目录 基本形式 代价函数 用梯度下降法求\(\vec\theta\) 扩展 基本形式 逻辑回归是最常用的分类模型,在线性回归基础之上扩展而来,是一种广义线性回归.下面举例说明什么是逻辑回归:假设我们有样本如下(是我编程生成的数据): 我们要做的是找到一个决策边界,把两类样本给分开,当有新数据进来时,就判断它在决策边界的哪一边.设边界线为线性函数 \[h_\theta(\vec x) = \theta_0 + \theta_1x_1 + \theta_2x_2 \tag {1}\]取0时的直线,如…

目录 基本形式 梯度下降法中应用正则化项 正规方程中应用正则化项 小试牛刀 调用类库 扩展 正则:正则是一个汉语词汇,拼音为zhèng zé,基本意思是正其礼仪法则:正规:常规:正宗等.出自<楚辞·离骚>.<插图本中国文学史>.<东京赋>等文献. -- 百度百科 基本形式 线性回归模型常常会出现过拟合的情况,由于训练集噪音的干扰,训练出来的模型抖动很大,不够平滑,导致泛化能力差,如下所示: import numpy as np import matplotlib.pyp…

目录 基本形式 求解参数\(\vec\theta\) 梯度下降法 正规方程导法 调用函数库 基本形式 线性回归非常直观简洁,是一种常用的回归模型,大叔总结如下: 设有样本\(X\)形如: \[\begin{pmatrix} x_1^{(1)} & x_2^{(1)} & \cdots &x_n^{(1)}\\ x_1^{(2)} & x_2^{(2)} & \cdots & x_n^{(2)}\\ \vdots & \vdots & \vdo…

目录 基本形式 小试牛刀 再试牛刀 调用类库 基本形式 上文中,大叔说道了线性回归,线性回归是个非常直观又简单的模型,但是很多时候,数据的分布并不是线性的,如: 如果我们想用高次多项式拟合上面的数据应该如何实现呢?其实很简单,设假设函数为 \[y = \theta_0 + \theta_1x + \theta_2x^2 \tag{1}\] 与之相像的线性函数为 \[y = \theta_0 + \theta_1x_1 + \theta_2x_2 \tag{2}\] 观察(1)式和(2)式,其实我…

在逻辑回归中使用mnist数据集.导入相应的包以及数据集. import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) trainimg = mnist.train.images…

目录 原理 实践一:求\(y = x^2 - 4x + 1\)的最小值 实践二:求\(z = x^2 + y^2 + 5\)的最小值 问答时间 原理 梯度下降是一个很常见的通过迭代求解函数极值的方法,当函数非常复杂,通过求导寻找极值很困难时可以通过梯度下降法求解.梯度下降法流程如下: 上图中,用大写字母表示向量,用小写字母表示标量. 假设某人想入坑,他站在某点,他每移动一小步,都朝着他所在点的梯度的负方向移动,这样能保证他尽快入坑,因为某个点的梯度方向是最陡峭的方向(实际上,梯度下降法有时候不是…

是官网上theano的逻辑回归的练习(http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html#logreg)的讲解. Classifying MNIST digits using Logistic Regression note:这部分假设你已经熟悉了这几个theano概念:: shared variables , basic arithmetic ops , T.grad , floatX..如果你想要在GPU上运行这个代码,同样可以读读GPU. note:这…

import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * 逻辑回归 * Created by zhen on 2018/11/20. */ object LogisticRegr…

Logistic Regression虽然名字里带“回归”,但是它实际上是一种分类方法,“逻辑”是Logistic的音译,和真正的逻辑没有任何关系. 模型 线性模型 由于逻辑回归是一种分类方法,所以我们仍然以最简的二分类为例.与感知机不同,对于逻辑回归的分类结果,y ∈ {0, 1},我们需要找到最佳的hθ(x)拟合数据. 这里容易联想到线性回归.线性回归也可以用于分类,但是很多时候,尤其是二分类的时候,线性回归并不能很好地工作,因为分类不是连续的函数,其结果只能是固定的离散值.设想一下有线性回…

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