逻辑回归本质上也是一种线性回归,和普通线性回归不同的是,普通线性回归特征到结果输出的是连续值,而逻辑回归增加了一个函数g(z),能够把连续值映射到0或者1。 MLLib的逻辑回归类有两个:LogisticRegressionWithSGD和LogisticRegressionWithLBFGS ...
理论上讲线性回归模型既可以用于回归,也可以用于分类。解决回归问题,可以用于连续目标值的预测。但是针对分类问题,该方法则有点不适应,因为线性回归的输出值是不确定范围的,无法很好的一一对应到我们的若干分类中。即便是一个二分类,线性回归 阈值的方式,已经很难完成一个鲁棒性很好的分类器了。为了更好的实现分类,逻辑回归诞生了。逻辑回归 Logistic Regression 主要解决二分类问题,用来表示某件 ...
2020-03-21 16:56 0 601 推荐指数:
逻辑回归本质上也是一种线性回归,和普通线性回归不同的是,普通线性回归特征到结果输出的是连续值,而逻辑回归增加了一个函数g(z),能够把连续值映射到0或者1。 MLLib的逻辑回归类有两个:LogisticRegressionWithSGD和LogisticRegressionWithLBFGS ...
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 ...
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 ...
一、逻辑回归简介 logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。 logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear model),因此与多重线性回归分析有很多相 ...
【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 ...
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 机器学习算法与Python实践之(七)逻辑回归(Logistic Regression) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 ...
分类 分类应是极为常见的问题,我们生活周边的一切事物,皆是类别分明。机器学习领域,处理分类问题的方法有多种,如逻辑回归、支持向量机、以及无监督学习的K-mean等等。本文主要介始逻辑回归。 逻辑回归 逻辑回归,主要用于解决分类问题,例如二分类。 对于二分类问题,通过给出的样本\((x,y ...
系列文章目录: 感知机 线性回归 非线性问题 多项式回归 岭回归 逻辑回归 算法介绍 今天我们一起来学习使用非常广泛的分类算法:逻辑回归,是的,你没有看错,虽然它名字里有回归,但是它确实是个分类算法,作为除了感知机以外,最最最简单的分类算法,下面我们把它与感知机 ...