Logistic回归算法调试 一.算法原理 Logistic回归算法是一种优化算法,主要用用于只有两种标签的分类问题.其原理为对一些数据点用一条直线去拟合,对数据集进行划分.从广义上来讲这也是一种多元线性回归方法,所不同的是这种算法需要找出的是能够最大可能地将两个类别划分开来而不是根据直线关系预测因变量的值.Logistic回归算法的核心部分是sigmoid函数: 其中,xi为数据集的第i个特征.定义损失函数损失函数: 损失函数越小表明曲线拟合的效果就越好.利用梯度向上法更新x的系数W,求出W的

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

硕士论文的研究方向为Android恶意应用分类,因此花了一点时间去搜集Android恶意样本.其中一部分来自过去论文的公开数据集,一部分来自社区或平台的样本.现做一个汇总,标明了样本或数据集的采集时间.样本数量.对于论文以及获取方式. List some android malware datasets in academic research.Some of them are still up to date. 我这里有Drebin的数据集,以及VirusTotal(2018.3)的andro

本文介绍logistic回归,和改进算法随机logistic回归,及一个病马是否可以治愈的案例.例子中涉及了数据清洗工作,缺失值的处理. 一 引言 1 sigmoid函数,这个非线性函数十分重要,f(z) = 1 / (1 + e^(-z) ), 画图如下:

在手撕机器学习系列文章的上一篇,我们详细讲解了线性回归的问题,并且最后通过梯度下降算法拟合了一条直线,从而使得这条直线尽可能的切合数据样本集,已到达模型损失值最小的目的. 在本篇文章中,我们主要是手撕Logistic回归,这个在李航老师的<统计学习方法>一书中也叫做为逻辑斯谛回归.听到回归一词,有的读者可能会想,上一篇线性回归求解的是拟合问题,这篇文章手撕的是Logistic回归,会不会也是一个拟合问题?只不过使用到的算法原理不同而已,而求解的问题是一致的??? 其实不然,Logistic回归

[决策树]西瓜数据graphviz可视化实现 一.问题描述: 使用西瓜数据集构建决策树,并将构建的决策树进行可视化操作. 二.问题简析: 首先我们简单的介绍一下什么是决策树.决策树是广泛用于分类和回归任务的模型.本质上,它从一层层的if/else问题中进行学习,并得出结论. 三.代码实现: 说明:本实例运行在linux环境下,通过jupyter notebook运行. 依赖项:graphviz 下载GraphViz's executables的网址:http://www.graphviz.org

假设一个数据集有n个样本,每个样本有m个特征,样本标签y为{0, 1}. 数据集可表示为: 其中,x(ij)为第i个样本的第j个特征值,y(i)为第i个样本的标签. X矩阵左侧的1相当于回归方程的常数项. 每个特征有一个权重(或系数),权重矩阵为: 开始可以将权重均初始化为1. 将特征及权重分别相乘得到Xw (即特征的线性组合,为n维列向量). 经过Sigmoid函数处理得到预测值: y为预测值(取值范围0-1),为n维列向量. 对于一个样本i,y(i)取值为1和0的概率分别是: 其中x(i)为

在libsvm和liblinear软件包里有一个C函数叫libsvmread,这个函数的作用是把如下格式的文本文件\begin{align*} 1 & \ \ *:* \ \ *:* \\ -1 & \ \ *:* \ \ *:* \end{align*}读取进MATLAB,将第一列的$1,-1$串存成一个类标记向量,之后的特征存成矩阵. 但是有一些多标记数据集是保存成如下格式的\begin{align*} 1,3,6 & \ \ *:* \ \ *:* \\ 0,3,8 &

之前用过sklearn提供的划分数据集的函数,觉得超级方便.但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能,之前搜索的关键字都是"pytorch split dataset"之类的,但是搜出来还是没有我想要的.结果今天见鬼了突然看见了这么一个函数torch.utils.data.Subset.我的天,为什么超级开心hhhh.终于不用每次都手动划分数据集了. torch.utils.data Pytorch提供的对数据集进行操作的函数详见:https://pyt

简化版代码 from sklearn import datasets import numpy as np #获取data和类标 iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:,[2,3]] y = iris.target #测试样本和训练样本三七分 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,

