1.李航<统计学习方法>: 2.https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/78113214 3.http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6616680.html 4.http://kyonhuang.top/Andrew-Ng-Deep-Learning-notes/#/Neural_Networks_and_Deep_Learning/神经网络基础 O.逻辑斯蒂回归的缘起 起源于线性回归.线性回归是一种…

学习Logistic Regression的笔记与理解 1.首先从结果往前来看下how logistic regression make predictions. 设我们某个测试数据为X(x0,x1,x2···xn),Θ(θ0,θ1,θ2,···θn)为我们的学习算法所学到的参数,那么 写成向量的话就变成 Z就是我们得到的结果,但是logistic regression只能处理二值数据,这个Z是一个连续值,它的范围可以很广.为了把这个Z化为二值变量,引人Sigmoid函数 这个函数的图形如下所示…

华盛顿大学 machine learning: Classification 笔记. linear classifier 线性分类器 多项式: Logistic regression & 概率模型 P(y = +1 | x) = ? 使用 logistic函数 这个概率模型怎么来的? (李航<统计学习方法>) 即 考虑对输入x进行分类的线性函数 w x,其值域为实数域,线性函数wx可转换为概率: 这时,线性函数值越接近正无穷,概率值就越接近1:线性函数值越接近负无穷, 概率值就越接近0…

机器学习实战之logistic回归 test5.py #-*- coding:utf-8 import sys sys.path.append("logRegres.py") from numpy import * import logRegres dataArr, labelMat = logRegres.loadDataSet() logRegres.gradAscent(dataArr, labelMat) # weights = logRegres.gradAscent(dat…

之前在 SPSS 中的回归分析算法中发现,在它里面实现的算法有 Enter 和 Stepwise 两种.Enter 很容易理解,就是将所有选定的自变量一起放入模型中,直接去计算包含所有自变量的整个模型能够解释多少因变量中的变异,以及各个自变量单独的贡献有多少.但对 Stepwise regression 的理解总是很模糊,今天仔细查了一下,做下笔记. 与平时所说的 regression analysis 不太相同,stepwise regression 可以算是一种 feature extrac…

今天介绍一个机器学习包,sklearn.其功能模块有regression\classification\clustering\Dimensionality reduction\data preprocessing\model selection 对我来说,常用的主要有regression(SVR)和classification(SVC)两个部分. 首先介绍一下用sklearn.svm.SVR来做回归,如下: 1)多元线性回归 import numpy as np from sklearn.lin…

题目 在这部分的练习中,你将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否能进入大学.假设你是一所大学的行政管理人员,你想根据两门考试的结果,来决定每个申请人是否被录取.你有以前申请人的历史数据,可以将其用作逻辑回归训练集.对于每一个训练样本,你有申请人两次测评的分数以及录取的结果.为了完成这个预测任务,我们准备构建一个可以基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型. 编程实现 1.Visualizing the data 在开始实现任何学习算法之前,如果可能的话,最好将数据可视化. import nu…

[Machine Learning]学习笔记-Logistic Regression 模型-二分类任务 Logistic regression,亦称logtic regression,翻译为"对数几率回归",是一种分类学习方法.和先前的线性回归模型不同的是,输出的y一般是离散量的集合,如输出\(y \in \{0,1\}\)的二分类任务. 考虑二分类任务,线性回归模型产生的\(Z=\theta ^TX\)是连续的实值,需要用一个函数\(g(\theta ^TX)\)将z转换为0/1值.…

ufldl学习笔记与编程作业:Logistic Regression(逻辑回归) ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说.不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了,教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习链接:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/su…

目录 Calculating a Probability Model Training 1.Loss function for Logistic Regression 2.Regularization in Logistic Regression Glossay Calculating a Probability Many problems require a probability estimate as output. Logistic regression is an extremely…