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，...
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：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...
【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...
【机器学习算法实现】logistic回归__基于Python和Numpy函数库
【机器学习算法实现】系列文章将记录个人阅读机器学习论文、书籍过程中所碰到的算法，每篇文章描述一个具体的算法、算法的编程实现、算法的具体应用实例。争取每个算法都用多种语言编程实现。所有代码共享至github：https://github.com/wepe/MachineLearning-Demo ...
机器学习笔记—Logistic回归
本文申明：本系列笔记全部为原创内容，如有转载请申明原地址出处。谢谢序言：whatislogisticregression?Logistics一词表示adj.逻辑的;[军]后勤学的n.[逻]数理逻辑;符号逻辑;[军]后勤学，“回归”是由英国著名生物学家兼统计学家高尔顿在研究人类遗传问题时提出来的。为了...
<转>Logistic回归总结
转自http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/15962797当我第一遍看完台大的机器学习的视频的时候，我以为我理解了逻辑回归，可后来越看越迷糊，直到看到了这篇文章，豁然开朗基本原理LogisticRegression和LinearRegr...
【机器学习实战】第5章 Logistic回归
第5章Logistic回归Logistic回归概述Logistic回归虽然名字叫回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。须知概念Sigmoid函数回归概念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（这条直线称为最佳拟合直线），这个拟合的...
(原创)（四）机器学习笔记之Scikit Learn的Logistic回归初探
目录一、ScikitLearn中有关logistics回归函数的介绍...21.交叉验证...22.使用搜索进行正则化的LogisticRegression参数调优...33.用LogisticRegressionCV实现正则化的LogisticRegression参数调优...6二、应用举例......
机器学习笔记（四）Logistic回归模型实现
一、Logistic回归实现（一）特征值较少的情况1.实验数据吴恩达《机器学习》第二课时作业提供数据1。判断一个学生能否被一个大学录取，给出的数据集为学生两门课的成绩和是否被录取，通过这些数据来预测一个学生能否被录取。2.分类结果评估横纵轴（特征）为学生两门课成绩，可以在图中清晰地画出决策边界。3...
机器学习之线性回归---logistic回归---softmax回归
在本节中，我们介绍Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签可以取两个以上的值。Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的，该问题的目的是辨识10个不同的单个数字。Softmax回归是有监督的，不过后面也会介绍它与深...
【机器学习实战】第5章 Logistic回归（逻辑回归）
第5章Logistic回归<scripttype="text/javascript"src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script>Logistic回归概述Logis...
吴恩达《机器学习》课程笔记——第七章：Logistic回归
上一篇 ※※※※※※※※ 【回到目录】 ※※※※※※※※ 下一篇7.1分类问题本节内容：什么是分类之前的章节介绍的都是回归问题，接下来是分类问题。所谓的分类问题是指输出变量为有限个离散值，比如正确或错误、0或1、是或否等等。我们将首先从二元分类问题开始讨论，可将分类总结成y∈{0,1}，，其...
LOGISTIC回归分析
前面的博客有介绍过对连续的变量进行线性回归分析，从而达到对因变量的预测或者解释作用。那么如果因变量是离散变量呢？在做行为预测的时候通常只有“做”与“不做的区别”、“0”与“1”的区别，这是我们就要用到logistic分析（逻辑回归分析，非线性模型）。参数解释（对变量的评价）发生比(odds)：ODD...
线性回归、Logistic回归、Softmax回归
线性回归（LinearRegression）什么是回归？给定一些数据，{（x1，y1），（x2，y2）…（xn，yn）}，x的值来预测y的值，通常地，y的值是连续的就是回归问题，y的值是离散的就叫分类问题。高尔顿的发现，身高的例子就是回归的典型模型。回归分为线性回归（LinearRegression...
1.线性回归、Logistic回归、Softmax回归
本次回归章节的思维导图版总结已经总结完毕，但自我感觉不甚理想。不知道是模型太简单还是由于自己本身的原因，总结出来的东西感觉很少，好像知识点都覆盖上了，但乍一看，好像又什么都没有。不管怎样，算是一次尝试吧，慢慢地再来改进。在这里再梳理一下吧！线性回归（LinearRegression）什么是回归？给定...