随着机器学习的发展,很多"历史遗留"问题有了新的解决方案.这些遗留问题中,有一个是音频标签化,即如何智能地给一段音频打上标签的问题,标签包括"吉他"."男中音"."流水声"."嘻哈"."节奏慢"."重低音"等等,可以是多个标签. 一旦能正确的打上标签,特别是多个标签时,就能有效地应用于很多场景,比如分离出纯乐器的音频.聚合有男中音的音频.区分出有鸟叫的音频,等等. 本

sklearn数据集划分方法有如下方法: KFold,GroupKFold,StratifiedKFold,LeaveOneGroupOut,LeavePGroupsOut,LeaveOneOut,LeavePOut,ShuffleSplit,GroupShuffleSplit,StratifiedShuffleSplit,PredefinedSplit,TimeSeriesSplit, ①数据集划分方法——K折交叉验证:KFold,GroupKFold,StratifiedKFold, 将全部

转自:https://blog.csdn.net/simple_the_best/article/details/75267863 MNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”. 不过有些人可能对它还不是很了解, 下面来介绍一下. MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取, 它包含了四个部分: Training set images: train-images-idx3-ubyte.

1 鸢尾花数据集背景 鸢尾花数据集是原则20世纪30年代的经典数据集.它是用统计进行分类的鼻祖. sklearn包不仅囊括很多机器学习的算法,也自带了许多经典的数据集,鸢尾花数据集就是其中之一. 导入的方法很简单,不过我比较好奇它是如何来存储这些数据的,于是我决定去背后看一看 from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() 找到sklearn包的路径,发现包可不少,不过现在扔在一边,以后再来探索,我现在要找到是datasets文

获取数据集 读取小批量样本 小结 本节将使用torchvision包,它是服务于pytorch深度学习框架的,主要用来构建计算机视觉模型. torchvision主要由以下几个部分构成: torchvision.datasets:一些加载数据的函数以及常用的数据集的接口 torchvision.models: 包含常用的模型结构(含预训练模型),例如AlexNet,VGG,ResNet: torchvision.transforms:常用的图片变换,例如裁剪,旋转等: torchvision.u

http://blog.csdn.net/sinat_16823063/article/details/53946549 Tensorflow创建和读取17flowers数据集 标签: tensorflow 2016-12-30 21:43 1548人阅读 评论(8) 收藏 举报  分类: 深度学习(4)      近期开始学习tensorflow,看了很多视频教程以及博客,大多数前辈在介绍tensorflow的用法时都会调用官方文档里给出的数据集,但是对于我这样的小白来说,如果想训练自己的数据

sklearn数据集划分方法有如下方法: KFold,GroupKFold,StratifiedKFold,LeaveOneGroupOut,LeavePGroupsOut,LeaveOneOut,LeavePOut,ShuffleSplit,GroupShuffleSplit,StratifiedShuffleSplit,PredefinedSplit,TimeSeriesSplit, ①数据集划分方法——K折交叉验证:KFold,GroupKFold,StratifiedKFold, 将全部

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 上一篇文章介绍了线性回归模型,它用于处理回归问题. 这次来介绍一下 Logistic 回归,中文音译为逻辑回归,它是一个非线性模型,是由线性回归改进而来(所以逻辑回归的名字中带有"回归"二字). 虽然 Logistic 回归的名字中也有回归二字,但是该算法并非用于回归问题,而是用于处理分类问题,主要用于处理二分类问题,也可以用于处理多分类问题. 1,Logistic 回归模型 Logistic 回

决策树 前几天学习了<机器学习>的前三章,前三章介绍机器学习的基础知识,接下来,第四章到第十章介绍一些经典而常用的机器学习方法,这部分算是具体的应用篇,第四章介绍了一类机器学习方法——决策树. 3.1 基本流程 决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法.以二分类任务为例,我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新示例进行分类,这个把样本分类的任务,可看作对“当前样本属于正类嘛?”这个问题的“决策”或“判定”过程.顾名思义,决策树,就是基于树结构来进行决策的.例如我们对一个

1.bootstrap   在原始数据的范围内作有放回的再抽样M个, 样本容量仍为n,原始数据中每个观察单位每次被抽到的概率相等, 为1/n , 所得样本称为Bootstrap样本.于是可得到参数θ的一个估计值θ^(b),这样重复若干次,记为B .为了可以避免一些误差点对少量树的决策影响. 2.决策树 : 信息熵: Ent(D) = - ΣPk*logPk, Ent(D)的值越小,则D的纯度越高           信息增益: ID3中使用, 存在过拟合的情况, 避免过拟合的方法,1. 通过si