Logistic回归与梯度上升算法

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Logistic回归与梯度上升算法

原创作品出处原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://sbp810050504.blog.51cto.com/2799422/1608064 Logistic回归与梯度上升算法在<机器学习实战>一书的第5章中讲到了Logistic用于二分类问题.书中只是给出梯度上升算法代码,但是并没有给出数学推导.故哪怕是简单的几行代码,依然难以理解. 对于Logistic回归模型而言,需要读者具有高等数学.线性代数.概率论和数理统计的基础的数学基础.高等数学部分能理解偏导数即可:线…

Logistic回归，梯度上升算法理论详解和实现

经过对Logistic回归理论的学习,推导出取对数后的似然函数为现在我们的目的是求一个向量,使得最大.其中对这个似然函数求偏导后得到根据梯度上升算法有进一步得到我们可以初始化向量为0,或者随机值,然后进行迭代达到指定的精度为止.…

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…

2.9 logistic回归中的梯度下降法（非常重要，一定要重点理解）

怎么样计算偏导数来实现logistic回归的梯度下降法它的核心关键点是其中的几个重要公式用来实现logistic回归的梯度下降法接下来开始学习logistic回归的梯度下降法 logistic回归的公式现在只考虑单个样本的情况,关于该样本的损失函数定义如上面第三个公式,其中a是logistic回归的输出,y是样本的基本真值标签值, 下面写出该样本的偏导数流程图假设样本只有两个特征x1和x2 为了计算Z,我们需要输入参数w1和w2和b 因此在logistic回归中,我们要做的就是变换参数w…

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…

Logistic回归（逻辑回归）和softmax回归

一.Logistic回归 Logistic回归(Logistic Regression,简称LR)是一种常用的处理二类分类问题的模型. 在二类分类问题中,把因变量y可能属于的两个类分别称为负类和正类,则因变量y∈{0, 1},其中0表示负类,1表示正类.线性回归的输出值在负无穷到正无穷的范围上,不太好解决这个问题.于是我们引入非线性变换,把线性回归的输出值压缩到(0, 1)之间,那就成了Logistic回归,使得≥0.5时,预测y=1,而当<0.5时,预测y=0.Logistic回归的名字中尽管…