在读研期间,一直在帮导师做技术开发,甚至偶尔做一做美工(帮导师和实验室博士生画个图啥的),算法还是较少接触的,其实,我发现,算法还是蛮好玩的,昨晚看了B站一个美女算法工程师讲了线性回归和逻辑回归两种算法,做下总结吧,不然看了之后过两天就抛在脑后,忘光光了。。视频点击 ...
线性回归 回归是一种极易理解的模型,就相当于y f x ,表明自变量 x 和因变量 y 的关系。最常见问题有如 医生治病时的望 闻 问 切之后判定病人是否生了什么病,其中的望闻问切就是获得自变量x,即特征数据,判断是否生病就相当于获取因变量y,即预测分类。 最简单的回归是线性回归,如图 .a所示,X为数据点 肿瘤的大小,Y为观测值 是否是恶性肿瘤。通过构建线性回归模型,如 h x 所示,构建线性回 ...
2018-07-22 10:11 0 4652 推荐指数:
在读研期间,一直在帮导师做技术开发,甚至偶尔做一做美工(帮导师和实验室博士生画个图啥的),算法还是较少接触的,其实,我发现,算法还是蛮好玩的,昨晚看了B站一个美女算法工程师讲了线性回归和逻辑回归两种算法,做下总结吧,不然看了之后过两天就抛在脑后,忘光光了。。视频点击 ...
逻辑回归算法相信很多人都很熟悉,也算是我比较熟悉的算法之一了,毕业论文当时的项目就是用的这个算法。这个算法可能不想随机森林、SVM、神经网络、GBDT等分类算法那么复杂那么高深的样子,可是绝对不能小看这个算法,因为它有几个优点是那几个算法无法达到的,一是逻辑回归的算法已经比较成熟,预测较为准 ...
线性回归和逻辑回归的区别 一、总结 一句话总结: 线性回归预测的是一个连续值 逻辑回归给出的“是”和“否”的回答 二、线性回归和逻辑回归的区别 转自或参考:线性回归和逻辑回归的区别https://blog.csdn.net/album_gyd/article/details ...
回归算法是一种通过最小化预测值与实际结果值之间的差距,而得到输入特征之间的最佳组合方式的一类算法。对于连续值预测有线性回归等,而对于离散值/类别预测,我们也可以把逻辑回归等也视作回归算法的一种。 线性回归与逻辑回归是机器学习中比较基础又很常用的内容。线性回归主要用来解决连续值预测 ...
1)线性回归要求变量服从正态分布,logistic回归对变量分布没有要求。 2)线性回归要求因变量是连续性数值变量,而logistic回归要求因变量是分类型变量。 3)线性回归要求自变量和因变量呈线性关系,而logistic回归不要求自变量和因变量呈线性关系 4)logistic回归是分析因变量取 ...
Python实现LR(逻辑回归) 运行环境 Pyhton3 numpy(科学计算包) matplotlib(画图所需,不画图可不必) 计算过程 输入样例 代码实现 输出样例 ...
摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 最基本的LR模型适用于二分类(一般label是0,1)问题;这个模型以样本特征的线性组合sigma(theta * Xi ...
1. LR的直观表述 1.1 直观表述 今天我们来深入了解一个工业界应用最多,虽然思想简单但也遮挡不住它NB光芒的绽放的一个分类预测模型,它就是LR模型。LR模型可以被认为就是一个被Sigmoid函数(logistic方程)所归一化后的线性回归模型!为啥这么说呢?我们来看一下它的假设函数 ...