实现的是预测 低 出生 体重 的 概率.尼克·麦克卢尔(Nick McClure). TensorFlow机器学习实战指南 (智能系统与技术丛书) (Kindle 位置 1060-1061). Kindle 版本. # Logistic Regression #---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # solve logistic regression. # y =…

tensorFlow 基础见前博客 逻辑回归广泛应用在各类分类,回归任务中.本实验介绍逻辑回归在 TensorFlow 上的实现 理论知识回顾 逻辑回归的主要公式罗列如下: 激活函数(activation function): 损失函数(cost function): 其中 损失函数求偏导(derivative cost function): 训练模型 数据准备 首先我们需要先下载MNIST的数据集.使用以下的命令进行下载: wget https://devlab-1251520893.cos.…

本文旨在通过二元分类问题.多元分类问题介绍逻辑回归算法,并实现一个简单的数字分类程序 在生活中,我们经常会碰到这样的问题: 根据苹果表皮颜色判断是青苹果还是红苹果 根据体温判断是否发烧 这种答案只有两种可能的问题(y {0,1}),被称为二元分类问题 有一组数据: (x,y) {(1,0), (2,0), (3,0), (4,0), (5,0), (6,1), (7,1), (8,1), (9,1), (10,1) } 这组数据在二维平面表现如下: 现在要根据x的值把这些点分成2类 我们先按照线…

1. Tensorflow 逻辑回归实现手写识别 1.1. 逻辑回归原理 1.1.1. 逻辑回归 1.1.2. 损失函数 1.2. 实例:手写识别系统 1.1. 逻辑回归原理 1.1.1. 逻辑回归 在现实生活中,我们遇到的数据大多数都是非线性的,因此我们不能用上一章线性回归的方法来进行数据拟合.但是我们仍然可以从线性模型着手开始第一步,首先对输入的数据进行加权求和. 线性模型: \[z=w{x}+b\] 其中w我们称为"权重",b为偏置量(bias),\({x}\)为输入的样本数据,…

利用TensorFlow实现多元逻辑回归,代码如下: import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import preprocessing # Read x and y x_data = np.loadtxt("ex4x.dat").astype(np.float32) y_data = np.loadtxt(&qu…

官方mnist代码: #下载Mnist数据集 import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) #Tensorflow实现回归模型 import tensorflow as tf #定义变量为float型,行因为不确定先给无穷大None:列给28*28=784 x = tf.placeholder(&qu…

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型 参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引 参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每…

在逻辑回归中使用mnist数据集.导入相应的包以及数据集. import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) trainimg = mnist.train.images…

前面一篇介绍了用tensorflow实现线性回归模型预测sklearn内置的波士顿房价,现在这一篇就记一下用逻辑回归分类sklearn提供的乳腺癌数据集,该数据集有569个样本,每个样本有30维,为二分类数据集,212个正样本,357个负样本. 首先,加载数据,并划分训练集和测试集: # 加载乳腺癌数据集,该数据及596个样本,每个样本有30维,共有两类 cancer = skd.load_breast_cancer() # 将数据集的数据和标签分离 X_data = cancer.data Y…

本节基于回归学习对 MNIST 数据集进行处理,但将添加一些 TensorBoard 总结以便更好地理解 MNIST 数据集. MNIST由https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners提供. 大部分人已经对 MNIST 数据集很熟悉了,它是机器学习的基础,包含手写数字的图像及其标签来说明它是哪个数字. 对于逻辑回归,对输出 y 使用独热(one-hot)编码.因此,有 10 位表示输出,每位的值为 1 或 0,独热意味着对于每个图片…

个人分类: 机器学习 本文为吴恩达<机器学习>课程的读书笔记,并用python实现. 前一篇讲了线性回归,这一篇讲逻辑回归,有了上一篇的基础,这一篇的内容会显得比较简单. 逻辑回归(logistic regression)虽然叫回归,但他做的事实际上是分类.这里我们讨论二元分类,即只分两类,y属于{0,1}. 选择如下的假设函数: 这里写图片描述 其中: 这里写图片描述 上式称为逻辑函数或S型函数,图像如下图: 这里写图片描述 可以看到,当z趋向正无穷,g(z)趋向1,当z趋向负无穷g(z)趋…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(…

