數據輸入:x(:,1:n)為特征集合,y(:,1)為訓練集的分類集合(要用0和1進行分類,也就是說y中只能有0和1) 數據輸出:Y=a0+a1*x1+a2*x2......+an*xn中的系數矩陣,和測試集的結果 代碼(其實就兩行重要,其他的忽略 ...
首先 實現一個盡可能少調用tf.nn模塊兒的,自己手寫相關的function import tensorflow as tf import numpy as np import melt dataset import sys from sklearn.metrics import roc auc score def init weights shape : return tf.Variable t ...
2015-11-21 16:41 0 7969 推薦指數:
數據輸入:x(:,1:n)為特征集合,y(:,1)為訓練集的分類集合(要用0和1進行分類,也就是說y中只能有0和1) 數據輸出:Y=a0+a1*x1+a2*x2......+an*xn中的系數矩陣,和測試集的結果 代碼(其實就兩行重要,其他的忽略 ...
一、模型的構建 銀行在放貸之前都會對客戶做一個評估,來判定其是否有大概率會違約。這里我們用1表示其不會違約,用0表示會違約,假設影響因素有m個。 邏輯回歸的目的是得到一個p(概率),如果給定一個臨界值就可判斷其屬於哪一類,一般默認臨界值為0.5,若p>0.5,則判定為第一類,既不會違約 ...
一、邏輯回歸算法簡介 目的:經典的二分類算法 機器學習算法選擇:先邏輯回歸再復雜算法 決策邊界:可以是非線性的 邏輯回歸算法分三步(原理):(1)需要確定一個預測函數,即預測出一個值來判斷歸屬哪一類,可定義預測值大於某個閾值判斷為一類,反之為另一類;(2)為了計算參數,我們需要定義一個損失 ...
邏輯回歸(Logistic Regression)是機器學習中的一種分類模型,邏輯回歸是一種分類算法,雖然名字中帶有回歸,但是它與回歸之間有一定的聯系。由於算法的簡單和高效,在實際中應用非常廣泛。 1、邏輯回歸的應用場景 廣告點擊率 是否為垃圾郵件 是否患病 金融詐騙 ...
分類分析--邏輯回歸 邏輯回歸(logistic regression)是廣義線性模型的一種,可根據一組數值變量預測二元輸出,即邏輯回歸只適用於二分類 ,R中的基本函數glm()可用於擬合邏輯回歸模型。glm()函數自動將預測變量中的分類變量編碼為相應的虛擬變量。威斯康星乳腺癌數據中的全部預測 ...
邊界: 非線性判定邊界: 三、二分類和sigm ...
1.問題引入 總括:邏輯回歸其實就是將分類問題數學化,也就是將類別的現象用具體的函數去刻畫。 現象:如下圖,就是一個二分類的具體現象,我們總可以找到一條曲線(判定邊界)將兩種現象或者特征分割開來. 2.問題求解 問題1:如何用函數去刻畫上述分類問題中的判定邊界? 我們可以將上 ...
邏輯回歸二分類 今天嘗試寫了一下邏輯回歸分類,把代碼分享給大家,至於原理的的話請戳這里 https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/78113214 (在這片博客的基礎上我加了一丟丟東西)。 用到的預測函數為 其中,h為預測函數 ...