回顾： 梯度下降 梯度下降和梯度上升区别 一：加载数据和实现sigmoid函数 同梯度下降 二：实现批量梯度上升 重点 一 代码实现 二 结果预测 三：绘制图像决策边界 四：随机梯度下降法 一 简陋版随机梯度下降法 二 改进版随机梯度下降法 五：从疝气病症预测病马的死亡率 一 数据导入 二 改进sigmoid函数 三 实现预测误差率 ...
2020-07-07 21:09 0 698 推荐指数：
四、逻辑回归 逻辑回归是属于机器学习里面的监督学习，它是以回归的思想来解决分类问题的一种非常经典的二分类分类器。由于其训练后的参数有较强的可解释性，在诸多领域中，逻辑回归通常用作baseline模型，以方便后期更好的挖掘业务相关信息或提升模型性能。 1、逻辑回归思想 当一看到“回归 ...
一、线性模型预测一个样本的损失量 损失量：模型对样本的预测结果和该样本对应的实际结果的差距； 1）为什么会想到用 y = -log(x) 函数? （该函数称为 惩罚函数：预测结果与实际值的偏差越大，惩罚越大） y = 1（p ≥ 0.5）时 ...
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 ...
梯度上升法每次讲当前参数向每个特征的梯度移动一小部分，经过多次迭代得到最后的解，在梯度上升的时候可以采用随机取样，虽然效果差不多，但是可以占用更少的计算资源，同时随机梯度上升法是一个在线算法，他可以在新数据到来时就可以完成参数更新，而不需要重新读取整个数据集来进行批处理计算 ...
Sigmoid函数是机器学习中比较常用的一个函数，在逻辑回归、人工神经网络中有着广泛的应用，Sigmoid函数是一个有着优美S形曲线的数学函数。 Sigmoid函数的表达式： $$ f(x) = \frac{1}{1+e^{-x}} $$ Sigmoid函数的图像： 在上图可以看出 ...
一：分类 （一）分类基础 在分类问题中，你要预测的变量y是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。 在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封 ...
1、Sigmoid、Softmax 函数 （1）Sigmoid Sigmoid =多标签分类问题=多个正确答案=非独占输出（例如胸部X光检查、住院）。构建分类器，解决有多个正确答案的问题时，用Sigmoid函数分别处理各个原始输出值。 Sigmoid函数是一种 ...
先从一本书说起吧----《机器学习实战》 作者在书中讲到逻辑回归的时候，用简短的语言介绍了一下理论之后，就给出了一段代码。然而就是这段代码把我带进了误区，也许不能叫误区，而是因为我自己的水平不够。后来在查阅资料的时候，发现有人也因为这个问题纠结了好久。也许这本 ...
