原文:(原创)(四)机器学习笔记之Scikit Learn的Logistic回归初探

目录 一 Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍... . 交叉验证... . 使用搜索进行正则化的 Logistic Regression参数调优... . 用LogisticRegressionCV实现正则化的 Logistic Regression 参数调优... 二 应用举例... . 读取数据... . 看各类样本分布是否均衡... . 特征编码... . 数据 ...

2017-10-28 14:30 0 4908 推荐指数:

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机器学习-scikit learn学习笔记

scikit-learn官网:http://scikit-learn.org/stable/ 通常情况下,一个学习问题会包含一组学习样本数据,计算机通过对样本数据的学习,尝试对未知数据进行预测。 学习问题一般可以分为: 监督学习(supervised learning ...

Fri Apr 07 20:21:00 CST 2017 0 1226
机器学习-Scikit-Learn回归

回归算法原理 CART(Calssification and Regression Tree)算法是目前决策树算法中最为成熟的一类算法,应用范围也比较广泛。它即可用于分类,也可用于预测。 西方预测理论一般都是基于回归的,CART是一种通过决策树方法实现回归的算法,它有很多其他全局回归算法 ...

Mon Mar 09 06:26:00 CST 2020 0 722
机器学习(六)— logistic回归

  最近一直在看机器学习相关的算法,今天学习logistic回归,在对算法进行了简单分析编程实现之后,通过实例进行验证。 一 logistic概述 ...

Sat Sep 05 08:51:00 CST 2015 0 3513
机器学习-Logistic回归

简介 Logistic回归机器学习中最常用最经典的分类方法之一,有的人称为逻辑回归或逻辑斯蒂回归。虽然它称为回归模型,但是却处理的是分类问题,这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数sigmoid,将线性模型得到的连续结果映射到离散型上。它常用于二分类问题,在多分类问题的推广叫做 ...

Mon Oct 29 02:39:00 CST 2018 0 675
机器学习:逻辑回归scikit-learn 中的逻辑回归

一、基础理解 使用逻辑回归算法训练模型时,为模型引入多项式项,使模型生成不规则的决策边界,对非线性的数据进行分类; 问题:引入多项式项后,模型变的复杂,可能产生过拟合现象; 方案:对模型正则化处理,损失函数添加正则项(αL2),生成新的损失函数,并对新的损失函数进行 ...

Mon Jul 30 05:50:00 CST 2018 0 2016
机器学习简要笔记(五)——Logistic Regression(逻辑回归

1、Logistic回归的本质 逻辑回归是假设数据服从伯努利分布,通过极大似然函数的方法,运用梯度上升/下降法来求解参数,从而实现数据的二分类。 1.1、逻辑回归的基本假设 ①伯努利分布:以抛硬币为例,每次试验中出现正面的概率为P,那么出现负面的概率为1-P。那么如果假设hθ(x)为样本为正 ...

Mon Aug 20 17:58:00 CST 2018 0 1551
机器学习公开课笔记(3):Logistic回归

Logistic 回归 通常是二元分类器(也可以用于多元分类),例如以下的分类问题 Email: spam / not spam Tumor: Malignant / benign 假设 (Hypothesis):$$h_\theta(x) = g(\theta^Tx ...

Tue Dec 22 07:27:00 CST 2015 0 3039
机器学习二(线性回归Logistic回归

前言 由于本部分内容讲解资源较多,本文不做过多叙述,重点放在实际问题的应用上。 一、线性回归 线性回归中的线性指的是对于参数的线性的,对于样本的特征不一定是线性的。 线性模型(矩阵形式):y=XA+e 其中:A为参数向量,y为向量,X为矩阵,e为噪声向量。 对于线性模型 ...

Thu Mar 15 04:15:00 CST 2018 0 881
 
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