partial J(\theta )}}{{\partial {\theta j}}} = \frac{1}{m}\sum\limits{i = 1}^m {[({h_\theta }({x^{(i)}}) - {y^{(i)}})x_j^{(i)}]}$
可以看出与线性回归的偏导数一致
推到过程

3、正则化

目的是为了防止过拟合
在代价函数中加上一项 $J(\theta ) = - \frac{1}{m}\sum\limits_{i = 1}^m {[{y^{(i)}}\log ({h_\theta }({x^{(i)}}) + (1 - } {y^{(i)}})\log (1 - {h_\theta }({x^{(i)}})] + \frac{\lambda }{{2m}}\sum\limits_{j = 1}^n {\theta _j^2}$
注意j是重1开始的，因为theta(0)为一个常数项，X中最前面一列会加上1列1，所以乘积还是theta(0),feature没有关系，没有必要正则化
正则化后的代价：

# 代价函数
def costFunction(initial_theta,X,y,inital_lambda):
    m = len(y)
    J = 0
    
    h = sigmoid(np.dot(X,initial_theta))    # 计算h(z)
    theta1 = initial_theta.copy()           # 因为正则化j=1从1开始，不包含0，所以复制一份，前theta(0)值为0 
    theta1[0] = 0   
    
    temp = np.dot(np.transpose(theta1),theta1)
    J = (-np.dot(np.transpose(y),np.log(h))-np.dot(np.transpose(1-y),np.log(1-h))+temp*inital_lambda/2)/m   # 正则化的代价方程
    return J

正则化后的代价的梯度

# 计算梯度
def gradient(initial_theta,X,y,inital_lambda):
    m = len(y)
    grad = np.zeros((initial_theta.shape[0]))
    
    h = sigmoid(np.dot(X,initial_theta))# 计算h(z)
    theta1 = initial_theta.copy()
    theta1[0] = 0

    grad = np.dot(np.transpose(X),h-y)/m+inital_lambda/m*theta1 #正则化的梯度
    return grad

4、S型函数（即 ${{h_\theta }(x)}$ ）

实现代码：

# S型函数    
def sigmoid(z):
    h = np.zeros((len(z),1))    # 初始化，与z的长度一置
    
    h = 1.0/(1.0+np.exp(-z))
    return h

5、映射为多项式

因为数据的feture可能很少，导致偏差大，所以创造出一些feture结合
eg:映射为2次方的形式: $1 + {x_1} + {x_2} + x_1^2 + {x_1}{x_2} + x_2^2$
实现代码：

# 映射为多项式 
def mapFeature(X1,X2):
    degree = 3;                     # 映射的最高次方
    out = np.ones((X1.shape[0],1))  # 映射后的结果数组（取代X）
    '''
    这里以degree=2为例，映射为1,x1,x2,x1^2,x1,x2,x2^2
    '''
    for i in np.arange(1,degree+1): 
        for j in range(i+1):
            temp = X1**(i-j)*(X2**j)    #矩阵直接乘相当于matlab中的点乘.*
            out = np.hstack((out, temp.reshape(-1,1)))
    return out

6、使用`scipy`的优化方法

梯度下降使用scipy中optimize中的fmin_bfgs函数
调用scipy中的优化算法fmin_bfgs（拟牛顿法Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno
costFunction是自己实现的一个求代价的函数，
initial_theta表示初始化的值,
fprime指定costFunction的梯度
args是其余测参数，以元组的形式传入，最后会将最小化costFunction的theta返回

    result = optimize.fmin_bfgs(costFunction, initial_theta, fprime=gradient, args=(X,y,initial_lambda))

7、运行结果

data1决策边界和准确度
data2决策边界和准确度

8、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现

导入包

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cross_validation import train_test_split
import numpy as np

划分训练集和测试集

    # 划分为训练集和测试集
    x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2)

归一化

    # 归一化
    scaler = StandardScaler()
    scaler.fit(x_train)
    x_train = scaler.fit_transform(x_train)
    x_test = scaler.fit_transform(x_test)

逻辑回归

    #逻辑回归
    model = LogisticRegression()
    model.fit(x_train,y_train)

预测

    # 预测
    predict = model.predict(x_test)
    right = sum(predict == y_test)
    
    predict = np.hstack((predict.reshape(-1,1),y_test.reshape(-1,1)))   # 将预测值和真实值放在一块，好观察
    print predict
    print ('测试集准确率：%f%%'%(right*100.0/predict.shape[0]))          #计算在测试集上的准确度

逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll

全部代码

1、随机显示100个数字

我没有使用scikit-learn中的数据集，像素是20*20px，彩色图如下灰度图：
实现代码：

# 显示100个数字
def display_data(imgData):
    sum = 0
    '''
    显示100个数（若是一个一个绘制将会非常慢，可以将要画的数字整理好，放到一个矩阵中，显示这个矩阵即可）
    - 初始化一个二维数组
    - 将每行的数据调整成图像的矩阵，放进二维数组
    - 显示即可
    '''
    pad = 1
    display_array = -np.ones((pad+10*(20+pad),pad+10*(20+pad)))
    for i in range(10):
        for j in range(10):
            display_array[pad+i*(20+pad):pad+i*(20+pad)+20,pad+j*(20+pad):pad+j*(20+pad)+20] = (imgData[sum,:].reshape(20,20,order="F"))    # order=F指定以列优先，在matlab中是这样的，python中需要指定，默认以行
            sum += 1
            
    plt.imshow(display_array,cmap='gray')   #显示灰度图像
    plt.axis('off')
    plt.show()

2、OneVsAll

如何利用逻辑回归解决多分类的问题，OneVsAll就是把当前某一类看成一类，其他所有类别看作一类，这样有成了二分类的问题了
如下图，把途中的数据分成三类，先把红色的看成一类，把其他的看作另外一类，进行逻辑回归，然后把蓝色的看成一类，其他的再看成一类，以此类推...
可以看出大于2类的情况下，有多少类就要进行多少次的逻辑回归分类

3、手写数字识别

共有0-9，10个数字，需要10次分类
由于数据集y给出的是0,1,2...9的数字，而进行逻辑回归需要0/1的label标记，所以需要对y处理
说一下数据集，前500个是0,500-1000是1,...,所以如下图，处理后的y，前500行的第一列是1，其余都是0,500-1000行第二列是1，其余都是0....
然后调用梯度下降算法求解theta
实现代码：

# 求每个分类的theta，最后返回所有的all_theta    
def oneVsAll(X,y,num_labels,Lambda):
    # 初始化变量
    m,n = X.shape
    all_theta = np.zeros((n+1,num_labels))  # 每一列对应相应分类的theta,共10列
    X = np.hstack((np.ones((m,1)),X))       # X前补上一列1的偏置bias
    class_y = np.zeros((m,num_labels))      # 数据的y对应0-9，需要映射为0/1的关系
    initial_theta = np.zeros((n+1,1))       # 初始化一个分类的theta
    
    # 映射y
    for i in range(num_labels):
        class_y[:,i] = np.int32(y==i).reshape(1,-1) # 注意reshape(1,-1)才可以赋值
    
    #np.savetxt("class_y.csv", class_y[0:600,:], delimiter=',')    
    
    '''遍历每个分类，计算对应的theta值'''
    for i in range(num_labels):
        result = optimize.fmin_bfgs(costFunction, initial_theta, fprime=gradient, args=(X,class_y[:,i],Lambda)) # 调用梯度下降的优化方法
        all_theta[:,i] = result.reshape(1,-1)   # 放入all_theta中
        
    all_theta = np.transpose(all_theta) 
    return all_theta

4、预测

之前说过，预测的结果是一个概率值，利用学习出来的theta代入预测的S型函数中，每行的最大值就是是某个数字的最大概率，所在的列号就是预测的数字的真实值,因为在分类时，所有为0的将y映射在第一列，为1的映射在第二列，依次类推
实现代码：

# 预测
def predict_oneVsAll(all_theta,X):
    m = X.shape[0]
    num_labels = all_theta.shape[0]
    p = np.zeros((m,1))
    X = np.hstack((np.ones((m,1)),X))   #在X最前面加一列1
    
    h = sigmoid(np.dot(X,np.transpose(all_theta)))  #预测

    '''
    返回h中每一行最大值所在的列号
    - np.max(h, axis=1)返回h中每一行的最大值（是某个数字的最大概率）
    - 最后where找到的最大概率所在的列号（列号即是对应的数字）
    '''
    p = np.array(np.where(h[0,:] == np.max(h, axis=1)[0]))  
    for i in np.arange(1, m):
        t = np.array(np.where(h[i,:] == np.max(h, axis=1)[i]))
        p = np.vstack((p,t))
    return p

