1.2、Logistics Regression算法实践

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1.2、Logistics Regression算法实践

1.1.Logistics Regression算法实践有了上篇博客的理论准备后,接下来,我们用以及完成的函数,构建Logistics Regression分类器.我们利用线性可分的数据作为训练样本来训练.在构建模型的过程中,主要有两个步骤:(1)利用训练样本训练模型,(2)利用训练好的模型对新样本进行预测. 1.1.1.利用训练样本训练Logistics Regression模型训练模型的主函数: if __name__=="__main__": print("---…

2.2、Softmax Regression算法实践

Softmax Regression算法实践有了上篇博客的理论知识,我们可以利用实现好的函数,来构建Softmax Regression分类器,在训练分类器的过程中,我们使用多分类数据作为训练数据:如图 1.利用训练数据对模型进行训练: 完整代码为: # -*- coding: UTF- -*- # date:// # User:WangHong import numpy as np def gradientAscent(feature_data,label_data,k,maxCycle,a…

1.1、Logistics Regression模型

1.线性可分VS线性不可分对于一个分类问题,通常可以分为线性可分与线性不可分两种 .如果一个分类问题可以使用线性判别函数正确的分类,则称该问题为线性可分.如图所示为线性可分,否则为线性不可分: 下图为线性不可分: 1.2.Logistics Regression模型 Logistics Regression模型为广义的线性模型的一种,属于线性的分类模型.对于线性可分问题,需要找到一条直线,能够将两个不同的类分开,这条直线也称为超平面.对于上述超平面,可以使用如下的线性函数表示: 其中W为权重,…

logistics regression

logistics regression用于解决一些二分类问题.比如(纯假设)网上购物时,网站会判断一个人退货的可能性有多大,如果该用户退货的可能性很大,那么网站就不会推荐改用户购买退费险.反之,如果该用户退货的可能性不大,则可以推荐该用户购买退费险.比如如下数据: 历史该类目退货率,性别,年龄,商品价格,是否新注册用户,商品类别, 发生退货 0.5 ,0 ,20 , 300 ,0 ,8 , 1 0.3 ,1 ,30 , 50 ,0 ,5 , 0 假设以上数据是电商网站总结的一些用户购买行为数据…

LTP 分词算法实践

参考链接: https://github.com/HIT-SCIR/ltp/blob/master/doc/install.rst http://www.xfyun.cn/index.php/services/ltp/detail?&app_id=NTZmYzg5ZWE= http://www.ltp-cloud.com/document/#api_rest_format_json 其他分词算法参考链接: NLPIR:http://www.nlpir.org/ http://www.dat…

机器学习算法实践：Platt SMO 和遗传算法优化 SVM

机器学习算法实践:Platt SMO 和遗传算法优化 SVM 之前实现了简单的SMO算法来优化SVM的对偶问题,其中在选取α的时候使用的是两重循环通过完全随机的方式选取,具体的实现参考<机器学习算法实践-SVM中的SMO算法>.(http://pytlab.github.io/2017/09/01/机器学习算法实践-SVM中的SMO算法/) 本文在之前简化版SMO算法的基础上实现了使用启发式选取α对的方式的Platt SMO算法来优化SVM.另外由于最近自己也实现了一个遗传算法框架GAFT,便…

Logistic Regression 算法向量化实现及心得

Author: 相忠良(Zhong-Liang Xiang) Email: ugoood@163.com Date: Sep. 23st, 2017 根据 Andrew Ng 老师的深度学习课程课后作业及指导,参照吴老师代码完成了这个LR的coding． (重要)吴老师建议,数据应组织成下列形式,有利于扫除编程bug: X.shape = (n_x, m), n_x是样本维度,m是样本个数 Y.shape = (1, m) w, b应该分开,其中: b is a scaler w.shape =…