原文:機器學習總結-LR(對數幾率回歸)

LR 對數幾率回歸 函數為 y f x frac e w T x b 。 由於輸出的是概率值 p y x frac e w T x b e w T x b ,p y x frac e w T x b ,所以求解使用極大似然估計來求解參數 w,b 。 為了方便表示,記 widehat w w b , widehat x x 寫出似然函數 prod i m p y widehat x i , wide ...

2016-12-04 10:28 0 1445 推薦指數:

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機器學習5- 對數幾率回歸+Python實現

目錄 1. 對數幾率回歸 1.1 求解 ω 和 b 2. 對數幾率回歸進行垃圾郵件分類 2.1 垃圾郵件分類 2.2 模型評估 混淆舉證 精度 交叉驗證精度 ...

Sun Apr 26 18:46:00 CST 2020 0 2643
機器學習筆記——邏輯回歸(對數幾率回歸)和朴素貝葉斯分類器的對比

一 綜述   由於邏輯回歸和朴素貝葉斯分類器都采用了極大似然法進行參數估計,所以它們會被經常用來對比。(另一對經常做對比的是邏輯回歸和SVM,因為它們都是通過建立一個超平面來實現分類的)本文主要介紹這兩種分類器的相同點和不同點。 二.兩者的不同點 1.兩者比較明顯的不同之處在於,邏輯回歸 ...

Mon Jun 18 00:56:00 CST 2018 0 2878
機器學習(四)—邏輯回歸LR

邏輯回歸常見問題:https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 推導在筆記上,現在摘取部分要點如下: (0)   LR回歸是在線性回歸模型的基礎上,使用sigmoid">sigmoid函數,將線性模型 wTx">wTx的結果壓縮到[0,1 ...

Fri May 04 20:07:00 CST 2018 0 1046
對數幾率回歸

對數幾率回歸對數幾率回歸(logistic regression),又稱為邏輯回歸,雖然它的名字是“回歸”,但實際卻是一種分類學習方法,那為什么“回歸”?個人覺得是因為它跟線性回歸的公式有點關聯。 對數幾率函數是sigmoid函數。 1、模型線性回歸:z=w∗x+b z = w*x+ bz=w ...

Thu Jul 18 07:19:00 CST 2019 0 412
對數幾率回歸(邏輯回歸

回歸:連續值預測 邏輯回歸:分類算法。–邏輯回歸是干什么?定義:對定性變量的回歸分析;定性:定量:之前的回歸模型,處理的是因變量是數值型區間(負無窮到正無窮)變量,建立的模型描述的是因變量Y與自變量(X)之間的線性關系。 期望=期望參數與自變量的分別乘積和; 邏輯變換的公式:要記住 注 ...

Wed Apr 14 22:16:00 CST 2021 0 229
機器學習總結(六)線性回歸與邏輯回歸

線性回歸(Linear Regression) 是利用稱為線性回歸方程的最小平方函數對一個或多個自變量和因變量之間關系進行建模的一種回歸分析。這種函數是一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合(自變量都是一次方)。只有一個自變量的情況稱為簡單回歸,大於一個自變量情況的叫做多元回歸。線性回歸 ...

Wed Oct 24 04:50:00 CST 2018 0 723
機器學習(七)—回歸

  摘要:本文分別介紹了線性回歸、局部加權回歸和嶺回歸,並使用python進行了簡單實現。   在這之前,已經學習過了Logistic回歸,今天繼續看回歸。首先說一下回歸的由來:回歸是由達爾文的表兄弟Francis Galton發明的。Galton於1877年完成了第一次回歸預測,目的 ...

Sun Sep 27 05:47:00 CST 2015 0 6538
 
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