5、运行结果

10次分类，在训练集上的准确度：

6、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现

1、导入包

from scipy import io as spio
import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

2、加载数据

    data = loadmat_data("data_digits.mat") 
    X = data['X']   # 获取X数据，每一行对应一个数字20x20px
    y = data['y']   # 这里读取mat文件y的shape=(5000, 1)
    y = np.ravel(y) # 调用sklearn需要转化成一维的(5000,)

3、拟合模型

    model = LogisticRegression()
    model.fit(X, y) # 拟合

4、预测

    predict = model.predict(X) #预测
    
    print u"预测准确度为：%f%%"%np.mean(np.float64(predict == y)*100)

5、输出结果（在训练集上的准确度）

三、BP神经网络

全部代码

1、神经网络model

先介绍个三层的神经网络，如下图所示
输入层（input layer）有三个units（ ${x_0}$ 为补上的bias，通常设为1）
$a_i^{(j)}$ 表示第j层的第i个激励，也称为为单元unit
${\theta ^{(j)}}$ 为第j层到第j+1层映射的权重矩阵，就是每条边的权重
所以可以得到：
隐含层：
$a_1^{(2)} = g(\theta _{10}^{(1)}{x_0} + \theta _{11}^{(1)}{x_1} + \theta _{12}^{(1)}{x_2} + \theta _{13}^{(1)}{x_3})$
$a_2^{(2)} = g(\theta _{20}^{(1)}{x_0} + \theta _{21}^{(1)}{x_1} + \theta _{22}^{(1)}{x_2} + \theta _{23}^{(1)}{x_3})$
$a_3^{(2)} = g(\theta _{30}^{(1)}{x_0} + \theta _{31}^{(1)}{x_1} + \theta _{32}^{(1)}{x_2} + \theta _{33}^{(1)}{x_3})$
输出层
${h_\theta }(x) = a_1^{(3)} = g(\theta _{10}^{(2)}a_0^{(2)} + \theta _{11}^{(2)}a_1^{(2)} + \theta _{12}^{(2)}a_2^{(2)} + \theta _{13}^{(2)}a_3^{(2)})$ 其中，S型函数 $g(z) = \frac{1}{{1 + {e^{ - z}}}}$ ，也成为激励函数
可以看出 ${\theta ^{(1)}}$ 为3x4的矩阵， ${\theta ^{(2)}}$ 为1x4的矩阵
${\theta ^{(j)}}$ ==》j+1的单元数x（j层的单元数+1）

2、代价函数

假设最后输出的 ${h_\Theta }(x) \in {R^K}$ ，即代表输出层有K个单元
$J(\Theta ) = - \frac{1}{m}\sum\limits_{i = 1}^m {\sum\limits_{k = 1}^K {[y_k^{(i)}\log {{({h_\Theta }({x^{(i)}}))}k}} } + (1 - y_k^{(i)})\log {(1 - {h\Theta }({x^{(i)}}))_k}]$ 其中， ${({h_\Theta }(x))_i}$ 代表第i个单元输出
与逻辑回归的代价函数 $J(\theta ) = - \frac{1}{m}\sum\limits_{i = 1}^m {[{y^{(i)}}\log ({h_\theta }({x^{(i)}}) + (1 - } {y^{(i)}})\log (1 - {h_\theta }({x^{(i)}})]$ 差不多，就是累加上每个输出（共有K个输出）

3、正则化

L-->所有层的个数
${S_l}$ -->第l层unit的个数
正则化后的代价函数为
$\theta$ 共有L-1层，
然后是累加对应每一层的theta矩阵，注意不包含加上偏置项对应的theta(0)
正则化后的代价函数实现代码：

# 代价函数
def nnCostFunction(nn_params,input_layer_size,hidden_layer_size,num_labels,X,y,Lambda):
    length = nn_params.shape[0] # theta的中长度
    # 还原theta1和theta2
    Theta1 = nn_params[0:hidden_layer_size*(input_layer_size+1)].reshape(hidden_layer_size,input_layer_size+1)
    Theta2 = nn_params[hidden_layer_size*(input_layer_size+1):length].reshape(num_labels,hidden_layer_size+1)
    
