机器学习算法( 五、Logistic回归算法)

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python机器学习（五）回归算法-线性回归

一.线性回归的概念 1.1.定义线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析.其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合. 优点:结果易于理解,计算不复杂. 缺点:对非线性的数据拟合不好. 适用数据类型:数值型和标称型. 1.2.分类一元线性回归:涉及到的变量只有一个. 多元线性回归:涉及到的变量两个或两个以上. 1.3.公式 image.png 其中…

Logistic回归算法调试一.算法原理 Logistic回归算法是一种优化算法,主要用用于只有两种标签的分类问题.其原理为对一些数据点用一条直线去拟合,对数据集进行划分.从广义上来讲这也是一种多元线性回归方法,所不同的是这种算法需要找出的是能够最大可能地将两个类别划分开来而不是根据直线关系预测因变量的值.Logistic回归算法的核心部分是sigmoid函数: 其中,xi为数据集的第i个特征.定义损失函数损失函数: 损失函数越小表明曲线拟合的效果就越好.利用梯度向上法更新x的系数W,求出W的…

机器学习之Logistic 回归算法

1 Logistic 回归算法的原理 1.1 需要的数学基础我在看机器学习实战时对其中的代码非常费解,说好的利用偏导数求最值怎么代码中没有体现啊,就一个简单的式子:θ= θ - α Σ [( hθ(x(i))-y(i) ) ] * xi .经过查找资料才知道,书中省去了大量的理论推导过程,其中用到了线性函数.sigmoid 函数.偏导数.最大似然函数.梯度下降法.下面让我们一窥究竟,是站在大神的肩膀描述我自己的见解. 1.2 Logistic 回归的引入 Logistic 回归是概率非线性模型…

机器学习之logistic回归算法与代码实现原理

Logistic回归算法原理与代码实现本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10033567.html 主要思想根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类,其核心是通过最优化算法寻找最佳回归系数(权重系数),主要应用于二分类. 算法原理二分类的特点是非此即彼,其数学特性符合单位阶跃函数,在某一点会发生突变.这也符合我们现实当中的一些应用场景(比如分数从0 到 60会很容易,越往上你所花的时…

logistic回归算法及其matlib实现

一般来说,回归不用在分类问题上,因为回归是连续型模型,而且受噪声影响比较大.如果非要使用回归算法,可以使用logistic回归. logistic回归本质上是线性回归,只是在特征到结果的映射中多加入了一层函数映射,即先把特征线性求和,然后使用函数g(z)作为假设函数来预测,g(z)可以将连续值映射到0和1上. logistic回归的假设函数如下,线性回归假设函数只是$\theta^Tx$. \[h_\theta(x)=g(\theta^Tx)=\frac{1}{1+e^{-\theta^Tx…

常见算法（logistic回归，随机森林，GBDT和xgboost）

常见算法(logistic回归,随机森林,GBDT和xgboost) 9.25r早上面网易数据挖掘工程师岗位,第一次面数据挖掘的岗位,只想着能够去多准备一些,体验面这个岗位的感觉,虽然最好心有不甘告终,不过继续加油. 不过总的来看,面试前有准备永远比你没有准备要强好几倍. 因为面试过程看重的不仅是你的实习经历多久怎样,更多的是看重你对基础知识的掌握(即学习能力和逻辑),实际项目中解决问题的能力(做了什么贡献). 先提一下奥卡姆剃刀:给定两个具有相同泛化误差的模型,较简单的模型比较复杂的模型更可取…

Logistic回归算法梯度公式的推导

最近学习Logistic回归算法,在网上看了许多博文,笔者觉得这篇文章http://blog.kamidox.com/logistic-regression.html写得最好.但其中有个关键问题没有讲清楚:为什么选择-log(h(x))作为成本函数(也叫损失函数). 和线性回归算法相比,逻辑回归的预测函数是非线性的,不能使用均方差函数作为成本函数.因此如何选择逻辑回归算法的成本函数,就要多费一些事. 在正式讨论这个问题之前,先来复习一些基础知识. 一些常见函数的导数 $$ \frac{dy}{d…