在说逻辑回归前,还是得提一提他的兄弟,线性回归。在某些地方,逻辑回归算法和线性回归算法是类似的。但它和线性回归最大的不同在于,逻辑回归是作用是分类的。 还记得之前说的吗,线性回归其实就是求出一条拟合空间中所有点的线。逻辑回归的本质其实也和线性回归一样,但它加了一个步骤,逻辑回归使用sigmoid ...
. 回归 regression . 起源与定义 回归最早是被高尔顿提出的。他通过研究发现:如果父母都比较高一些,那么生出的子女身高会低于父母的平均身高 反之,如果父母双亲都比较矮一些,那么生出的子女身高要高于父母平均身高。他认为,自然界有一种约束力,使得身高的分布不会向高矮两个极端发展,而是趋于回到中心,所以称为回归。 目前,从用法角度将其定义为一种数值 scalar 预测的技术,区别于分类 类 ...
2021-11-10 10:58 0 899 推荐指数:
在说逻辑回归前,还是得提一提他的兄弟,线性回归。在某些地方,逻辑回归算法和线性回归算法是类似的。但它和线性回归最大的不同在于,逻辑回归是作用是分类的。 还记得之前说的吗,线性回归其实就是求出一条拟合空间中所有点的线。逻辑回归的本质其实也和线性回归一样,但它加了一个步骤,逻辑回归使用sigmoid ...
逻辑回归(Logistic Regression) 原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28408516 逻辑回归的定义 简单来说, 逻辑回归(Logistic Regression)是一种用于解决二分类(0 or 1)问题的机器学习方法,用于估计 ...
转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 本文主要讲解分类问题中的逻辑回归。逻辑回归是一个二分类问题。 二分类问题 二分类问题是指预测的y值只有两个取值(0或1),二分类问题可以扩展到多分类问题 ...
数值计算方法的“稳定性”是指在计算过程中舍入误差是可以控制的。 对于有些矩阵,矩阵中某个元素的一个很小的变动,会引起最后计算结果误差很大,这种矩阵称为“病态矩阵”。有些时候不正确的计算方法也会使一个正常的矩阵在运算中表现出病态。对于高斯消去法来说,如果主元(即对角线上的元素)上的元素很小,在计算 ...
成本函数(cost function)也叫损失函数(loss function),用来定义模型与观测值的误差。模型预测的价格与训练集数据的差异称为残差(residuals)或训练误差(test e ...
目录 回归树 理论解释 算法流程 ID3 和 C4.5 能不能用来回归? 回归树示例 References 说到决策树(Decision tree),我们很自然会想到用其做分类,每个叶子代表有限类别中的一个 ...
1. 前言 今天我们介绍机器学习里面大名鼎鼎的逻辑回归。不要看他的名字里面有“回归”,但是它其实是个分类算法。它取名逻辑回归主要是因为是从线性回归转变而来的。 2.逻辑回归原理 2.1 逻辑回归的由来 不知道读者还记不记得在线性回归中有一节广义线性回归介绍了在\(Y=Xθ\)的基础上 ...
逻辑回归从线性回归引申而来,对回归的结果进行 logistic 函数运算,将范围限制在[0,1]区间,并更改损失函数为二值交叉熵损失,使其可用于2分类问题(通过得到的概率值与阈值比较进行分类)。逻辑回归要求输入的标签数据是01分布(伯努利分布),而线性回归则是对任意连续值的回归。出世 ...