一. 邏輯回歸 在前面講述的回歸模型中，處理的因變量都是數值型區間變量，建立的模型描述是因變量的期望與自變量之間的線性關系。比如常見的線性回歸模型： 而在采用回歸模型分析實際問題中，所研究的變量往往不全是區間變量而是順序變量或屬性變量，比如二項分布問題。通過分析年齡、性別、體質指數、平均 ...

題目太長啦！文檔下載【傳送門】 第1題 簡述：實現邏輯回歸。 此處使用了minimize函數代替Matlab的fminunc函數，參考了該博客【傳送門】。 運行結果： 第2題 簡述：通過正規化實現邏輯回歸。 運行結果： ...

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 ...

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 ...

---恢復內容開始--- Softmax Regression 可以看做是 LR 算法在多分類上的推廣，即類標簽 y 的取值大於或者等於 2。 假設數據樣本集為：$\left \{ \left ( X^{(1)},y ^{(1)} \right ) ,\left ( X^{(2)},y ...

　　從今天起，我會在這里記錄一下學習深度學習所留下的足跡，目的也很簡單，手頭有近3w個已經標記好正確值得驗證碼，想要從頭訓練出一個可以使用的模型， 雖然我也知道網上的相關模型和demo很多，但是還是非常希望自己可以親手搞一個能用的出來，學習書籍主要是：李金洪老師的《深度學習之Tensorflow ...

【機器學習】算法原理詳細推導與實現(二):邏輯回歸 在上一篇算法中，線性回歸實際上是 連續型 的結果，即 \(y\in R\) ，而邏輯回歸的 \(y\) 是離散型，只能取兩個值 \(y\in \{0,1\}\)，這可以用來處理一些分類的問題。 logistic函數 我們可能會遇到一些分類 ...

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 ...