原文:菜鳥筆記Python3——機器學習(二) 邏輯回歸算法

參考資料 lt PYTHON MACHINE LEARNING gt chapter A Tour of Machine Learning Classifers Using Scikit learn 引言 在我們進行分類的時,所取樣本中的特征值一般都分布在實數域,但是我們想得到的往往是一個在 , 中的類似概率的值。 或者這么說,為了讓特征值之間不會因為相差過大而造成干擾,比如,只有一個特征取值特 ...

2018-05-09 19:40 0 9880 推薦指數:

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python機器學習(六)回歸算法-邏輯回歸

一、概述 1.1、概念 是一種名為“回歸”的線性分類器,是由線性回歸變化而來的,一種廣泛使用於分類問題中的廣義回歸算法。 1.2、按預測標簽的數據類型分 連續型變量:通過線性回歸方程z,線性回歸使用輸入的特征矩陣 ...

Sun Jun 07 07:50:00 CST 2020 0 739
Python機器學習算法邏輯回歸(Logistic Regression)

邏輯回歸--簡介 邏輯回歸(Logistic Regression)就是這樣的一個過程:面對一個回歸或者分類問題,建立代價函數,然后通過優化方法迭代求解出最優的模型參數,然后測試驗證我們這個求解的模型的好壞。 Logistic回歸雖然名字里帶“回歸”,但是它實際上 ...

Fri Jun 29 00:51:00 CST 2018 0 5290
Spark機器學習(2):邏輯回歸算法

邏輯回歸本質上也是一種線性回歸,和普通線性回歸不同的是,普通線性回歸特征到結果輸出的是連續值,而邏輯回歸增加了一個函數g(z),能夠把連續值映射到0或者1。 MLLib的邏輯回歸類有兩個:LogisticRegressionWithSGD和LogisticRegressionWithLBFGS ...

Fri Jun 16 01:55:00 CST 2017 0 4044
4.機器學習邏輯回歸算法

分類,邏輯回歸誕生了。邏輯回歸(Logistic Regression)主要解決二分類問題,用來表示某件 ...

Sun Mar 22 00:56:00 CST 2020 0 601
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
機器學習學習筆記(一):線性回歸邏輯回歸

筆記主要記錄學習機器學習》的總結體會。如有理解不到位的地方,歡迎大家指出,我會努力改正。 在學習機器學習》時,我主要是通過Andrew Ng教授在mooc上提供的《Machine Learning》課程,不得不說Andrew Ng老師在講授這門課程時,真的很用心,特別是編程 ...

Thu Mar 05 03:54:00 CST 2015 0 7547
 
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