zaish上一节讲了线性回归中L2范数的应用,这里继续logistic回归L2范数的应用. 先说一下问题:有一堆二维数据点,这些点的标记有的是1,有的是0.我们的任务就是制作一个分界面区分出来这些点.如图(标记是1的样本用+表示,0的用红点表示): 这其实是一个二分类问题,然后我们就想到了logistic回归模型.这是一个概率模型, 即预测在x已知时,标记为1的概率:那么标记为0的概率为:. 那么分别根据每个样本的标记y是1还是0分别带入到每个概率模型(每个样本只带入一个模型,而不是两个都带入)…

原文链接:https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/80288964 本博文为逻辑斯特回归的学习笔记.由于仅仅是学习笔记,水平有限,还望广大读者朋友多多赐教. 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(该直线称为最佳拟合直线),这个拟合的过程就称为回归. 利用Logistic(逻辑斯蒂)回归是一个分类模型而不回归模型.其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…

一 评价尺度 sklearn包含四种评价尺度 1 均方差(mean-squared-error) 2 平均绝对值误差(mean_absolute_error) 3 可释方差得分(explained_variance_score) 4 中值绝对误差(Median absolute error) 5 R2 决定系数(拟合优度) 模型越好:r2→1 模型越差:r2→0 二 逻辑斯蒂回归 1 概述 在逻辑斯蒂回归中,我们将会采用sigmoid函数作为激励函数,所以它被称为sigmoid回归或对数几率回归…

转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9113681 最近在看Ng的机器学习公开课,Ng的讲法循循善诱,感觉提高了不少.该系列视频共20个,每看完一个视频,我都要记录一些笔记,包括公式的推导,讲解时候的例子等.按照Ng的说法,公式要自己推理一遍才能理解的通透,我觉得自己能够总结出来,发到博客上,也能达到这个效果,希望有兴趣的同学要循序渐进,理解完一个算法再开始学另外一个算法,每个算法总结一遍,虽然看起来很慢,但却真…

一.感知机     详细参考:https://blog.csdn.net/wodeai1235/article/details/54755735 1.模型和图像: 2.数学定义推导和优化: 3.流程 二.线性回归      1.定义及解析解: a=(XTX) -1 XTy,如加2范数约束则解析解为a=(XTX+λI) -1 XTy     2.总结: 速度快,对异常值敏感.可以采用梯度下降法. 三.逻辑斯蒂回归 1.sigmod: 见 https://www.cnblogs.com/Esther…

  逻辑斯蒂回归 一.概念 逻辑斯蒂回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法,属于对数线性模型.logistic回归的因变量可以是二分类的,也可以是多分类的.logistic回归的因变量可以是二分非线性差分方程类的,也可以是多分类的,但是二分类的更为常用,也更加容易解释.所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归. 二.logistic分布 设X是连续随机变量,X服从逻辑斯蒂分布是指X具有下列分布函数和密度函数:   分布函数和密度函数 式中,μ为位置参…

逻辑斯蒂回归 关注公众号"轻松学编程"了解更多. [关键词]Logistics函数,最大似然估计,梯度下降法 1.Logistics回归的原理 利用Logistics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. 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.接下来介绍这个二值型输出分类器的数学原理. Logistic Regression和Linear Reg…

前几天,有个同事看到我生成的一幅逻辑斯蒂分岔图像后,问我:“这是咪咪吗?”我回答:“淫者见淫.”好吧,这里将生成几种分岔映射图形,包括逻辑斯蒂映射系统,正弦映射系统和曼德勃罗映射系统.实际上这几种图形算不上分形,只不过它与我写的其他分形对象使用相同的基类,所以也将其列入混沌分形的范畴. 关于基类FractalEquation的定义及相关软件见:混沌与分形 (1)逻辑斯蒂映射系统 // 逻辑斯蒂映射系统 class LogisticMap : public FractalEquation { pu…

视频指导:https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=6 一些数据集 在pytorch框架下,里面面有配套的数据集,pytorch里面有一个torchversion的包,他可以提供相应的,比如MNIST这种很基础的数据集,但是安装的时候这些数据集不会包含在包里面,所以需要下载,具体代码以及解释如下: import torchvision train_set = torchvision.datasets.MNIST(root= '../dataset…

第一节中说了,logistic 回归和线性回归的区别是:线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加(线性叠加的权重系数wi就是模型的参数)来得到预测值的Y,然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y'的误差来求得模型参数.我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加,是线性的. Y=WX (假设W>0),Y的大小是随着X各个维度的叠加和的大小线性增加的,如图(x为了方便取1维): 然后再来看看我们这里的logistic 回归模型,模型公式是:,这里假设W>0,Y与X各维度叠加和(这里…