机器学习算法之一-logistic回归、softmax模型
开始一个新的系列，换一换口味 分析机器学习算法的一般思路： 1、确定预测函数或者判别函数，一般表示为H函数; 2、确定Cost函数，表示的是预测输出值与训练数据之间的偏差; 3、确定优化算法。一、前言 logistic回归是常用的二分类模型，属于判别模型。softmax模型是logistic回归的多...
机器学习实战-Logistic回归
1.基于 Logistic 回归和 Sigmoid 函数的分类逻辑回归适合于01情况的分类就是描述一个问题是或者不是，所以就引入sigmoid函数，因为这个函数可以将所有值变成0-1之间的一个值，这样就方便算概率首先我们可以先看看Sigmoid函数(又叫Logistic函数)将任意的输入映射到了[0...
逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）
逻辑回归名字比较古怪，看上去是回归，却是一个简单的二分类模型。 逻辑回归的模型是如下形式： 其中x是features，θ是feature的权重，σ是sigmoid函数。将θ0视为θ0*x0（x0取值为常量1），那么 这里我们取阈值为0.5，那么二分类的判别公式为： 下面说一下参数θ的求解： ...
Logistic Regression逻辑斯蒂回归
Welcome To My Blog Logistic Regression logistic回归是统计学习中的经典分类方法,他属于对数线性模型,logistic回归来源于logitic分布,先从logistic分布说起 Logistic distribution 设X是连续随机变量,...
LOGISTIC REGRESSION
In logistic regression we learn a family of functions The hypothesis class is therefore (where for simplicity we are using homogenous linear functions...
详解线性分类-逻辑回归（Logistic Regression）【白板推导系列笔记】
一点最大后验估计的理解，不知道该写哪，就放这里了最大后验估计是根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。与最大似然估计类似，但是最大的不同是，最大后验估计的融入了要估计量的先验分布在其中。故最大后验估计可以看做规则化的最大似然估计。MAP与MLE最大区别是MAP中加入了模型参数本身的概率分布，或者说。...
机器学习理论基础学习3.3--- Linear classification 线性分类之logistic regression（基于经验风险最小化）
一、逻辑回归是什么？1、逻辑回归逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。logistic回归也称为逻辑回归，与线性回归这样输出是连续的、具体的值（如具体房价123万元）不同，逻辑回归的输出是0~1之间的概率，但可以把它理解成回答“是...
Logistic Regression-逻辑回归
logistic回归分类的主要思想：根据现有的数据对分类边界线建立回归公式，以此分类，这里“回归”源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集。训练分类器时就是寻找最佳拟合参数。 Sigmoid函数： Sigmoid函数的输入记为z,且,向量W就是我们要寻找的参数，向量X是分类器的输入数据。...
机器学习总结之逻辑回归Logistic Regression
机器学习总结之逻辑回归Logistic Regression逻辑回归logistic regression，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...
Coursera公开课笔记: 斯坦福大学机器学习第六课“逻辑回归(Logistic Regression)” 清晰讲解logistic-good!!!!!!
原文：http://52opencourse.com/125/coursera%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E7%AC%94%E8%AE%B0-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E6%9C%BA%E5%99%A8%E...
回归——线性回归，Logistic回归，范数，最大似然，梯度，最小二乘……
写在前面：在本篇博客中，旨在对线性回归从新的角度考虑，然后引入解决线性回归中会用到的最大似然近似（Maximum Likelihood Appropriation－MLA）求解模型中的参数，以及梯度下降法解决MLA。然后分析加入不同范数（L0, L1, L2）对线性回归的影响。其次，另外一个重点是L...
python编写Logistic逻辑回归
这篇文章主要介绍了python编写Logistic逻辑回归的相关代码，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
使用python画出逻辑斯蒂映射(logistic map)中的分叉图案例
这篇文章主要介绍了使用python画出逻辑斯蒂映射(logistic map)中的分叉图案例，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
Python语言描述机器学习之Logistic回归算法
这篇文章主要介绍了Python语言描述机器学习之Logistic回归算法，涉及Sigmoid函数，梯度上升法等相关内容，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。
Logistic回归的实现
摘要： Logistic回归也称为对率线性回归，需要涉及到最优化算法。此回归应用十分广泛，对于回归的预测也是概率的值，既属于回归模型也属于分类模型。 Logistic回归的基本过程 收集数据 准备数据：由于需要距离的计算所以需要为数值同时需要格式化 分析数据：任意方法 训练算法：找到最佳回归系...
Machine Learning in Action(4) Logistic Regression
从这节算是开始进入“正规”的机器学习了吧，之所以“正规”因为它开始要建立价值函数（cost function），接着优化价值函数求出权重，然后测试验证。这整套的流程是机器学习必经环节。今天要学习的话题是逻辑回归，逻辑回归也是一种有监督学习方法（supervised machine learning）...
利用随机森林,xgboost,logistic回归,预测泰坦尼克号上面的乘客的获救概率
数据示例： ,PassengerId,Survived,Pclass,Name,Sex,Age,SibSp,Parch,Ticket,Fare,Cabin,Embarked,Embarked_C,Embarked_Q,Embarked_S,Embarked_U0,1,0,3,"Braund, Mr...
TensorFlow实现Logistic回归
这篇文章主要为大家详细介绍了TensorFlow实现Logistic回归的相关资料，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
自己动手写Logistic回归算法
假设一个数据集有n个样本，每个样本有m个特征，样本标签y为{0, 1}。数据集可表示为：其中，x(ij)为第i个样本的第j个特征值，y(i)为第i个样本的标签。X矩阵左侧的1相当于回归方程的常数项。每个特征有一个权重（或系数），权重矩阵为：开始可以将权重均初始化为1。将特征及权重分别相乘得到Xw (...
机器学习——logistic回归，鸢尾花数据集预测，数据可视化
0.鸢尾花数据集鸢尾花数据集作为入门经典数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个...