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  • 想请教下大神,代码最后一行的^符号表示什么意思? ``` irq: sub lr, lr, #4 stmfd sp!, {r0-r12, lr} bl handle_int ldmfd sp!, {r0-r12, pc}^ ```
  • LR与Sigmod函数

    2019-09-30 23:56:07
    在使用LR时,经常用Sigmod函数来表示一个概率,为什么LR可以使用Sigmod函数呢? 首先,LR的假设只有一个,就是两个类别的特征服从均值不等、方差相等的高斯分布。为什么假设它服从高斯分布?一方面,高斯分布容易...

            在使用LR时,经常用Sigmod函数来表示一个概率,为什么LR可以使用Sigmod函数呢?

            首先,LR的假设只有一个,就是两个类别的特征服从均值不等、方差相等的高斯分布。为什么假设它服从高斯分布?一方面,高斯分布容易理解;另一方面,从信息论的角度看,当均值和方差已知时,高斯分布是熵最大的分布。当熵分布最大时,可以平摊风险。就如二分查找法,每次都将中间作为查找点,目的就是为了平摊风险。

            自定义“风险”:

    R(y=0|x) = \lambda _{00}P(y=0|x) + \lambda _{01}P(y=1|x)

    R(y=1|x) = \lambda _{10}P(y=0|x) + \lambda _{11}P(y=1|x)

    式中,R(y=0|x)表示样本预测为0的风险,R(y=1|x)表示样本预测为1的风险,\lambda _{ij}表示预测为i,实际为j所带来的风险。

            在LR算法中,它认为,预测正确不会带来风险,即\lambda _{00}\lambda _{11}都为0,另外,认为标签为0,而预测为1和认为标签为1,而预测为0,两者所带来的风险是一样的,所以\lambda _{01}\lambda _{10}统一用\lambda来表示。

            上面的“风险”化简为:

    R(y=0|x) = \lambda P(y=1|x)

    R(y=1|x) = \lambda P(y=0|x)

            对于某一个样本,应该根据风险最小化来预测其类别,即比较两个条件概率,并把样本分配到概率最大的那个类中。

    如:\frac{P(y=1|x)}{P(y=0|x)}

    将上式取对数,再利用朴素贝叶斯公式展开,得到:

    lg{\frac{P(y=1|x)}{P(y=0|x)}}

    = lg(\frac{P(x,y=1)}{P(x,y=0)})

    = lg {\frac{P(x|y=1)P(y=1)}{P(x|y=0)P(y=0)}}

    =lg{\frac{P(x|y=1)}{P(x|y=0)}} + lg {\frac{P(y=1)}{P(y=0)}}

    由于P(y=1)P(y=0)是常数,可以用常数C_1代替,套入高斯公式,

    lg{\frac{P(x|y=1)}{P(x|y=0)}} + lg {\frac{P(y=1)}{P(y=0)}}

    = - \frac{(x-\mu _1)^2}{2\sigma ^2} + \frac{(x-\mu _0)^2}{2\sigma ^2} + C_1 = \frac{\mu _1 - \mu _2}{\sigma ^2}x + C_2 = wx

    两边取指数,得到:

    P(y=1|x) = \frac{1}{1+exp(-wx)}

            综上,LR算法可以使用Sigmod函数来进行计算分析。

    转载于:https://www.cnblogs.com/SysoCjs/p/11601377.html

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  • C++字符串前面加LR

    2019-09-28 03:21:47
    const std::experimental::filesystem::path symbolsFilename = LR"(d:\...L表示双字节,也就是每个字符占用两个字节,就是可能出现中文,R是里面的字符串都不转义,所以可以加括号什么的 转载于:https://www.cn...

    const std::experimental::filesystem::path symbolsFilename = LR"(d:\fulongtech_git\draing_recognizer\Datas\Symbols.dxf)";

    L表示双字节,也就是每个字符占用两个字节,就是可能出现中文,R是里面的字符串都不转义,所以可以加括号什么的

    转载于:https://www.cnblogs.com/tangmiao/p/10682234.html

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  • 编译原理学习笔记(六)~LR分析

    千次阅读 2020-04-16 10:09:46
    LR分析法 概念:LR文法(Knuth,1963)是最大的、可以构造出相应移入归约语法分析器的...当省咯(k)时,表示k=1 那么什么是最右推导呢? 注意:这里的R是反向最右推导。其实本质就是上图中的最左规约。举个形象的例子吧...

