一. 逻辑回归 在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型： 而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量，比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均 ...

题目太长啦！文档下载【传送门】 第1题 简述：实现逻辑回归。 此处使用了minimize函数代替Matlab的fminunc函数，参考了该博客【传送门】。 运行结果： 第2题 简述：通过正规化实现逻辑回归。 运行结果： ...

1、逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征，x1到xn为样本的n个特征。常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数，使得预测值与真实值的误差最小： 而我们希望这样的f(x)能够具有很好的逻辑判断性质，最好是能够直接表达具有特征x的样本被分到某类的概率。比如f(x)>0.5的时候能够表示 ...

一、概述 1.1、概念 是一种名为“回归”的线性分类器，是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。 1.2、按预测标签的数据类型分 连续型变量：通过线性回归方程z，线性回归使用输入的特征矩阵 ...

---恢复内容开始--- Softmax Regression 可以看做是 LR 算法在多分类上的推广，即类标签 y 的取值大于或者等于 2。 假设数据样本集为：$\left \{ \left ( X^{(1)},y ^{(1)} \right ) ,\left ( X^{(2)},y ...

　　从今天起，我会在这里记录一下学习深度学习所留下的足迹，目的也很简单，手头有近3w个已经标记好正确值得验证码，想要从头训练出一个可以使用的模型， 虽然我也知道网上的相关模型和demo很多，但是还是非常希望自己可以亲手搞一个能用的出来，学习书籍主要是：李金洪老师的《深度学习之Tensorflow ...

【机器学习】算法原理详细推导与实现(二):逻辑回归 在上一篇算法中，线性回归实际上是 连续型 的结果，即 \(y\in R\) ，而逻辑回归的 \(y\) 是离散型，只能取两个值 \(y\in \{0,1\}\)，这可以用来处理一些分类的问题。 logistic函数 我们可能会遇到一些分类 ...

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 ...