逻辑回归--简介 逻辑回归(Logistic Regression)就是这样的一个过程:面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏.        Logistic回归虽然名字里带"回归",但是它实际上是一种分类方法,主要用于两分类问题(即输出只有两种,分别代表两个类别).        回归模型中,y是一个定性变量,比如y=0或1,logistic方法主要应用于研究某些事件发生的概率. 逻辑回归--优缺点 优

1.Logistic回归的本质 逻辑回归是假设数据服从伯努利分布,通过极大似然函数的方法,运用梯度上升/下降法来求解参数,从而实现数据的二分类. 1.1.逻辑回归的基本假设 ①伯努利分布:以抛硬币为例,每次试验中出现正面的概率为P,那么出现负面的概率为1-P.那么如果假设hθ(x)为样本为正的概率,1-hθ(x)为样本为负的概率. 那么模型为hθ(x:θ)=P,并假设概率函数为Sigmoid函数 ②Sigmoid函数 1.2.逻辑回归的损失函数 逻辑回归的损失是它的极大似然函数 1.3.逻辑回归

(整理自AndrewNG的课件,转载请注明.整理者:华科小涛@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/) 上一篇讲解了Logistic Regression的基础知识,感觉有很多知识没说清楚,自己理解的也不透彻,好在coursera上NG又从另外的角度讲了一下.这里我权当个搬运工,把他讲的搬过来,加上自己的理解整理一下.主要分成三个部分:对的再理解.Decision Boundary(决策边界).多类问题. 1 对的再理解 这部分采用启发式的方式来讲解,循序渐进的在跟

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

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

这篇文章将介绍感知器.逻辑回归的求解和SVM的部分求解,包含部分的证明.本文章涉及的一些基础知识,已经在<梯度下降.牛顿法和拉格朗日对偶性>中指出,而这里要解决的问题,来自<从感知器到SVM> .<从线性回归到逻辑回归>两篇文章. 感知器: 前面的文章已经讲到,感知器的目标函数如下: $min \ L(w,b)$ 其中,$L(w,b)=-\sum_{i=1}^{n}[y_i*(w*x_i+b)]$ 对于上面这种无约束的最优化问题,一般采用的是梯度下降的办法,但是,考虑到

本作业使用逻辑回归(logistic regression)和神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9) 关于逻辑回归的一个编程练习,可参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6078530.html 下面使用逻辑回归实现多分类问题:识别手写的阿拉伯数字(0-9),使用神经网络实现:识别手写的阿拉伯数字(0-9),请参考:神经网络实现 数据加载到Matlab中的格式如下: 一共有5000个训练样本,每个训练样本是400维的列向量(20X

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7716281 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine

:http://hi.baidu.com/hehehehello/blog/item/0b59cd803bf15ece9023d96e.html#send http://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_regression Logistic regression (逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性.比如某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性,以及某广告被用户点击的可能性等.(注意这里是:“可能性”,而非数学上的“概率

机器学习算法与Python实践之(七)逻辑回归(Logistic Regression) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 这节学习的是逻辑回归(Logistic Regression)

机器学习总结之逻辑回归Logistic Regression 逻辑回归logistic regression,虽然名字是回归,但是实际上它是处理分类问题的算法.简单的说回归问题和分类问题如下: 回归问题:预测一个连续的输出. 分类问题:离散输出,比如二分类问题输出0或1. 逻辑回归常用于垃圾邮件分类,天气预测.疾病判断和广告投放. 一.假设函数 因为是一个分类问题,所以我们希望有一个假设函数,使得: 而sigmoid 函数可以很好的满足这个性质: 故假设函数: 其实逻辑回归为什么要用sigmoi

正文:14pt 代码:15px 1 初探数据 先看看我们的数据,长什么样吧.在Data下我们train.csv和test.csv两个文件,分别存着官方给的训练和测试数据. import pandas as pd #数据分析 import numpy as np #科学计算 from pandas import Series,DataFrame data_train = pd.read_csv("/Users/Hanxiaoyang/Titanic_data/Train.csv") da

Logistic regression (逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性.比如某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性,以及某广告被用户点击的可能性等.(注意这里是:“可能性”,而非数学上的“概率”,logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值,不可以直接当做概率值来用.该结果往往用于和其他特征值加权求和,而非直接相乘) 那么它究竟是什么样的一个东西,又有哪些适用情况和不适用情况呢?   一.官方定义: , Figure 1. The log

第一眼看到逻辑回归(Logistic Regression)这个词时,脑海中没有任何概念,读了几页后,发现这非常类似于神经网络中单个神经元的分类方法. 书中逻辑回归的思想是用一个超平面将数据集分为两部分,这两部分分别位于超平面的两边,且属于两个不同类别(和SVM的想法有些相似),如下图: 因此,一般的逻辑回归只能处理两分类问题,同时两个类别必须是线性可分的.对于线性不可分问题,在SVM中,可以使用核函数升维的方式解决,不过那都是后话了.还是先看看逻辑回归吧. 一.Sigmoid函数 了解神经网络

1.概述 Logistic regression(逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性. 在经典之作<数学之美>中也看到了它用于广告预测,也就是根据某广告被用 户点击的可能性,把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方,然后叫他“你点我啊!”用户点了,你就有钱收了.这就是为什么我们的电脑现在广告泛滥的 原因.还有类似的某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性啊等等.这个世界是随机的(当然了,人为的确定性系统除外,但也有可能有噪声或产生错误的结果,只

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,

1. LR的直观表述 1.1 直观表述 今天我们来深入了解一个人见人爱,花见花开,工业界为之疯狂,学术界..额,好像学术界用的不多哎.不过没关系,就算学术界用的不多也遮不住它NB的光芒,它就是LR模型.LR模型可以被认为就是一个被Sigmoid函数(logistic方程)所归一化后的线性回归模型!为啥这么说呢?我们来看一下它的假设函数的样子: 首先来解释一下的表示的是啥?它表示的就是将因变量预测成1(阳性)的概率,具体来说它所要表达的是在给定x条件下事件y发生的条件概率,而是该条件概率的参数.看

既<Machine Learning>课程后,Andrew Ng又推出了新一系列的课程<DeepLearning.ai>,注册了一下可以试听7天.之后每个月要$49,想想还是有点贵,所以能听到哪儿算哪儿吧... Week one主要讲了近年来为啥Deep learning火起来了,有时间另起一贴总结一下. Week two回顾了Logistic Regression(逻辑回归).虽然它听上去已经不是一个陌生的概念了,但是每次想起时还是会迟疑一下,所以干脆记录一发备忘. 1. 逻辑回

作者:寒小阳 && 龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/49798139 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处,谢谢. 1.引言 先说一句,年末双十一什么的一来,真是非(mang)常(cheng)欢(gou)乐(le)!然后push自己抽出时间来写这篇blog的

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

分类是机器学习的一个基本问题, 基本原则就是将某个待分类的事情根据其不同特征划分为两类. Email: 垃圾邮件/正常邮件 肿瘤: 良性/恶性 蔬菜: 有机/普通 对于分类问题, 其结果 y∈{0,1}, 即只有正类或负类. 对于预测蔬菜是否为有机这件事, y = 0表示蔬菜为普通, y= 1表示蔬菜为有机. 逻辑回归是分类问题中的一个基本算法, 它的猜想函数hθ(x) = g(θT*x) 其中, g(z) = 1 / (1+e-z), 该函数称为sigmoid函数或logistic函数, 是一