此部分内容是对机器学习实战一书的第五章的数学推导,主要是对5.2节代码实现中,有一部分省去了相关的公式推导,这里进行了推导,后续会将算法进行java实现.此部分同样因为公式较多,采用手写推导,拍照记录的方式. 第一部分推导目标函数 第二部分采用梯度下降方法进行优化 至此两部分就完成了对logistics回归的公式推导.…

逻辑回归和sigmoid函数分类:容易欠拟合,分类精度不高,计算代价小,易于理解和实现 sigmoid函数与阶跃函数的区别在于:阶跃函数从0到1的跳跃在sigmoid函数中是一个逐渐的变化,而不是突变. logistic 回归分类器:在每个特征上乘以一个回归系数,然后将所有的结果值相加,将这个总和代入到sigmoid函数中,得到一个在0-1之间的数值,大于0.5分为1类,小于0.5分为0类.所以,逻辑回归也可以被看作是一种概率估计. 关键在于求最佳回归系数. 1.基于最优化方法的最佳回归系数确定…

##Logstic回归采用sigmoid函数的原因(sigmoid函数能表示二项分布概率的原因) sigmoid函数:  直觉上,采用sigmoid函数来模拟(0, 1)段函数是因为sigmoid函数接近(0, 1)分段函数且连续可导(即数学性质好). ###从分布的角度进行理解 **指数族分布**: ![]…

LM-MLC 一种基于完型填空的多标签分类算法 1 前言 本文主要介绍本人在全球人工智能技术创新大赛[赛道一]设计的一种基于完型填空(模板)的多标签分类算法:LM-MLC,该算法拟合能力很强能感知标签关联性,在多个数据集上测试表明该算法与主流算法无显著性差异,在该比赛数据集上的dev效果很好,但是由于比赛期间事情多,没有好好在test集做测试. 个人认为该算法根正苗红,理论上可以获得更好的效果,因此做个开源,抛砖引玉,希望有人能提出更为有效的改进.本次开源的代码可读性较强,也有较高的扩展性,本人…

数据集下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/17EL37CQ-FtOXhtdZHQDPgw 提取码:0829 逻辑斯蒂回归 @ 目录 逻辑斯蒂回归 1.理论 1.1 多分类 1.2 公式 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 代码 1.理论 1.1 多分类 若用logistc进行五分类,可以进行5次二分类,把情感标签当作5维向量. softmax常用于多分类,当类别数为2时,和logistic等价.他把一些输入映射为0-1之间的实数,并且归一化保证和为1,因此多分类的概率之…

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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…

本章内容 □sigmod函数和logistic回归分类器 □最优化理论初步□梯度下降最优化算法□数据中的缺失项处理 这会是激动人心的一章,因为我们将首次接触到最优化算法.仔细想想就会发现,其实我们日常生活中遇到过很多最优化问题,比如如何在最短时间内从入点到达氏点?如何投人最少工作量却获得最大的效益?如何设计发动机使得油耗最少而功率最大?可风,最优化的作用十分强大.接下来,我们介绍几个最优化算法,并利用它们训练出一个非线性函数用于分类.读者不熟悉回归也没关系,第8章起会深入介绍这一主题.假设现在有…

首次接触最优化算法.介绍几个最优化算法,并利用它们训练出一个非线性函数用于分类. 假设现在有一些数据点,我们利用一条直线对这些点进行拟合(该直线为最佳拟合直线),这个拟合过程称作回归. 利用Logistic回归进行分类思想:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类. 这里的“回归”一词源于最佳拟合,表示找到最佳拟合参数.训练分类器的做法:寻找最佳拟合参数,使用的是最优化算法(梯度上升法.改进的随机梯度上升法). 5.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 Logisti…

    关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2017年12月17日 19:18:31所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/78827013). 本文根据最近学习机器学习书籍 网络文章的情况,特将一些学习思路做了归纳整理,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. (今天发现第二部分 第4点中,部分代码不整齐,重新梳理了.2017.12.2…