• 分类预测不能使用linear regression, linear regression算法对于分类预测效果很差,应使用logistic regression算法
  • Logistic regresstion = a Classification algorithm 一种分类预测算法
  • Logistic regression model: 
  • Sigmoid function = Logistic function  
  • Logistic function的曲线图(y值处于0与1之间【z->+∞时g(z)->1,z->-∞时,g(z)->0】,符合分类算法对于output的要求)  
  • 对于output(hΘ(x)的结果)的解释: 

为y=1的概率.

Logistic regression

当hθ(x)>=0.5时 即  θTx>=0 ,y=1

当hθ(x)<0.5时   即  θTx<0 ,   y=0

machine learning(8) -- classification的更多相关文章

  1. machine learning(9) -- classification:Decision boundary

    machine learning(9) -- classification:Decision boundary 上图的decision boundary是一条直线,是属于预测函数的一个属性(当参数已经 ...

  2. machine learning(11) -- classification: advanced optimization 去求cost function最小值的方法

    其它的比gradient descent快, 在某些场合得到广泛应用的求cost function的最小值的方法 when have a large machine learning problem, ...

  3. machine learning(12) -- classification: One-vs-all classfication

    Multiclass classification例子: 邮箱的邮件的分类: 工作邮件,私人邮件,朋友的邮件,兴趣爱好的邮件 医学诊断: 没有生病,患有流感,患有普通感冒 天气: 晴天,兩,多云等 O ...

  4. machine learning(10) -- classification:logistic regression cost function 和 使用 gradient descent to minimize cost function

    logistic regression cost function(single example) 图像分布 logistic regression cost function(m examples) ...

  5. How do you explain Machine Learning and Data Mining to non Computer Science people?

    How do you explain Machine Learning and Data Mining to non Computer Science people?   Pararth Shah, ...

  6. Java Machine Learning Tools & Libraries--转载

    原文地址:http://www.demnag.com/b/java-machine-learning-tools-libraries-cm570/?ref=dzone This is a list o ...

  7. Machine Learning and Data Mining(机器学习与数据挖掘)

    Problems[show] Classification Clustering Regression Anomaly detection Association rules Reinforcemen ...

  8. 基于Windows 机器学习(Machine Learning)的图像分类(Image classification)实现

    今天看到一篇文章  Google’s Image Classification Model is now Free to Learn  说是狗狗的机器学习速成课程(Machine Learning C ...

  9. How to handle Imbalanced Classification Problems in machine learning?

    How to handle Imbalanced Classification Problems in machine learning? from:https://www.analyticsvidh ...

随机推荐

  1. extract()函数:用于从一个date或者interval类型中截取到特定的部分

    extract()函数:用于从一个date或者interval类型中截取到特定的部分 ### extract 语法extract ( { year | month | day | hour | min ...

  2. php类的继承(基本概念,访问权限修饰符,重写override)

    类的继承 简单理解: 某个类A具有某些特征,另一个类B,也具有A类的所有特征,并且还可能具有自己的更多的一些特征,此时,我们就可以实现:B类使用A的特征信息并继续添加自己的一些特有特征信息. 基本概念 ...

  3. GraphHopper-初识

    GraphHopper  GraphHopper is a fast and Open Source road routing engine.   Is fast and memory efficie ...

  4. phpstrom xdebug phpstudy调试,跳不到设置断点的原因,以及配置方法

    设置的是127 的地址,而用localhost 方式请求,所以无法跳到断点 环境 phpstudy 2018 php 7.2.10 xdebug版本 (因为要与php版本要对应,注意别选错了,我的用的 ...

  5. PAT甲级题分类汇编——排序

    本文为PAT甲级分类汇编系列文章. 排序题,就是以排序算法为主的题.纯排序,用 std::sort 就能解决的那种,20分都算不上,只能放在乙级,甲级的排序题要么是排序的规则复杂,要么是排完序还要做点 ...

  6. go语言的3个包——strconv、os.Args、flag

    1. strconv包: 2. os.Args: 获取运行程序时给出的参数,可以通过os包来实现.看代码: package main import ( "fmt" "os ...

  7. 【mapreudce】6.对Nginx的access日志进行数据清洗,我们提取出文件数据的ip,时间,url

    1.首先我们需要一个util辅助类 package cn.cutter.demo.hadoop.mapreduce.nginxlog.util; import java.text.ParseExcep ...

  8. Springboot模板(thymeleaf、freemarker模板)

    目的: 1.thymeleaf模板 2.Freemarker模板 thymeleaf模板 thymeleaf 的优点: 支持html5标准,页面无须部署到servlet开发到服务器上,直接通过浏览器就 ...

  9. 优先队列问题 get it !!

    首先 队列的基本用法 头文件 #include<queue> priority_queue < int/string/struct> q//  q为队列的名字 基本操作 q.p ...

  10. 发布后的项目打开swagger

    使用netcore作为纯后端提供api已经变得越来越频繁,swagger也成为很多人的选择.通常会在代码中限制ASPNETCORE_ENVIRONMENT为Production时关闭swagger.但 ...