原文:逻辑回归&线性回归&梯度下降&正规方程

前一阵面试被问到逻辑回归的问题,没答好,现在对这一部分做个相对彻底的总结。部分内容来源于Andrew Ng的课。 逻辑回归主要解决二分类或者多分类问题,是用回归的思路,套上一个logistic函数,使得输出为 或者 的一种分类策略。 说到逻辑回归,不能不提线性回归,因此先把线性回归捋一遍。 线性回归 简单来说,假如我们有m个特征变量,要通过这m个特征变量预测一个y的数值,不管这数值实际代表什么意义 ...

2016-06-12 21:22 2 1909 推荐指数:

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Matlab梯度下降正规方程实现多变量的线性回归

  如果需要代做算法,可以联系我...博客右侧有联系方式。 一、相关概念   1.梯度下降   由于Z= X*theta - y是列向量,所以Z'*Z就是平方和连加,就是2范数;如果Z是矩阵呢,那么Z'*Z的对角线就是Z矩阵每列的2范数。   2.正规方程(Normal ...

Wed Oct 28 04:23:00 CST 2015 2 2783
线性回归——梯度下降

一、概述   线性回归是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,在机器学习中属于监督学习。在数据分析等领域应用十分广泛。   很多情况下我们都用它进行预测,比如预测房屋价格。在这里用一个简单的例子来说明,假设有一组房屋数据,为了理解方便,假设 ...

Sat Mar 23 21:55:00 CST 2019 0 1447
线性回归梯度下降算法

线性回归梯度下降算法 作者:上品物语 转载自:线性回归梯度下降算法讲解 知识点: 线性回归概念 梯度下降算法 l 批量梯度下降算法 l 随机梯度下降算法 l 算法收敛判断方法 1.1 线性回归 在统计学中 ...

Wed Sep 03 01:03:00 CST 2014 8 41223
python实现正规方程线性回归

相对于不是很大的数据来说,正规方程相对于梯度下降运算更加的简便 直接上核心公式 代码实现: 结果 [[-173.50754254952682], [0.6238329654896275]] ...

Mon Mar 25 06:29:00 CST 2019 0 819
梯度下降算法&线性回归算法

**机器学习的过程说白了就是让我们编写一个函数使得costfunction最小,并且此时的参数值就是最佳参数值。 定义 假设存在一个代价函数 fun:\(J\left(\theta_{0}, \th ...

Fri Jan 24 21:31:00 CST 2020 0 272
梯度下降法求解线性回归

梯度下降梯度下降法(英语:Gradient descent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索,则会接近函数的局部极大值点 ...

Fri Jan 24 23:59:00 CST 2020 0 2123
(转)逻辑回归梯度下降

一、逻辑回归 1) Classification(分类) 分类问题举例: 邮件:垃圾邮件/非垃圾邮件? 在线交易:是否欺诈(是/否)? 肿瘤:恶性/良性? 以上问题可以称之为二分类问题,可以用如下形式定义: 其中0称之为负例,1称之为正例。 对于多分类问题 ...

Tue Aug 20 03:06:00 CST 2013 0 3924
随机梯度下降逻辑回归算法(SGDLR)

由于第一次实验的实验报告不在这台机器,先写这一算法吧。 SGDLR(the Stochastic Gradient Descent for Logistic Regression),要讲解这一算法,首先要把名字拆为几块。 1 随机 2 梯度下降 3逻辑回归 先贴一篇文章:http ...

Sat Nov 01 04:22:00 CST 2014 0 3088
 
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