邏輯回歸-3.決策邊界
決策邊界 我們可以看出 決定y取不同值的邊界為：$$ \theta^T \cdot x_b = 0 $$ 上式表達式是一條直線，為決策邊界，如果新來一個樣本，和訓練后得到的$ \theta $相乘，根據是否大於0，決定到底屬於哪一類 畫出決策邊界 如果樣本有兩個特征\(x1,x2 ...
原文：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 .T.x ，但實際上不一定存在這樣的樣本點 通過決策邊界可以直接根據樣本在特征空間的位置對該樣本的類型進行預測 滿足決策邊界條件的樣本點，分為哪一類都可以，但實際 ...
2018-07-25 20:03 0 2017 推薦指數：
相關推薦
機器學習--邏輯回歸模型原理
這時不能直接使用線性回歸模型, 而邏輯回歸就派上用場了. 1. 邏輯回歸 引用百度百科定義 邏輯 ...
4.機器學習之邏輯回歸算法
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 ...
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 ...
【機器學習基礎】邏輯回歸——LogisticRegression
LR算法作為一種比較經典的分類算法，在實際應用和面試中經常受到青睞，雖然在理論方面不是特別復雜，但LR所牽涉的知識點還是比較多的，同時與概率生成模型、神經網絡都有着一定的聯系，本節就針對這一算法及其所 ...
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。 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 ...
【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 ...
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 ...