逻辑回归 1.  总述 逻辑回归来源于回归分析,用来解决分类问题,即预测值变为较少数量的离散值. 2.  基本概念 回归分析(Regression Analysis):存在一堆观测资料,希望获得数据内在分布规律.单个样本表示成二维或多维向量,包含一个因变量Y和一个或多个自变量X.回归分析主要研究当自变量变化时,因变量如何变化,数学表示成Y=f(X),其中函数f称为回归函数(regression function).回归分析最终目的是找到最能代表已观测数据的回归函数. 分类:因变量Y为有限离散集,…

MNIST 被喻为深度学习中的Hello World示例,由Yann LeCun等大神组织收集的一个手写数字的数据集,有60000个训练集和10000个验证集,是个非常适合初学者入门的训练集.这个网站也提供了业界对这个数据集的各种算法的尝试结果,也能看出机器学习的算法的演进史,从早期的线性逻辑回归到K-means,再到两层神经网络,到多层神经网络,再到最近的卷积神经网络,随着的算法模型的改善,错误率也不断下降,所以目前这个数据集的错误率已经可以控制在0.2%左右,基本和人类识别的能力相当了. 这…

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://blog.csdn.net/carolinedy/article/details/80691877 from sklearn.linear_model…

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share   预测变量线性检验 当构建一个二元分类器时,很多实践者会立即跳转到逻辑回归,因为它很简单.但是,很多人也忘记了逻辑回归是一种线性模型,预测变量间的非线性交互需要手动编…

1.工程概要 2.data文件以及input_data文件准备 链接:https://pan.baidu.com/s/1EBNyNurBXWeJVyhNeVnmnA 提取码:4nnl 3.logisstic_mnist.py def logistic_regression(): import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from app01 import input_data import numpy as np from P…

把上次建模校赛一个根据三围将女性分为四类(苹果型.梨形.报纸型.沙漏)的问题用逻辑回归实现了,包括从excel读取数据等一系列操作. Excel的格式如下:假设有r列,则前r-1列为数据,最后一列为类别,类别需要从1开始,1~k类, 如上表所示,前10列是身高.胸围.臀围等数据(以及胸围和腰围.胸围和臀围的比值),最后一列1表示属于苹果型. import tensorflow as tf import os import numpy import xlrd XDATA = 0 YDATA = 0…

逻辑回归主要用于解决分类问题,在现实中有更多的运用, 正常邮件or垃圾邮件 车or行人 涨价or不涨价 用我们EE的例子就是: 高电平or低电平 同时逻辑回归也是后面神经网络到深度学习的基础. (原来编辑器就有分割线的功能啊……) 一.Logistic Function(逻辑方程) 同线性回归,我们会有一个Hypothesis Function对输入数据进行计算已得到一个输出值. 考虑到分类问题的特点,常用的函数有sigmoid方程(又叫logistic方程) 其函数图像如下 可见: 1.输出区…

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share sklearn逻辑回归官网调参指南 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear…

逻辑回归损失函数: from sklearn.datasets import load_iris,make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split import tensorflow as tf import numpy as np X,Y = make_classification(n_samples=1000,n_features=5,n_classes=2) x_train,x_test,y_t…

TensorFlow逻辑回归处理MNIST数据集 本节基于回归学习对 MNIST 数据集进行处理,但将添加一些 TensorBoard 总结以便更好地理解 MNIST 数据集. MNIST由https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners提供. 大部分人已经对 MNIST 数据集很熟悉了,它是机器学习的基础,包含手写数字的图像及其标签来说明它是哪个数字. 对于逻辑回归,对输出 y 使用独热(one-hot)编码.因此,有 10 位表示输…

