原文:機器學習:從編程的角度去理解邏輯回歸

先從一本書說起吧 機器學習實戰 作者在書中講到邏輯回歸的時候,用簡短的語言介紹了一下理論之后,就給出了一段代碼。然而就是這段代碼把我帶進了誤區,也許不能叫誤區,而是因為我自己的水平不夠。后來在查閱資料的時候,發現有人也因為這個問題糾結了好久。也許這本書是寫給一些有經驗的人員看的,不是特別適合作為入門的書。 在查找關於邏輯回歸相關資料的時候,發現大多數都是介紹了好多數學公式,所以我一直都在理解數學 ...

2017-05-03 16:42 1 2991 推薦指數:

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談談對機器學習邏輯回歸理解(Logistic Regression)

什么是邏輯回歸邏輯回歸是離散選擇法模型之一,屬於多重變量分析范疇,是社會學、生物統計學、臨床、數量心理學、計量經濟學、市場營銷等統計實證分析的常用方法。邏輯回歸一般用於二分類(Binary Classification)問題中,給定一些輸入,輸出結果是離散值。例如用邏輯回歸實現一個貓分類器 ...

Sun Mar 24 17:43:00 CST 2019 1 2055
機器學習邏輯回歸(Logistic Regression)

1. Classification 這篇文章我們來討論分類問題(classification problems),也就是說你想預測的變量 y 是一個離散的值。我們會使用邏輯回歸算法來解決分類問題。 之前的文章中,我們討論的垃圾郵件分類實際上就是一個分類問題。類似的例子還有很多,例如一個在線 ...

Mon Nov 03 06:27:00 CST 2014 1 13495
機器學習邏輯回歸(logistics regression)

一、邏輯回歸的概念 邏輯回歸又稱logistic回歸分析,是一種廣義的線性回歸分析模型,常用於數據挖掘,經濟預測等領域。邏輯回歸從本質來說屬於二分類問題,是基於Sigmoid函數(又叫“S型函數”)的有監督二類分類模型。 二、Sigmoid函數 Sigmoid函數公式 ...

Fri Oct 18 00:13:00 CST 2019 0 424
python機器學習-邏輯回歸

1、邏輯函數 假設數據集有n個獨立的特征,x1到xn為樣本的n個特征。常規的回歸算法的目標是擬合出一個多項式函數,使得預測值與真實值的誤差最小: 而我們希望這樣的f(x)能夠具有很好的邏輯判斷性質,最好是能夠直接表達具有特征x的樣本被分到某類的概率。比如f(x)>0.5的時候能夠表示 ...

Thu Aug 18 00:54:00 CST 2016 1 1575
機器學習邏輯回歸(Logistic Regression)

注:最近開始學習《人工智能》選修課,老師提綱挈領的介紹了一番,聽完課只了解了個大概,剩下的細節只能自己繼續摸索。 從本質上講:機器學習就是一個模型對外界的刺激(訓練樣本)做出反應,趨利避害(評價標准)。 1. 什么是邏輯回歸? 許多人對線性回歸都比較熟悉,但知道邏輯回歸的人可能就要 ...

Tue Dec 27 08:07:00 CST 2016 19 61948
機器學習技法》---核型邏輯回歸

1 無約束形式的soft-SVM 我們知道,soft-SVM的一般形式是: 這里我們把松弛變量ξn寫成下面的形式(這里其實就是松弛變量的定義,如果這個點不違反硬條件,則它的松弛變量為0,否則的 ...

Fri Mar 03 01:13:00 CST 2017 0 1338
機器學習邏輯回歸(決策邊界)

一、基礎理解 決策邊界:在特征空間內,根據不同特征對樣本進行分類,不同類型間的分界就是模型針對該數據集的決策邊界。 決策邊界,用於分類問題中,通過決策邊界可以更好的可視化分類結果; 在二維特征空間中,決策邊界為一條直線,理論上,在該直線上 θ.T.x ...

Thu Jul 26 04:03:00 CST 2018 0 2017
機器學習(九)—邏輯回歸與SVM區別

邏輯回歸詳細推導:http://lib.csdn.net/article/machinelearning/35119 面試常見問題:https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 1、LR和SVM有什么相同點   (1)都是監督分類 ...

Sat May 12 06:23:00 CST 2018 0 1096
 
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