Linear and Logistic Regression in TensorFlow Graphs and sessions TF Ops: constants, variables, functions TensorBoard Lazy loading Linear Regression: Predict life expectancy from birth rate Let's start with a simple linear regression example. I hope y…

二分类:Logistic regression 多分类:Softmax分类函数 对于损失函数,我们求其最小值, 对于似然函数,我们求其最大值. Logistic是loss function,即: 在逻辑回归中,选择了 “对数似然损失函数”,L(Y,P(Y|X)) = -logP(Y|X). 对似然函数求最大值,其实就是对对数似然损失函数求最小值. Logistic regression, despite its name, is a linear model for classification…

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417 本文为Maching Learning 栏目补充内容,为上几章中所提到单参数线性回归.多参数线性回归和 逻辑回归的总结版.旨在帮助大家更好地理解回归,所以我在Matlab中分别对他们予以实现,在本文中由易到难地逐个介绍.     本讲内容: Matlab 实现各种回归函数 ========================= 基本模型 Y=θ0+θ1X1型---线性回归(直线拟合…

此系列将会每日持续更新,欢迎关注 线性回归(linear regression)的TensorFlow实现 #这里是基于python 3.7版本的TensorFlow TensorFlow是一个机器学习的利器,打包了众多的机器学习中的模型以及各种数学上的处理 因此利用TensorFlow来学习机器学习能起到事半功倍的效果. 以下代码即是线性回归的实现(实现对函数  y = 0.1 x + 0.3  的回归)代码内给出详细注释便于理解 import tensorflow as tf import…

最小二乘线性回归,感知机,逻辑回归的比较:   最小二乘线性回归 Least Squares Linear Regression 感知机 Perceptron 二分类逻辑回归 Binary Logistic Regression 多分类逻辑回归 Multinomial Logistic Regression 特征x x=([x1,x2,...,xn,1])T 权重w w=([w1,w2,...,wn,b])T 目标y 实数(负无穷大到正无穷大) 两个类别 1,-1 两个类别 0,1 多个类别 c…

最近在研究机器学习,使用的工具是spark,本文是针对spar最新的源码Spark1.6.0的MLlib中的logistic regression, linear regression进行源码分析,其理论部分参考:http://www.cnblogs.com/ljy2013/p/5129610.html 下面我们跟随我的demo来一步一步解剖源码,首先来看一下我的demo: package org.apache.spark.mllib.classification import org.apac…

This is the 2nd part of the series. Read the first part here: Logistic Regression Vs Decision Trees Vs SVM: Part I In this part we’ll discuss how to choose between Logistic Regression , Decision Trees and Support Vector Machines. The most correct ans…

Classification is one of the major problems that we solve while working on standard business problems across industries. In this article we’ll be discussing the major three of the many techniques used for the same, Logistic Regression, Decision Trees…

logistic distribution 设X是连续随机变量,X服从逻辑斯谛分布是指X具有下列分布函数和密度函数: 式中,μ为位置参数,γ>0为形状参数. 密度函数是脉冲函数 分布函数是一条Sigmoid曲线(sigmoid curve)即为阶跃函数     二项逻辑斯谛回归模型 二项逻辑斯谛回归模型是如下的条件概率分布 x∊Rn是输入,Y∊{0,1}是输出,w∊Rn和b∊R是参数, w称为权值向量,b称为偏置,w·x为w和x的内积. 可以求得P(Y＝1|x)和P(Y＝0|x). 逻辑斯谛回归…

Logistic Regression and Gradient Descent Logistic regression is an excellent tool to know for classification problems. Classification problems are problems where you are trying to classify observations into groups. To make our examples more concrete,…