机器学习笔记(三)Logistic回归模型
Logistic回归模型1.模型简介:线性回归往往并不能很好地解决分类问题,所以我们引出Logistic回归算法,算法的输出值或者说预测值一直介于0和1,虽然算法的名字有“回归”二字,但实际上Logistic回归是一种分类算法(classificationy=0or1)。Logistic回归模型:课...
斯坦福《机器学习》Lesson4感想--1、Logistic回归中的牛顿方法
在上一篇中提到的Logistic回归是利用最大似然概率的思想和梯度上升算法确定θ,从而确定f(θ)。本篇将介绍还有一种求解最大似然概率ℓ(θ)的方法,即牛顿迭代法。在牛顿迭代法中。如果一个函数是,求解θ值使得f(θ)=0。在图1中可知,图1选择一个点,相应函数值为,并将相应的切线与x轴相交的点记为,...
吴恩达机器学习笔记22-正则化逻辑回归模型(Regularized Logistic Regression)
针对逻辑回归问题,我们在之前的课程已经学习过两种优化算法:我们首先学习了使用梯度下降法来优化代价函数吴恩达机器学习笔记22-正则化逻辑回归模型(RegularizedLogisticRegression)的更多相关文章逻辑回归模型(LogisticRegression)及Python实现逻辑回归模型...
Logistic Regression求解classification问题
classification问题和regression问题类似,区别在于y值是一个离散值,例如binaryclassification,y值只取0或1。方法来自AndrewNg的MachineLearning课件的note1的PartII,Classificationandlogsiticregre...
在R语言中实现Logistic逻辑回归的操作
这篇文章主要介绍了在R语言中实现Logistic逻辑回归的操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
关于利用np.contour画出logistic模型决策边界(plot_decision_regions)的一点感想
本篇文章纯粹为了记录遇到问题以及解决问题。苦于没人指引,加上网上资料少不知从何搜起,断断续续三天才弄明白,走了一些弯路。希望可以给看到这篇文章的小伙伴一点点帮助,少踩坑。写在前面,最近碰到个问题,需要画出正则化logistic回归的决策边界。但因为拟合出来的函数是一个高维的方程,无法直接画出图形。例...
如何在R语言中使用Logistic回归模型
在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价、身高、GDP、学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量。然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败、流失或不流失、涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策。这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logi...
机器学习二 逻辑回归作业、逻辑回归(Logistic Regression)
机器学习二逻辑回归作业 作业在这,http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/hw2.pdf 是区分spam的。57维特征,2分类问题。采用逻辑回归方法。但是上述数据集在kaggle中没法下载,于是只能用替代的方法了,下了b...
吴恩达第一课logistic Regress编程练习(学习笔记)
目标:利用logisiticRegression来预测图片是否有猫咪,即简单的二分类问题。过程:初始化(向量输入,归一化),前向和反向传播,梯度下降,优化,预测,输出与可视化初始化:1.明确输入集数量;测试集数量dim; 2.输入向量化n*n*nc;Atrickwhenyouwanttoflatt...
逻辑斯谛回归(Logistic Regression)总结
逻辑回归logisticregression,虽然名字是回归,但是实际上它是处理分类问题的算法。简单的说回归问题和分类问题如下:回归问题:预测一个连续的输出。分类问题:离散输出,比如二分类问题输出0或1.逻辑回归常用于垃圾邮件分类,天气预测、疾病判断和广告投放。一、Logistic回归假设函数对于一...
从神经网络的角度理解线性回归与逻辑斯谛回归(from Linear regression to logistic regression)
网络上讲解线性回归与逻辑斯谛回归的资料有很多,这里我从我自己的一个角度讲解这类问题1.线性回归 Linearregression 线性回归即对于离散的点,用直线来拟合,其可解决形如下面的问题图一 其线性函数表达式形式为: 对于这样的表达式结构,我不禁想起这样的一种结构形式 图二 每一圆圈代表...
逻辑斯谛回归(Logistic Regression):函数、模型及其理论内涵
逻辑斯谛回归(LogisticRegression)【又名逻辑回归,对率回归,对数几率回归】:函数、模型及其理论内涵逻辑斯谛函数(logisticfunction)【即sigmoid函数】:函数形式的来源逻辑斯谛函数的形式为:h(z)=11+exp(−z)h(z)=11+exp(−z)这个函数形式的...
logistic regression-逻辑斯谛回归
logisticregression从字面意思上以为它是一种回归算法,但实际上是线性的二分类方法。逻辑回归是机器学习中最常见且模型简单的算法,主要应用于流行性病学和个人信誉预测方面。逻辑回归函数:其中自变量可以变换成如下:其中xi为第i个·特征;系数为参数;所以预测函数为:我们假设P(y=1|x:θ...
机器学习:logistic回归
逻辑回归是一个形式是Y=1/(1+E(-X))的函数,它的特点是:1,当X>0,随着X增大,Y很快的接近1;2,当x<0,随着X的减小,Y很快的接近0;3,当X=0时,Y=1/2。由于逻辑回归的这种特性(在0-1之间连续),它被用来判断一个学习算法是否正确。除了正确和不正确的结果之外,使...
在opencv3中实现机器学习之:利用逻辑斯谛回归(logistic regression)分类
logisticregression,注意这个单词logistic,并不是逻辑(logic)的意思,音译过来应该是逻辑斯谛回归,或者直接叫logistic回归,并不是什么逻辑回归。大部分人都叫成逻辑回归,无奈啊。。。虽然这个算法中有回归二字,但它做的事情却并不是回归,而是分类。这个算法只能解决简单的...
使用牛顿法确定逻辑斯谛回归(Logistic Regression)最佳回归系数
逻辑斯谛回归关于逻辑斯谛回归,这篇文章http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 讲的很好;AndrewNg的机器学习公开课也很不错(中文笔记也很好http://blog.csdn.net/stdcoutzyx );还有《机器学习实战》...
关于利用np.contour画出logistic模型决策边界(plot_decision_regions)的一点感想
本篇文章纯粹为了记录遇到问题以及解决问题。苦于没人指引,加上网上资料少不知从何搜起,断断续续三天才弄明白,走了一些弯路。希望可以给看到这篇文章的小伙伴一点点帮助,少踩坑。写在前面,最近碰到个问题,需要画出正则化logistic回归的决策边界。但因为拟合出来的函数是一个高维的方程,无法直接画出图形。例...
【转】机器学习笔记之(3)——Logistic回归(逻辑斯蒂回归)
原文链接:https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/80288964本博文为逻辑斯特回归的学习笔记。由于仅仅是学习笔记,水平有限,还望广大读者朋友多多赐教。假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该直线称为最佳拟合直线),这个拟...
逻辑斯谛回归之决策边界 logistic regression -- decision boundary
逻辑斯谛回归之决策边界logisticregression--decisionboundarylogistic回归虽然带着回归两字却和线性回归有很大的区别,在前几篇博客中完整的介绍了线性回归。线性回归主要用于预测问题,其输出值为连续变量,而logistic回归主要用于分类问题,其输出值为离散值。lo...
机器学习 (三) 逻辑回归 Logistic Regression
文章内容均来自斯坦福大学的AndrewNg教授讲解的MachineLearning课程,本文是针对该课程的个人学习笔记,如有疏漏,请以原课程所讲述内容为准。感谢博主RachelZhang 的个人笔记,为我做个人学习笔记提供了很好的参考和榜样。§3. 逻辑回归LogisticRegression1分类...