一. 逻辑回归 1.背景:使用逻辑回归预测学生是否会被大学录取。 2.首先对数据进行可视化,代码如下: 3.sigmoid函数的实现,代码如下: 4.代价函数的实现代码如下: 5.代替梯度下降的优化方法fminunc ...
先来说说回归的思想吧: 常见的回归就是通过一系列的点,计算得到一条线。当有新的输入时,可以直接计算得到输出。用最小二乘法求解线性回归方程就是我们最早接触到的回归。对于线的表示都不尽相同,如线性回归得到的预测函数是y w T x a,逻辑回归则是一条S型曲线。 逻辑回归和线性回归 Linear Regression 的区别如下: 普通线性回归主要用于连续变量的预测,即,线性回归的输出y的取值范围是整 ...
2017-12-22 14:45 2 16102 推荐指数:
一. 逻辑回归 1.背景:使用逻辑回归预测学生是否会被大学录取。 2.首先对数据进行可视化,代码如下: 3.sigmoid函数的实现,代码如下: 4.代价函数的实现代码如下: 5.代替梯度下降的优化方法fminunc ...
一.逻辑回归问题(分类问题) 生活中存在着许多分类问题,如判断邮件是否为垃圾邮件;判断肿瘤是恶性还是良性等。机器学习中逻辑回归便是解决分类问题的一种方法。二分类:通常表示为yϵ{0,1},0:“Negative Class”,1:“Possitive Class”。 逻辑回归的预测函数 ...
本章主要讲解了逻辑回归相关的问题,比如什么是分类?逻辑回归如何定义损失函数?逻辑回归如何求最优解?如何理解决策边界?如何解决多分类的问题? 更多内容参考 机器学习&深度学习 有的时候我们遇到的问题并不是线性的问题,而是分类的问题。比如判断邮件是否是垃圾邮件,信用卡交易是否正常 ...
1.Logistic Regression是一个二元分类问题 (1)已知输入的特征向量x可能是一张图,你希望把它识别出来,这是不是猫图,你需要一个算法,可以给出预测值,更正式的y是一个概率,当输入特征x满足条件的时候y就是1。换句话说,如果x是图片,那就需要拿到一张猫图的概率 ...
文章内容均来自斯坦福大学的Andrew Ng教授讲解的Machine Learning课程,本文是针对该课程的个人学习笔记,如有疏漏,请以原课程所讲述内容为准。感谢博主Rachel Zhang 的个人笔记,为我做个人学习笔记提供了很好的参考和榜样。 § 3. 逻辑回归 ...
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 ...
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 ...
一.准备工作 从网站上将编程作业要求下载解压后,在Octave中使用cd命令将搜索目录移动到编程作业所在目录,然后使用ls命令检查是否移动正确。如: 提交作业:提交时候需要使用自己的登录邮箱和提交令牌,如下: 二.单变量线性回归 绘制图形:rx代表图形中标记的点为红色的x,数字 ...