谈谈对机器学习中逻辑回归的理解（Logistic Regression）
什么是逻辑回归： 逻辑回归是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。逻辑回归一般用于二分类（Binary Classification）问题中，给定一些输入，输出结果是离散值。例如用逻辑回归实现一个猫分类器 ...
原文：机器学习：从编程的角度去理解逻辑回归
先从一本书说起吧 机器学习实战 作者在书中讲到逻辑回归的时候，用简短的语言介绍了一下理论之后，就给出了一段代码。然而就是这段代码把我带进了误区，也许不能叫误区，而是因为我自己的水平不够。后来在查阅资料的时候，发现有人也因为这个问题纠结了好久。也许这本书是写给一些有经验的人员看的，不是特别适合作为入门的书。 在查找关于逻辑回归相关资料的时候，发现大多数都是介绍了好多数学公式，所以我一直都在理解数学 ...
2017-05-03 16:42 1 2991 推荐指数：
相关推荐
机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）
1. Classification 这篇文章我们来讨论分类问题（classification problems），也就是说你想预测的变量 y 是一个离散的值。我们会使用逻辑回归算法来解决分类问题。 之前的文章中，我们讨论的垃圾邮件分类实际上就是一个分类问题。类似的例子还有很多，例如一个在线 ...
【机器学习】逻辑回归(logistics regression)
一、逻辑回归的概念 逻辑回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，经济预测等领域。逻辑回归从本质来说属于二分类问题，是基于Sigmoid函数（又叫“S型函数”）的有监督二类分类模型。 二、Sigmoid函数 Sigmoid函数公式 ...
python机器学习-逻辑回归
1、逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征，x1到xn为样本的n个特征。常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数，使得预测值与真实值的误差最小： 而我们希望这样的f(x)能够具有很好的逻辑判断性质，最好是能够直接表达具有特征x的样本被分到某类的概率。比如f(x)>0.5的时候能够表示 ...
【机器学习】逻辑回归（Logistic Regression）
注：最近开始学习《人工智能》选修课，老师提纲挈领的介绍了一番，听完课只了解了个大概，剩下的细节只能自己继续摸索。 从本质上讲：机器学习就是一个模型对外界的刺激（训练样本）做出反应，趋利避害（评价标准）。 1. 什么是逻辑回归？ 许多人对线性回归都比较熟悉，但知道逻辑回归的人可能就要 ...
《机器学习技法》---核型逻辑回归
1 无约束形式的soft-SVM 我们知道，soft-SVM的一般形式是： 这里我们把松弛变量ξn写成下面的形式（这里其实就是松弛变量的定义，如果这个点不违反硬条件，则它的松弛变量为0，否则的 ...
机器学习：逻辑回归（决策边界）
一、基础理解 决策边界：在特征空间内，根据不同特征对样本进行分类，不同类型间的分界就是模型针对该数据集的决策边界。 决策边界，用于分类问题中，通过决策边界可以更好的可视化分类结果； 在二维特征空间中，决策边界为一条直线，理论上，在该直线上 θ.T.x ...
机器学习（九）—逻辑回归与SVM区别
逻辑回归详细推导：http://lib.csdn.net/article/machinelearning/35119 面试常见问题：https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 1、LR和SVM有什么相同点 （1）都是监督分类 ...