一.概述 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称为回归: 利用Logistic回归进行分类的主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式, 以此进行分类. 这里的“回归”一词源于最佳拟合, 表示要找到最佳拟合参数集, 其背后的数学分析将在下一部分介绍. 训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数, 使用的是最优化算法. 二.基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 单位阶跃函数也称海维赛德阶跃函数(Heaviside step…

第5章 Logistic回归 Logistic 回归 概述 Logistic 回归虽然名字叫回归,但是它是用来做分类的.其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类. 须知概念 Sigmoid 函数 回归 概念 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(这条直线称为最佳拟合直线),这个拟合的过程就叫做回归.进而可以得到对这些点的拟合直线方程,那么我们根据这个回归方程,怎么进行分类呢?请看下面. 二值型输出分类函数 我们想要的函数应该是: 能接受所有的输入然后预测…

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…

参考: http://www.itongji.cn/article/12112cH013.html http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 https://class.coursera.org/ml-006/lecture/58(一定要看!) 简要认识一下Logistic函数(sigmoid曲线):(from wiki) Logistic函数或Logistic曲线是一种常见的S形函数,它是皮埃尔·弗朗索瓦·韦吕勒在1844或18…

本文介绍了机器学习中基本的优化算法—梯度下降算法和随机梯度下降算法,以及实际应用到线性回归.Logistic回归.矩阵分解推荐算法等ML中. 梯度下降算法基本公式 常见的符号说明和损失函数 X :所有样本的特征向量组成的矩阵 x(i) 是第i个样本包含的所有特征组成的向量x(i)=(x(i)1,x(i)2...,x(i)n) y(i) 第i个样本的label,每个样本只有一个label,y(i)是标量(一个数值) hθ(x(i)) :拟合函数,机器学习中可以用多种类型的拟合函数 θ 是函数变量,…

第5章 Logistic回归 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> Logistic 回归 概述 Logistic 回归虽然名字叫回归,但是它是用来做分类的.其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类. 须知概念 Sigmoid 函数 回…

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网…

1.基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 2.基于最优化方法的最佳回归系数确定 2.1 梯度上升法 参考:机器学习--梯度下降算法 2.2 训练算法:使用梯度上升找到最佳参数 Logistic回归梯度上升优化算法 def loadDataSet(): dataMat = []; labelMat = [] fr = open('testSet.txt') for line in fr.readlines(): lineArr = line.strip().split() dataM…

logistic回归 回归就是对已知公式的未知参数进行估计.比如已知公式是$y = a*x + b$,未知参数是a和b,利用多真实的(x,y)训练数据对a和b的取值去自动估计.估计的方法是在给定训练样本点和已知的公式后,对于一个或多个未知参数,机器会自动枚举参数的所有可能取值,直到找到那个最符合样本点分布的参数(或参数组合). logistic分布 设X是连续随机变量,X服从logistic分布是指X具有下列分布函数和密度函数: $$F(x)=P(x \le x)=\frac 1 {1+e^{-…

Logistic回归 算法优缺点: 1.计算代价不高,易于理解和实现2.容易欠拟合,分类精度可能不高3.适用数据类型:数值型和标称型 算法思想: 其实就我的理解来说,logistic回归实际上就是加了个sigmoid函数的线性回归,这个sigmoid函数的好处就在于,将结果归到了0到1这个区间里面了,并且sigmoid(0)=0.5,也就是说里面的线性部分的结果大于零小于零就可以直接计算到了.这里的求解方式是梯度上升法,具体我就不扯了,最推荐的资料还是Ng的视频,那里面的梯度下降就是啦,只不过一…