逻辑回归和线性回归都是广义线性模型中的一种,接下来我们来解释为什么是这样的? 1、指数族分布 指数族分布和指数分布是不一样的,在概率统计中很对分布都可以用指数族分布来表示,比如高斯分布、伯努利分布、多项式分布、泊松分布等。指数族分布的表达式如下 其中η ...
机器学习中的预测问题通常分为 类:回归与分类。 简单的说回归就是预测数值,而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个 次函数加上随机的扰动来生成 个点,然后尝试用 次方的多项式对该数据进行拟合。拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数,这个函数能够很好的拟合现有数据,并且能对未知的数据进行预测。 代码如 ...
2017-11-06 09:02 0 5320 推荐指数:
逻辑回归和线性回归都是广义线性模型中的一种,接下来我们来解释为什么是这样的? 1、指数族分布 指数族分布和指数分布是不一样的,在概率统计中很对分布都可以用指数族分布来表示,比如高斯分布、伯努利分布、多项式分布、泊松分布等。指数族分布的表达式如下 其中η ...
编者注:本文采用梯度下降法来求解的logistic回归,关于其思想以及编程原理见本人之前文章《梯度下降法求解线性回归的python实现及其结果可视化》(https://zhuanlan.zhihu.com/p/30562194),在这里不再赘述。 01 非线性决策边界 ...
git:https://github.com/linyi0604/MachineLearning 通过比较 经过正则化的模型 泛化能力明显的更好啦 ...
程序本地地址:ex2data2_regularized.py 编者注:本文采用梯度下降法来求解的logistic回归,关于其思想以及编程原理见本人之前文章《梯度下降法求解线性回归的python实现及其结果可视化》(https://zhuanlan.zhihu.com/p ...
一、纲要 线性回归的正规方程解法 局部加权线性回归 二、内容详述 1、线性回归的正规方程解法 线性回归是对连续型的数据进行预测。这里讨论的是线性回归的例子,对于非线性回归先不做讨论。这部分内容我们用的是正规方程的解法,理论内容在之前已经解释过了,正规方程为θ = (XT ...
作者|Vagif Aliyev 编译|VK 来源|Towards Data Science 线性回归可能是最常见的算法之一,线性回归是机器学习实践者必须知道的。这通常是初学者第一次接触的机器学习算法,了解它的操作方式对于更好地理解它至关重要。 所以,简单地说,让我们来分解一下真正的问题 ...
本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型(忘记了为什么看完《统计学习方法》第一章之后直接就跳去了第六章 ...
一、线性回归的概念 1.1、定义 线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。 优点:结果易于理解,计算不复杂。 缺点:对非线性的数据拟合不好 ...