    # np.savetxt("Theta1.csv",Theta1,delimiter=',')
    
    m = X.shape[0]
    class_y = np.zeros((m,num_labels))      # 数据的y对应0-9，需要映射为0/1的关系
    # 映射y
    for i in range(num_labels):
        class_y[:,i] = np.int32(y==i).reshape(1,-1) # 注意reshape(1,-1)才可以赋值
     
    '''去掉theta1和theta2的第一列，因为正则化时从1开始'''    
    Theta1_colCount = Theta1.shape[1]    
    Theta1_x = Theta1[:,1:Theta1_colCount]
    Theta2_colCount = Theta2.shape[1]    
    Theta2_x = Theta2[:,1:Theta2_colCount]
    # 正则化向theta^2
    term = np.dot(np.transpose(np.vstack((Theta1_x.reshape(-1,1),Theta2_x.reshape(-1,1)))),np.vstack((Theta1_x.reshape(-1,1),Theta2_x.reshape(-1,1))))
    
    '''正向传播,每次需要补上一列1的偏置bias'''
    a1 = np.hstack((np.ones((m,1)),X))      
    z2 = np.dot(a1,np.transpose(Theta1))    
    a2 = sigmoid(z2)
    a2 = np.hstack((np.ones((m,1)),a2))
    z3 = np.dot(a2,np.transpose(Theta2))
    h  = sigmoid(z3)    
    '''代价'''    
    J = -(np.dot(np.transpose(class_y.reshape(-1,1)),np.log(h.reshape(-1,1)))+np.dot(np.transpose(1-class_y.reshape(-1,1)),np.log(1-h.reshape(-1,1)))-Lambda*term/2)/m   
    
    return np.ravel(J)

4、反向传播BP

上面正向传播可以计算得到J(θ),使用梯度下降法还需要求它的梯度
BP反向传播的目的就是求代价函数的梯度
假设4层的神经网络, $\delta _{\text{j}}^{(l)}$ 记为-->l层第j个单元的误差
$\delta _{\text{j}}^{(4)} = a_j^{(4)} - {y_i}$ 《===》 ${\delta ^{(4)}} = {a^{(4)}} - y$ （向量化）
${\delta ^{(3)}} = {({\theta ^{(3)}})^T}{\delta ^{(4)}}.*{g^}({a^{(3)}})$
${\delta ^{(2)}} = {({\theta ^{(2)}})^T}{\delta ^{(3)}}.*{g^}({a^{(2)}})$
没有 ${\delta ^{(1)}}$ ，因为对于输入没有误差
因为S型函数 ${\text{g(z)}}$ 的倒数为： ${g^}(z){\text{ = g(z)(1 - g(z))}}$ ，所以上面的 ${g^}({a^{(3)}})$ 和 ${g^}({a^{(2)}})$ 可以在前向传播中计算出来
反向传播计算梯度的过程为：
$\Delta _{ij}^{(l)} = 0$ （ $\Delta$ 是大写的 $\delta$ ）
for i=1-m:
- ${a^{(1)}} = {x^{(i)}}$
-正向传播计算 ${a^{(l)}}$ （l=2,3,4...L）
-反向计算 ${\delta ^{(L)}}$ 、 ${\delta ^{(L - 1)}}$ ... ${\delta ^{(2)}}$ ；
- $\Delta _{ij}^{(l)} = \Delta _{ij}^{(l)} + a_j^{(l)}{\delta ^{(l + 1)}}$
- $D_{ij}^{(l)} = \frac{1}{m}\Delta _{ij}^{(l)} + \lambda \theta _{ij}^l\begin{array}{c} {}& {(j \ne 0)} \end{array}$
$D_{ij}^{(l)} = \frac{1}{m}\Delta _{ij}^{(l)} + \lambda \theta _{ij}^lj = 0\begin{array}{c} {}& {j = 0} \end{array}$
最后 $\frac{{\partial J(\Theta )}}{{\partial \Theta {ij}^{(l)}}} = D{ij}^{(l)}$ ，即得到代价函数的梯度
实现代码：

# 梯度
def nnGradient(nn_params,input_layer_size,hidden_layer_size,num_labels,X,y,Lambda):
    length = nn_params.shape[0]
    Theta1 = nn_params[0:hidden_layer_size*(input_layer_size+1)].reshape(hidden_layer_size,input_layer_size+1)
    Theta2 = nn_params[hidden_layer_size*(input_layer_size+1):length].reshape(num_labels,hidden_layer_size+1)
    m = X.shape[0]
    class_y = np.zeros((m,num_labels))      # 数据的y对应0-9，需要映射为0/1的关系    
    # 映射y
    for i in range(num_labels):
        class_y[:,i] = np.int32(y==i).reshape(1,-1) # 注意reshape(1,-1)才可以赋值
     