    LR分析法

    概念:LR文法(Knuth,1963)是最大的、可以构造出相应移入归约语法分析器的文法类
    名词解释

    • L:对输入进行从左到右扫描
    • R:反向构造出一个最右推导序列

    LR(k)分析:需要向前查看k个输入符号的LR分析。k=0和k=1这两种情况具有实践意义。当省咯(k)时,表示k=1

    那么什么是最右推导呢?
    在这里插入图片描述
    注意:这里的R是反向最右推导。其实本质就是上图中的最左规约。举个形象的例子吧(图中序号表示规约的顺序 可以看出 其实就是最左规约:反向最右推导)简单的理解就是对于下图中的生成树从底到上逆推
    在这里插入图片描述

    LR分析法的基本原理

    在这里插入图片描述
    注释:在进行LR分析的时候,我们加入了 "状态"表示句柄的识别程度(状态这里表示为一个)。那么具体是什么意思呢?
    比如:S→b.BB
    我的理解:点前面的字符表示已经读入,已经入栈。而后面的字符表示尚未入栈。S→b.BB表示此时b已经入栈,假设下一个读入的字符为B,则变为S→bB.B,表示再将B入栈。为啥B可以入栈呢?因为根据已知我们可以知道S→bBB,也就是说当栈中出现了bBB的时候,我们可以将其规约为S。但是字符只能一个一个读入,所以利用状态表示整个规约的过程。

    LR分析器(自动机)

    在这里插入图片描述

    LR分析表

    解释:利用这个分析表,LR自动机可以根据表中的一种准则进行自动分析语法。(简单的理解就是验证我们输入的一串字符是否满足文法要求

    举例说明:
    在这里插入图片描述

    • sn:将符号a、状态n压入栈
    • rn:用第n个产生式进行归约(这个n是图中左边文法中对应序号)

    上图就是图中左边文法的LR分析表,那么具体怎么使用呢?
    在这里插入图片描述
    注:其实这里只需要把sn、rn对应的含义理解清楚就好了,每一次移进、规约注意状态就可以。有的老师是将状态和字符写在一行的,但是海轰还是习惯于写在上面一行,不会遗漏。这个就看个人的习惯和老师的要求吧。

    算法总结

    在这里插入图片描述

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  • 这里要先说明一点,原始的LR和SVM都是线性分类器,这也是为什么通常没人问你决策树和LR什么区别,决策树和SVM什么区别,你说一个非线性分类器和一个线性分类器有什么区别? 3 LR和SVM都是监督学习算法。 4 LR和SVM...

    联系

    1、LR和SVM都可以处理分类问题,且一般都用于处理线性二分类问题(在改进的情况下可以处理多分类问题)

    2 如果不考虑核函数,LR和SVM都是线性分类算法,也就是说他们的分类决策面都是线性的。

    这里要先说明一点,原始的LR和SVM都是线性分类器,这也是为什么通常没人问你决策树和LR什么区别,决策树和SVM什么区别,你说一个非线性分类器和一个线性分类器有什么区别?

    3 LR和SVM都是监督学习算法。

    4 LR和SVM都是判别模型。

    判别模型会生成一个表示P(Y|X)的判别函数(或预测模型),而生成模型先计算联合概率p(Y,X)然后通过贝叶斯公式转化为条件概率。简单来说,在计算判别模型时,不会计算联合概率,而在计算生成模型时,必须先计算联合概率。或者这样理解:生成算法尝试去找到底这个数据是怎么生成的(产生的),然后再对一个信号进行分类。基于你的生成假设,那么那个类别最有可能产生这个信号,这个信号就属于那个类别。判别模型不关心数据是怎么生成的,它只关心信号之间的差别,然后用差别来简单对给定的一个信号进行分类。

    常见的判别模型有:KNN、SVM、LR,常见的生成模型有:朴素贝叶斯,隐马尔可夫模型。

    5 LR和SVM在学术界和工业界都广为人知并且应用广泛。

    讲完了LR和SVM的相同点,你是不是也认为有必要将他们进行比较一下了呢?而且比较LR和SVM,是不是比让你比较决策树和LR、决策树和SVM、朴素贝叶斯和LR、朴素贝叶斯和SVM更能考察你的功底呢?

    区别

    1、LR是参数模型,SVM是非参数模型。

    2、从目标函数来看,逻辑回归采用的是Logistical Loss,SVM采用的是hinge loss. 这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重。

    SVM的处理方法是只考虑Support Vectors,也就是和分类最相关的少数点,去学习分类器。而逻辑回归通过非线性映射,大大减小了离分类平面较远的点的权重,相对提升了与分类最相关的数据点的权重。

    3、逻辑回归相对来说模型更简单,好理解,特别是大规模线性分类时比较方便。而SVM的理解和优化相对来说复杂一些,SVM转化为对偶问题后,分类只需要计算与少数几个支持向量的距离。在解决非线性问题时,支持向量机采用核函数的机制,而LR通常不采用核函数的方法。

    4 线性SVM依赖数据表达的距离测度,所以需要对数据先做normalization,LR不受其影响。

    5、SVM的损失函数就自带正则(损失函数中的1/2||w||^2项),这就是为什么SVM是结构风险最小化算法的原因。而LR必须另外在损失函数上添加正则项

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  • 另外这里需要说的就是LR也是可以加核函数的至于为什么不用,是原因的,后面再说。 都是判别模型 判别模型和生成模型是两个相对应的模型。 判别模型是直接生成一个表示P(Y|X)P(Y|X)或者Y=f(X)Y=f(X)的判别函数(或...
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空空如也

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