1 什么是逻辑回归 1.1逻辑回归与线性回归的区别: 线性回归预测的是一个连续的值,不论是单变量还是多变量(比如多层感知器),他都返回的是一个连续的值,放在图中就是条连续的曲线,他常用来表示的数学方法是Y=aX+b: 与之相对的,逻辑回归给出的值并不是连续的,而是 类似于"是" 和 "否" 的回答,这就类似于二元分类的问题. 1.2逻辑回归实现(sigmoid): 在逻辑回归算法中,我们常使用的激活函数是Sigmoid函数,他能够将数据映射到 0 到 1 之间,并且…

逻辑回归(Logistic Regression)是广义线性回归的一种.逻辑回归是用来做分类任务的常用算法.分类任务的目标是找一个函数,把观测值匹配到相关的类和标签上.比如一个人有没有病,又因为噪声的干扰,条件的描述的不够完全,所以可能不确定正确,还希望得到一个概率,比如有病的概率是80%.也即P(Y|X),对于输入X,产生Y的概率,Y可取两类,1或者0. 推导 Sigmod函数 相当于线性模型的计算结果来逼近真实01标记的对数几率. 他的导数: 对数线性模型 概率P的值域是[0,1],线性函数…

数据说明 本数据是一份汽车贷款违约数据 application_id    申请者ID account_number 账户号 bad_ind            是否违约 vehicle_year      汽车购买时间 vehicle_make     汽车制造商 bankruptcy_ind 曾经破产标识 tot_derog           五年内信用不良事件数量(比如手机欠费消号) tot_tr                  全体账户数量 age_oldest_tr     最久…

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 最基本的LR分类器适合于对两分类(类0,类1)目标进行分类:这个模型以样本特征的线性组合sigma(theta * Xi)作为自变量,使用logistic函数将自变量映射到(0,1)上. 其中logistic函数(sigmoid函数为): 函数图形为: 从而得到LR的模型函数为:,其中待定. 2.算法(数学)推导 建立的似然函数: 对上述函数求对数: 做下函数变换: 通…

之前在逻辑回归原理小结这篇文章中,对逻辑回归的原理做了小结.这里接着对scikit-learn中逻辑回归类库的我的使用经验做一个总结.重点讲述调参中要注意的事项. 1. 概述 在scikit-learn中,与逻辑回归有关的主要是这3个类.LogisticRegression, LogisticRegressionCV 和logistic_regression_path.其中LogisticRegression和LogisticRegressionCV的主要区别是LogisticRegressio…

逻辑回归算法相信很多人都很熟悉,也算是我比较熟悉的算法之一了,毕业论文当时的项目就是用的这个算法.这个算法可能不想随机森林.SVM.神经网络.GBDT等分类算法那么复杂那么高深的样子,可是绝对不能小看这个算法,因为它有几个优点是那几个算法无法达到的,一是逻辑回归的算法已经比较成熟,预测较为准确:二是模型求出的系数易于理解,便于解释,不属于黑盒模型,尤其在银行业,80%的预测是使用逻辑回归:三是结果是概率值,可以做ranking model:四是训练快.当然它也有缺点,分类较多的y都不是很适用.下…

转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 本文主要讲解分类问题中的逻辑回归.逻辑回归是一个二分类问题. 二分类问题 二分类问题是指预测的y值只有两个取值(0或1),二分类问题可以扩展到多分类问题.例如:我们要做一个垃圾邮件过滤系统,是邮件的特征,预测的y值就是邮件的类别,是垃圾邮件还是正常邮件.对于类别我们通常称为正类(positive class)和负类(negative class),垃圾邮件的例子中,正类就是正常邮件,负类就是垃圾邮件.…

Logistic回归虽然名字叫"回归" ,但却是一种分类学习方法.使用场景大概有两个:第一用来预测,第二寻找因变量的影响因素.逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析,是分类和预测算法中的一种.通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测.例如,我们可以将购买的概率设置为因变量,将用户的特征属性,例如性别,年龄,注册时间等设置为自变量.根据特征属性预测购买的概率.逻辑回归与回归分析有很多相似之处,在开始介绍逻辑回归之前我们先来看下回归分析. 回归分…