    '''去掉theta1和theta2的第一列，因为正则化时从1开始'''
    Theta1_colCount = Theta1.shape[1]    
    Theta1_x = Theta1[:,1:Theta1_colCount]
    Theta2_colCount = Theta2.shape[1]    
    Theta2_x = Theta2[:,1:Theta2_colCount]
    
    Theta1_grad = np.zeros((Theta1.shape))  #第一层到第二层的权重
    Theta2_grad = np.zeros((Theta2.shape))  #第二层到第三层的权重
    
    Theta1[:,0] = 0;
    Theta2[:,0] = 0;
    '''正向传播，每次需要补上一列1的偏置bias'''
    a1 = np.hstack((np.ones((m,1)),X))
    z2 = np.dot(a1,np.transpose(Theta1))
    a2 = sigmoid(z2)
    a2 = np.hstack((np.ones((m,1)),a2))
    z3 = np.dot(a2,np.transpose(Theta2))
    h  = sigmoid(z3)
    
    '''反向传播，delta为误差，'''
    delta3 = np.zeros((m,num_labels))
    delta2 = np.zeros((m,hidden_layer_size))
    for i in range(m):
        delta3[i,:] = h[i,:]-class_y[i,:]
        Theta2_grad = Theta2_grad+np.dot(np.transpose(delta3[i,:].reshape(1,-1)),a2[i,:].reshape(1,-1))
        delta2[i,:] = np.dot(delta3[i,:].reshape(1,-1),Theta2_x)*sigmoidGradient(z2[i,:])
        Theta1_grad = Theta1_grad+np.dot(np.transpose(delta2[i,:].reshape(1,-1)),a1[i,:].reshape(1,-1))
    
    '''梯度'''
    grad = (np.vstack((Theta1_grad.reshape(-1,1),Theta2_grad.reshape(-1,1)))+Lambda*np.vstack((Theta1.reshape(-1,1),Theta2.reshape(-1,1))))/m
    return np.ravel(grad)

5、BP可以求梯度的原因

实际是利用了链式求导法则
因为下一层的单元利用上一层的单元作为输入进行计算
大体的推导过程如下，最终我们是想预测函数与已知的y非常接近，求均方差的梯度沿着此梯度方向可使代价函数最小化。可对照上面求梯度的过程。
求误差更详细的推导过程：

6、梯度检查

检查利用BP求的梯度是否正确
利用导数的定义验证： $\frac{{dJ(\theta )}}{{d\theta }} \approx \frac{{J(\theta + \varepsilon ) - J(\theta - \varepsilon )}}{{2\varepsilon }}$
求出来的数值梯度应该与BP求出的梯度非常接近
验证BP正确后就不需要再执行验证梯度的算法了
实现代码：

# 检验梯度是否计算正确
# 检验梯度是否计算正确
def checkGradient(Lambda = 0):
    '''构造一个小型的神经网络验证，因为数值法计算梯度很浪费时间，而且验证正确后之后就不再需要验证了'''
    input_layer_size = 3
    hidden_layer_size = 5
    num_labels = 3
    m = 5
    initial_Theta1 = debugInitializeWeights(input_layer_size,hidden_layer_size); 
    initial_Theta2 = debugInitializeWeights(hidden_layer_size,num_labels)
    X = debugInitializeWeights(input_layer_size-1,m)
    y = 1+np.transpose(np.mod(np.arange(1,m+1), num_labels))# 初始化y
    
    y = y.reshape(-1,1)
    nn_params = np.vstack((initial_Theta1.reshape(-1,1),initial_Theta2.reshape(-1,1)))  #展开theta 
    '''BP求出梯度'''
    grad = nnGradient(nn_params, input_layer_size, hidden_layer_size, 
                     num_labels, X, y, Lambda)  
    '''使用数值法计算梯度'''
    num_grad = np.zeros((nn_params.shape[0]))
    step = np.zeros((nn_params.shape[0]))
    e = 1e-4
    for i in range(nn_params.shape[0]):
        step[i] = e
        loss1 = nnCostFunction(nn_params-step.reshape(-1,1), input_layer_size, hidden_layer_size, 
                              num_labels, X, y, 
                              Lambda)
        loss2 = nnCostFunction(nn_params+step.reshape(-1,1), input_layer_size, hidden_layer_size, 
                              num_labels, X, y, 
                              Lambda)
        num_grad[i] = (loss2-loss1)/(2*e)
        step[i]=0
    # 显示两列比较
    res = np.hstack((num_grad.reshape(-1,1),grad.reshape(-1,1)))
    print res

