原文:機器學習入門(九)之----logistic回歸(牛頓法)

多絢爛的花,多美妙的季節 沒有一朵花,能留住它的季節。 我也是一樣,不停地追尋, 我終究要失去的 回到logistic回歸最大似然函數這里,現在我們用牛頓法來最大化這個對數似然函數。 牛頓法求零點 牛頓法本是用來求函數零點的一個方法,一個函數的零點就是指使這個函數等於零那個自變量的取值點。 牛頓法的更新公式為, begin equation theta : theta frac f theta ...

2019-09-26 13:15 0 350 推薦指數:

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機器學習簡易入門(四)- logistic回歸

摘要:使用logistic回歸來預測某個人的入學申請是否會被接受 聲明:(本文的內容非原創,但經過本人翻譯和總結而來,轉載請注明出處) 本文內容來源:https://www.dataquest.io/mission/59/logistic-regression 原始數據展示 這是一份 ...

Wed Mar 23 17:33:00 CST 2016 1 10861
機器學習(六)— logistic回歸

  最近一直在看機器學習相關的算法,今天學習logistic回歸,在對算法進行了簡單分析編程實現之后,通過實例進行驗證。 一 logistic概述 ...

Sat Sep 05 08:51:00 CST 2015 0 3513
機器學習-Logistic回歸

簡介 Logistic回歸機器學習中最常用最經典的分類方法之一,有的人稱為邏輯回歸或邏輯斯蒂回歸。雖然它稱為回歸模型,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型上。它常用於二分類問題,在多分類問題的推廣叫做 ...

Mon Oct 29 02:39:00 CST 2018 0 675
機器學習二(線性回歸Logistic回歸

前言 由於本部分內容講解資源較多,本文不做過多敘述,重點放在實際問題的應用上。 一、線性回歸 線性回歸中的線性指的是對於參數的線性的,對於樣本的特征不一定是線性的。 線性模型(矩陣形式):y=XA+e 其中:A為參數向量,y為向量,X為矩陣,e為噪聲向量。 對於線性模型 ...

Thu Mar 15 04:15:00 CST 2018 0 881
機器學習筆記-----牛頓與擬牛頓

提要:今天講的牛頓與擬牛頓是求解無約束問題最優化方法的常用方法。 一 牛頓 假設我們求下面函數的最小值: 假設f(x)具有連續的二階的連續偏導數,假設第K次迭代值為xk的值,那么可將f(X)在xk附近進行二階泰勒展開得到: 我們對上述公式求導可得: 假設其中可逆 ...

Sun Oct 30 00:09:00 CST 2016 1 9502
機器學習4logistic回歸

對於線性回歸logistic回歸,在以前准備學習深度學習的時候看過一點,當時的數學基礎有點薄弱,雖然現在還是有點差,當時看到神經網絡之后就看不下去了。 不過這次是通過python對logistic回歸進行編碼實現。 線性回歸跟邏輯回歸介紹就不多說了。網上有很多很好的講解。另外我之前也寫過 ...

Wed Jan 15 05:40:00 CST 2014 3 6087
機器學習實戰】第5章 Logistic回歸

第5章 Logistic回歸 Logistic 回歸 概述 Logistic 回歸雖然名字叫回歸,但是它是用來做分類的。其主要思想是: 根據現有數據對分類邊界線建立回歸公式,以此進行分類。 須知概念 Sigmoid 函數 回歸 概念 假設現在有一些數據點,我們用一條直線對這些點進行 ...

Tue Oct 17 19:15:00 CST 2017 1 1290
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 ...

Mon Nov 03 06:27:00 CST 2014 1 13495
 
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