本文主要分两个部分进行讨论,首先介绍最简单的线性回归模型;接着对逻辑回归进行分析 1、线性回归-->最小二乘法 对于线性回归问题,我们根据自变量的个数将其分为一元线性回归和多元线性回归,本部分先详细介绍一元线性模型,然后将其推广到多元线性模型 1)一元线性模型 当输入只有一个 ...
逻辑 logistics 回归 逻辑回归可以进行二分类和多分类,下面分别进行讨论: 二项逻辑回归 二分类 假如我们现在需要对一类物品进行二分类,首先根据物品的多个特征,然后将物品的多个特征进行线性组合,这和我们上面讨论的多元线性模型有点类似。只是我们现在不是需要拟合平面 空间 上的点,而是需要将平面 空间 上的不同类别的点区分开来。 多元线性模型为:h x a a x a x anxn 我们可以 ...
2019-12-06 10:25 0 612 推荐指数:
本文主要分两个部分进行讨论,首先介绍最简单的线性回归模型;接着对逻辑回归进行分析 1、线性回归-->最小二乘法 对于线性回归问题,我们根据自变量的个数将其分为一元线性回归和多元线性回归,本部分先详细介绍一元线性模型,然后将其推广到多元线性模型 1)一元线性模型 当输入只有一个 ...
逻辑回归的损失函数 线性回归的损失函数是平方损失。逻辑回归的损失函数是对数损失函数,定义如下: $$Log Loss = \sum_{(x,y)\in D} -ylog(y') - (1 - y)log(1 - y')$$ 其中: (x,y)& ...
逻辑回归模型是针对线性可分问题的一种易于实现而且性能优异的分类模型。 它假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法,运用梯度下降法来求解参数,来达到将数据二分类的目的。 算法推导 引入几率比(odds):指一个事件发生的概率与不发生概率的比值。对其求log,可得 ...
http://blog.csdn.net/hechenghai/article/details/46817031 主要参照统计学习方法、机器学习实战来学习。下文作为参考。 第一节中说了,logistic 回归和线性回归的区别是:线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加(线性叠加的权重 ...
建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被录取。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import os path='data'+os.sep+ ...
逻辑回归模型是针对线性可分问题的一种易于实现而且性能优异的分类模型。我们将分别使用Numpy和TensorFlow实现逻辑回归模型训练和预测过程,并且探讨在大规模分布式系统中的工程实现。 从零构建 首先,我们通过Numpy构建一个逻辑回归模型。 我们定义shape如下: \(X\):(n,m ...
如何进行逻辑回归分析 逻辑回归是当y=f(x),而y为分类变量的时候的逻辑曲线拟合的方法。这种模型通常的用法就是通过给定的一个x的预测值来预测y。这些预测值可以说连续的、分类的,或者是混合的。通常来说,分类变量y有多种不同的假设值。其中,最简单的一个例子就是y为一个二元变量,这意味着我们可以假设 ...
逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上,套用了一个逻辑函数,但也就由于这个逻辑函数,使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星,更是计算广告学的核心。本文主要详述逻辑回归模型的基础,至于逻辑回归模型的优化、逻辑回归与计算广告学等,请关注 ...