原文:Python机器学习笔记:Logistic Regression

Logistic回归公式推导和代码实现 ,引言 logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一,有人称之为逻辑回归或者逻辑斯蒂回归。虽然他称为回归模型,但是却处理的是分类问题,这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数Sigmoid,将线性模型得到的连续结果映射到离散型上。它常用于二分类问题,在多分类问题的推广叫softmax。 本文首先阐述Logistic回归的定义,然后介绍 ...

2019-01-19 14:24 0 6025 推荐指数:

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机器学习Logistic Regression 学习笔记

逻辑回归模型 虽然逻辑回归姓 回归,不过其实它的真实身份是二分类器。介绍完了姓,我们来介绍一下它的名字,逻辑斯蒂。这个名字来源于逻辑斯蒂分布: 逻辑斯蒂分布 设X是连续随机变量,X服从逻辑 ...

Thu Jul 07 01:55:00 CST 2016 0 2097
机器学习简要笔记(五)——Logistic Regression(逻辑回归)

1、Logistic回归的本质 逻辑回归是假设数据服从伯努利分布,通过极大似然函数的方法,运用梯度上升/下降法来求解参数,从而实现数据的二分类。 1.1、逻辑回归的基本假设 ①伯努利分布:以抛硬币为例,每次试验中出现正面的概率为P,那么出现负面的概率为1-P。那么如果假设hθ(x)为样本为正 ...

Mon Aug 20 17:58:00 CST 2018 0 1551
Stanford机器学习笔记-2.Logistic Regression

Content: 2 Logistic Regression.   2.1 Classification.   2.2 Hypothesis representation.     2.2.1 Interpreting hypothesis output.   2.3 ...

Tue Mar 29 03:25:00 CST 2016 0 4665
Python机器学习算法 — 逻辑回归(Logistic Regression

逻辑回归--简介 逻辑回归(Logistic Regression)就是这样的一个过程:面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 Logistic回归虽然名字里带“回归”,但是它实际上 ...

Fri Jun 29 00:51:00 CST 2018 0 5290
机器学习实战python3 Logistic Regression

代码及数据:https://github.com/zle1992/MachineLearningInAction logistic regression 优点:计算代价不高,易于理解实现,线性模型的一种。 缺点:容易欠拟合,分类精度不高。但是可以用于预测概率。 适用数据范围:数值型和标称型 ...

Fri May 26 00:59:00 CST 2017 0 3570
 
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