邏輯斯蒂回歸
邏輯斯蒂回歸（logistic regression，又稱“對數幾率回歸”）是經典的分類方法。雖然名字中包含回歸，但它被用來分類。 邏輯斯蒂分布 設 \(X\) 是隨機變量，\(X\) 服從邏輯斯蒂分布是指 \(X\) 的概率分布函數 \(F(x)\) 和概率密度函數 \(f(x ...
原文：對邏輯斯蒂回歸的一些細節剖析
原文：http: blog.csdn.net xmu jupiter article details 首先聲明：本博客的寫作思路是對機器學習的一些基本算法做一些通俗性的靈活理解，以及對一些細節的進行簡單剖析，還有記錄本人在使用算法時的一些小經驗小感想。本人一般不會對基本公式做大量推導，也不會寫的太正式，這些可以在很多其他博客中找到。由於本人還是學生一枚，經驗知識粗淺，還望能和朋友們參與討論。 之前 ...
2015-11-30 16:23 0 7766 推薦指數：
相關推薦
邏輯斯蒂回歸模型
http://blog.csdn.net/hechenghai/article/details/46817031 主要參照統計學習方法、機器學習實戰來學習。下文作為參考。 第一節中說了，logistic 回歸和線性回歸的區別是：線性回歸是根據樣本X各個維度的Xi的線性疊加（線性疊加的權重 ...
梯度下降法解邏輯斯蒂回歸
本文是Andrew Ng在Coursera的機器學習課程的筆記。 Logistic回歸屬於分類模型。回顧線性回歸，輸出的是連續的實數，而Logistic回歸輸出的是[0,1]區間的概率值，通過概率值來判斷因變量應該是1還是0。因此，雖然名字中帶着“回歸”（輸出范圍常為連續實數 ...
邏輯斯蒂（logistic）回歸深入理解、闡述與實現
第一節中說了，logistic 回歸和線性回歸的區別是：線性回歸是根據樣本X各個維度的Xi的線性疊加（線性疊加的權重系數wi就是模型的參數）來得到預測值的Y，然后最小化所有的樣本預測值Y與真實值y'的誤差來求得模型參數。我們看到這里的模型的值Y是樣本X各個維度的Xi的線性疊加，是線性的。 Y ...
用二項邏輯斯蒂回歸解決二分類問題
邏輯斯蒂回歸: 邏輯斯蒂回歸是統計學習中的經典分類方法，屬於對數線性模型。logistic回歸的因變量可以是二分類的， 也可以是多分類的 基本原理 logistic 分布 折X是連續的隨機變量，X服從logistic分布是指X具有下列分布函數和密度函數 ...
邏輯斯蒂回歸VS決策樹VS隨機森林
LR 與SVM 不同 1.logistic regression適合需要得到一個分類概率的場景，SVM則沒有分類概率 2.LR其實同樣可以使用kernel，但是LR沒有 ...
機器學習 | 算法筆記- 邏輯斯蒂回歸（Logistic Regression）
前言 本系列為機器學習算法的總結和歸納，目的為了清晰闡述算法原理，同時附帶上手代碼實例，便於理解。 目錄 k近鄰（KNN） 決策樹 線性回歸 邏輯斯蒂回歸 朴素貝葉斯 支持向量機（SVM ...
機器學習面試問題整理(1) — LR邏輯斯蒂回歸
文章目錄 概述 logistics公式及推導 LR為什么用sigmoid函數， 為什么不用其他函數？ 這個函數有什么優點和缺點？ 邏輯斯蒂回歸怎么實現多分 ...