7、权重的随机初始化

神经网络不能像逻辑回归那样初始化theta为0,因为若是每条边的权重都为0，每个神经元都是相同的输出，在反向传播中也会得到同样的梯度，最终只会预测一种结果。
所以应该初始化为接近0的数
实现代码

# 随机初始化权重theta
def randInitializeWeights(L_in,L_out):
    W = np.zeros((L_out,1+L_in))    # 对应theta的权重
    epsilon_init = (6.0/(L_out+L_in))**0.5
    W = np.random.rand(L_out,1+L_in)*2*epsilon_init-epsilon_init # np.random.rand(L_out,1+L_in)产生L_out*(1+L_in)大小的随机矩阵
    return W

8、预测

正向传播预测结果
实现代码

# 预测
def predict(Theta1,Theta2,X):
    m = X.shape[0]
    num_labels = Theta2.shape[0]
    #p = np.zeros((m,1))
    '''正向传播，预测结果'''
    X = np.hstack((np.ones((m,1)),X))
    h1 = sigmoid(np.dot(X,np.transpose(Theta1)))
    h1 = np.hstack((np.ones((m,1)),h1))
    h2 = sigmoid(np.dot(h1,np.transpose(Theta2)))
    
    '''
    返回h中每一行最大值所在的列号
    - np.max(h, axis=1)返回h中每一行的最大值（是某个数字的最大概率）
    - 最后where找到的最大概率所在的列号（列号即是对应的数字）
    '''
    #np.savetxt("h2.csv",h2,delimiter=',')
    p = np.array(np.where(h2[0,:] == np.max(h2, axis=1)[0]))  
    for i in np.arange(1, m):
        t = np.array(np.where(h2[i,:] == np.max(h2, axis=1)[i]))
        p = np.vstack((p,t))
    return p

9、输出结果

梯度检查：
随机显示100个手写数字
显示theta1权重
训练集预测准确度
归一化后训练集预测准确度

四、SVM支持向量机

4、使用`scikit-learn`中的`SVM`模型代码

全部代码
线性可分的,指定核函数为linear：

    '''data1——线性分类'''
    data1 = spio.loadmat('data1.mat')
    X = data1['X']
    y = data1['y']
    y = np.ravel(y)
    plot_data(X,y)
    
    model = svm.SVC(C=1.0,kernel='linear').fit(X,y) # 指定核函数为线性核函数

非线性可分的，默认核函数为rbf

    '''data2——非线性分类'''
    data2 = spio.loadmat('data2.mat')
    X = data2['X']
    y = data2['y']
    y = np.ravel(y)
    plt = plot_data(X,y)
    plt.show()
    
    model = svm.SVC(gamma=100).fit(X,y)     # gamma为核函数的系数，值越大拟合的越好

5、运行结果

线性可分的决策边界：
线性不可分的决策边界：

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机器学习算法Python实现

一、线性回归

1、代价函数

2、梯度下降算法

3、均值归一化

4、最终运行结果

5、使用scikit-learn库中的线性模型实现

二、逻辑回归

1、代价函数

2、梯度

3、正则化

4、S型函数（即）

5、映射为多项式

6、使用scipy的优化方法

7、运行结果

8、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现

逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll

1、随机显示100个数字

2、OneVsAll

3、手写数字识别

4、预测

5、运行结果

6、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现

三、BP神经网络

1、神经网络model

2、代价函数

3、正则化

4、反向传播BP

5、BP可以求梯度的原因

6、梯度检查

7、权重的随机初始化

8、预测

9、输出结果

四、SVM支持向量机

1、代价函数

2、Large Margin

3、SVM Kernel（核函数）

4、使用scikit-learn中的SVM模型代码

5、运行结果

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4、S型函数（即 ${{h_\theta }(x)}$ ）

6、使用`scipy`的优化方法

4、使用`scikit-learn`中的`SVM`模型代码

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