Logistic Regression and Newton's Method 作业链接:htt ...
引言 逻辑回归常用来处理分类问题,最常用来处理二分类问题。 生活中经常遇到具有两种结果的情况 冬天的北京会下雪,或者不会下雪 暗恋的对象也喜欢我,或者不喜欢我 今年的期末考试会挂科,或者不会挂科 。对于这些二分类结果,我们通常会有一些输入变量,或者是连续性,或者是离散型。那么,我们怎样来对这些数据建立模型并且进行分析呢 我们可以尝试构建一种规则来根据输入变量猜测二分输出变量,这在统计机器学上被称为 ...
2017-12-25 00:39 0 2054 推荐指数:
Logistic Regression and Newton's Method 作业链接:htt ...
Hessian矩阵与牛顿法 牛顿法 主要有两方面的应用: 1. 求方程的根; 2. 求解最优化方法; 一. 为什么要用牛顿法求方程的根? 问题很多,牛顿法 是什么?目前还没有讲清楚,没关系,先直观理解为 牛顿法是一种迭代求解方法 ...
牛顿法 ...
阻尼牛顿法(Python实现) 使用牛顿方向,分别使用Armijo准则和Wolfe准则来求步长 求解方程 \(f(x_1,x_2)=(x_1^2-2)^4+(x_1-2x_2)^2\)的极小值 运行结果: ...
拟牛顿法(Python实现) 使用拟牛顿法(BFGS和DFP),分别使用Armijo准则和Wolfe准则来求步长 求解方程 \(f(x_1,x_2)=(x_1^2-2)^4+(x_1-2x_2)^2\)的极小值 运行结果 ...
多绚烂的花,多美妙的季节; 没有一朵花,能留住它的季节。 我也是一样,不停地追寻, 我终究要失去的 回到logistic回归最大似然函数这里,现在我们用牛顿法来最大化这个对数似然函数。 牛顿法求零点 牛顿法本是用来求函数零点的一个方法,一个函数的零点就是指使这个函数 ...
首先得明确逻辑回归与线性回归不同,它是一种分类模型。而且是一种二分类模型。 首先我们需要知道sigmoid函数,其公式表达如下: 其函数曲线如下: sigmoid函数有什么性质呢? 1、关于(0,0.5) 对称 2、值域范围在(0,1)之间 3、单调递增 4、光滑 5、中间 ...
机器学习课程的一个实验,整理出来共享。 原理很简单,优化方法是用的梯度下降。后面有测试结果。 运行结果如下图 博客首页 ...