许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种极其高效的概率计算机制。实际上，您可以通过下两种方式之一使用返回的概率： 按原样 转换成二元类别 我们来了解一下如何 按原样 使用概率。假设我们创建一个逻辑回归模型来预测狗在半夜发出叫声的概率。我们将此概率称为： p bark night 如果逻辑回归模型预测 p bark night 的值为 . ，那么一年内，狗的主人应该被惊醒约 次： star ...
2018-03-25 10:16 0 3494 推荐指数：
四、逻辑回归 逻辑回归是属于机器学习里面的监督学习，它是以回归的思想来解决分类问题的一种非常经典的二分类分类器。由于其训练后的参数有较强的可解释性，在诸多领域中，逻辑回归通常用作baseline模型，以方便后期更好的挖掘业务相关信息或提升模型性能。 1、逻辑回归思想 当一看到“回归 ...
本系列内容大部分来自Standford公开课machine learning中Andrew老师的讲解，附加自己的一些理解，编程实现和学习笔记。 第一章 Logistic regression 1.逻辑回归 逻辑回归是一种监督学习的分类算法，相比较之前的线性回归算法，差别在于它是一个分类算法 ...
一、逻辑回归的认识 逻辑回归是一个用来解决二分类的简便方法。先来看看逻辑回归解决二分类的基本思想。 之前写了线性回归，现在写逻辑回归~都叫回归，有什么不同呢？ 首先，从机器学习的角度说一下。机器学习中，有两个问题是比较相似的，即预测和分类。通常将模型的输出是有限的离散值的问题称为分类问题 ...
一、逻辑回归原理 前面我们讲的线性回归模型是求输出特征向量Y和输入样本矩阵X之间的线性关系系数θ">θ，从而拟合模型Y = Xθ。此时的Y是连续的，所以是回归模型。那么，考虑如果Y是离散的话，要怎么进行处理？此时可以通过映射函数G(Y)将Y映射为连续的值，并且规定在一定 ...
，是否值得借贷等, 而概率模型对于这类问题有得天独厚的优势. 本文将从各个角度来理解逻辑回归，并指出它是一 ...
本文参考了很多网页，主要有： http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 http://www.wbrecom.com/?p=394 ...
逻辑回归是统计学习方法中的经典分类方法，也是在深度学习兴起之前，工业界最为常用的分类算法之一。 什么是逻辑回归 逻辑回归在某些书中也被称为对数几率回归（比如西瓜书），是一种广义的线性模型：利用一个单调可微的函数将分类任务的真实标记 $ y $ 与线性回归模型的预测值联系起来。 考虑一个二分 ...
0.前言 逻辑回归（LR,Logistic Regression）是传统机器学习中的一种分类模型，由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习（动态扩展）的特点，在工业界具有非常广泛的应用。 在线学习算法：LR属于一种在线学习算法，可以利用新的数据对各个特征的权重进行更新，而不需要重新 ...
