LR（对数几率回归） 函数为\(y=f(x)=\frac{1}{1+e^{-(w^{T}x+b)}}\)。 由于输出的是概率值\(p(y=1|x)=\frac{e^{w^{T}x+b}}{1+e^{w^{T}x+b}},p(y=0|x)=\frac{1}{1+e^{w^{T}x+b ...

一 综述 　　由于逻辑回归和朴素贝叶斯分类器都采用了极大似然法进行参数估计，所以它们会被经常用来对比。(另一对经常做对比的是逻辑回归和SVM，因为它们都是通过建立一个超平面来实现分类的)本文主要介绍这两种分类器的相同点和不同点。 二.两者的不同点 1.两者比较明显的不同之处在于，逻辑回归 ...

目录 一、对数几率和对数几率回归 二、Sigmoid函数 三、极大似然法 四、梯度下降法 四、Python实现 一、对数几率和对数几率回归   在对数几率回归中，我们将样本的模型输出\(y^*\)定义为样本为正例的概率，将\(\frac{y ...

---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 ( ...

对数几率回归对数几率回归（logistic regression），又称为逻辑回归，虽然它的名字是“回归”，但实际却是一种分类学习方法，那为什么“回归”？个人觉得是因为它跟线性回归的公式有点关联。 对数几率函数是sigmoid函数。 1､模型线性回归：z=w∗x+b z = w*x+ bz=w ...

唠嗑唠嗑 依旧是每一次随便讲两句生活小事。表示最近有点懒，可能是快要考试的原因，外加这两天都有笔试和各种面试，让心情变得没那么安静的敲代码，没那么安静的学习算法。搞得第一次和技术总监聊天的时候都不太懂装饰器这个东东，甚至不知道函数式编程是啥；昨天跟另外一个经理聊天的时候也是没能把自己学习 ...

回归：连续值预测 逻辑回归：分类算法。–逻辑回归是干什么？定义：对定性变量的回归分析；定性：定量：之前的回归模型，处理的是因变量是数值型区间（负无穷到正无穷）变量，建立的模型描述的是因变量Y与自变量（X）之间的线性关系。 期望=期望参数与自变量的分别乘积和； 逻辑变换的公式：要记住 注 ...

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 ...