【機器學習】Logistic Regression 學習筆記
邏輯回歸模型 雖然邏輯回歸姓 回歸，不過其實它的真實身份是二分類器。介紹完了姓，我們來介紹一下它的名字，邏輯斯蒂。這個名字來源於邏輯斯蒂分布： 邏輯斯蒂分布 設X是連續隨機變量，X服從邏輯 ...
原文：【機器學習】Logistic Regression 的前世今生（理論篇）
Logistic Regression 的前世今生 理論篇 本博客僅為作者記錄筆記之用，不免有非常多細節不正確之處。 還望各位看官能夠見諒，歡迎批評指正。 博客雖水，然亦博主之苦勞也。 如需轉載，請附上本文鏈接，不甚感激 http: blog.csdn.net cyh article details 寫這篇博客的動力是源於看到了以下這篇微博： 我在看到這篇微博的時候大為觸動，由於，如果是rick ...
2017-08-18 21:42 0 1103 推薦指數：
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機器學習之邏輯回歸（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。 ...
【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 ...
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Logistic回歸公式推導和代碼實現 1，引言 logistic回歸是機器學習中最常用最經典的分類方法之一，有人稱之為邏輯回歸或者邏輯斯蒂回歸。雖然他稱為回歸模型，但是卻處理的是分類問題，這主要是因為它的本質是一個線性模型加上一個映射函數Sigmoid，將線性模型得到的連續結果映射到離散 ...
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機器學習簡要筆記（五）——Logistic Regression(邏輯回歸）
1、Logistic回歸的本質 邏輯回歸是假設數據服從伯努利分布，通過極大似然函數的方法，運用梯度上升/下降法來求解參數，從而實現數據的二分類。 1.1、邏輯回歸的基本假設 ①伯努利分布：以拋硬幣為例，每次試驗中出現正面的概率為P,那么出現負面的概率為1-P。那么如果假設hθ(x)為樣本為正 ...