2017-08-12 Logistic 回归,作为分类器: 分别用了梯度上升,牛顿法来最优化损失函数: # -*- coding: utf-8 -*-'''function: 实现Logistic回归,拟合直线,对数据进行分类;利用梯度上升,随机梯度上升,改进的随机 ...
本代码参考自:https: github.com lawlite MachineLearning Python blob master LogisticRegression LogisticRegression.py . 读取数据集 . 查看原始数据的分布 结果: .将数据映射为多项式 由原图数据分布可知,数据的分布是非线性的,这里将数据变为多项式的形式,使其变得可分类。 映射为二次方的形式: . ...
2019-10-30 18:46 0 414 推荐指数:
2017-08-12 Logistic 回归,作为分类器: 分别用了梯度上升,牛顿法来最优化损失函数: # -*- coding: utf-8 -*-'''function: 实现Logistic回归,拟合直线,对数据进行分类;利用梯度上升,随机梯度上升,改进的随机 ...
Logistic回归 算法优缺点: 1.计算代价不高,易于理解和实现2.容易欠拟合,分类精度可能不高3.适用数据类型:数值型和标称型 算法思想: 其实就我的理解来说,logistic回归实际上就是加了 ...
回归分析是研究变量之间定量关系的一种统计学方法,具有广泛的应用。 Logistic回归模型 线性回归 先从线性回归模型开始,线性回归是最基本的回归模型,它使用线性函数描述两个变量之间的关系,将连续或离散的自变量映射到连续的实数域。 模型数学形式: 引入损失函数(loss ...
假设现在有一些点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,依次进行分类。Logistic回归的一般过程(1)收集数据:采用任意方法收集数据(2)准备数据:由于需要进行距离计算 ...
逻辑回归模型(Logistic Regression)及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 在分类问题中,比如判断邮件是否为垃圾邮件,判断肿瘤是否为阳性,目标变量是离散的,只有两种取值,通常会编码为0和1。假设我们有一个特征X,画出散点图 ...
逻辑回归(Logistic Regression) 什么是逻辑回归: 逻辑回归(Logistic Regression)是一种基于概率的模式识别算法,虽然名字中带"回归",但实际上是一种分类方法,在实际应用中,逻辑回归可以说是应用最广泛的机器学习算法之一 回归问题怎么解决分类问题 ...
Logistic回归算法原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com ...
本文主要讲解在matlab中实现Linear Regression和Logistic Regression的代码,并不涉及公式推导。具体的计算公式和推导,相关的机器学习文章和视频一大堆,推荐看Andrew NG的公开课。 一、线性回归(Linear Regression) 方法一、利用公式 ...