逻辑回归模型(Logistic Regression)及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 在分类问题中,比如判断邮件是否为垃圾邮件,判断肿瘤是否为阳性,目标变量是离散的,只有两种取值,通常会编码为0和1.假设我们有一个特征X,画出散点图,结果如下所示.这时候如果我们用线性回归去拟合一条直线:hθ(X) = θ0+θ1X,若Y≥0.5则判断为1,否则为0.这样我们也可以构建出一个模型去进行分类,但是会存在很多的缺点,比如稳健性差.准确率低.而逻辑

逻辑回归(Logistic regression) 以下均为自己看视频做的笔记,自用,侵删! 还参考了:http://www.ai-start.com/ml2014/ 用梯度下降求解逻辑回归 Logistic Regression The data 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取.假设你是一个大学系的管理员,你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会.你有以前的申请人的历史数据,你可以用它作为逻辑回归的训练集.对于每一个培训例子,你有两个考试的申请人的分数和录取决定

题目太长啦!文档下载[传送门] 第1题 简述:实现逻辑回归. 此处使用了minimize函数代替Matlab的fminunc函数,参考了该博客[传送门]. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.optimize as op #S函数 def sigmoid(z): g = 1/(1+np.exp(-z)) return g #cost计算函数 def costFunction(theta, X, y): t

首先得明确逻辑回归与线性回归不同,它是一种分类模型.而且是一种二分类模型. 首先我们需要知道sigmoid函数,其公式表达如下: 其函数曲线如下: sigmoid函数有什么性质呢? 1.关于(0,0.5) 对称 2.值域范围在(0,1)之间 3.单调递增 4.光滑 5.中间较陡,两侧较平缓 6.其导数为g(z)(1-g(z)),即可以用原函数直接计算 于是逻辑回归的函数形式可以用以下公式表示: 其中θ表示权重参数,x表示输入.θTx为决策边界,就是该决策边界将不同类数据区分开来. 为什么使用si

前情回顾 机器学习100天|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day3多元线性回归 100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归 100天搞定机器学习|Day7 K-NN 100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理 100天搞定机器学习|Day9-12 支持向量机 100天搞定机器学习|Day11 实现KNN 100天搞定机器学习|Day13-14 SVM的实现 100天搞定机器学习|Day15 朴素贝叶斯 Day17,Avik-J

目录 逻辑回归 一.逻辑回归学习目标 二.逻辑回归引入 三.逻辑回归详解 3.1 线性回归与逻辑回归 3.2 二元逻辑回归的假设函数 3.2.1 让步比 3.2.2 Sigmoid函数图像 3.3 二元逻辑回归的目标函数 3.3.1 不同样本分类的代价 3.4 二元逻辑回归目标函数最大化 3.4.1 梯度上升法 3.4.2 线性回归和逻辑回归的参数更新 3.4.3 拟牛顿法 3.5 二元逻辑回归模型 3.6 二元逻辑回归的正则化 3.6.1 L1正则化 3.6.2 L2正则化 3.7 多元逻辑回

在说逻辑回归前,还是得提一提他的兄弟,线性回归.在某些地方,逻辑回归算法和线性回归算法是类似的.但它和线性回归最大的不同在于,逻辑回归是作用是分类的. 还记得之前说的吗,线性回归其实就是求出一条拟合空间中所有点的线.逻辑回归的本质其实也和线性回归一样,但它加了一个步骤,逻辑回归使用sigmoid函数转换线性回归的输出以返回概率值,然后可以将概率值映射到两个或更多个离散类. 如果给出学生的成绩,比较线性回归和逻辑回归的不同如下: 线性回归可以帮助我们以0-100的等级预测学生的测试分数.线性回归预

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.

六 逻辑回归(Logistic Regression:LR) 逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上,套用了一个逻辑函数,但也就是由于这个逻辑函数,使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星,更是计算广告学的核心. 6.1 分类问题(Classification) 本小节开始介绍分类问题(该问题中要预测的变量y是离散值),同时,还要学习一种叫做逻辑回归的算法(Logistic regression),这是目前使用最广泛的一种算法.虽然该算法中

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

前置知识   求导 知识地图   逻辑回归是用于分类的算法,最小的分类问题是二元分类.猫与狗,好与坏,正常与异常.掌握逻辑回归的重点,是理解S型函数在算法中所发挥的作用,以及相关推导过程. 从一个例子开始   假设我们是信贷工作人员,有一个关于客户记录的数据集.数据集中有两个特征,x1表示月收入金额,x2表示月还贷金额.y称为标签,其中y=1表示客户发生违约.   我们的目标是挖掘出数据间可能存在的规律,建立相应的模型,用于对新客户进行预测.假设一个新客户的收入金额是5.0,还贷金额是2.7,请

逻辑回归 Logistic Regression 1 分类 Classification 首先我们来看看使用线性回归来解决分类会出现的问题.下图中,我们加入了一个训练集,产生的新的假设函数使得我们进行分类出现了错误:而且线性回归计算的结果往往会远小于0或者远大于1,这对于0,1分类变得很奇怪.可见线性回归并不适用与分类.下面介绍的逻辑回归的结果总是在[0,1],适用于分类,其实逻辑回归是一种分类算法. 2 假设函数Hypothesis Representation 逻辑回归假设函数为: 其中 是

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. 逻辑回归

逻辑回归avik-jain介绍的不是特别详细,下面再唠叨一遍这个算法. 1.模型 在分类问题中,比如判断邮件是否为垃圾邮件,判断肿瘤是否为阳性,目标变量是离散的,只有两种取值,通常会编码为0和1.假设我们有一个特征X,画出散点图,结果如下所示.这时候如果我们用线性回归去拟合一条直线:hθ(X) = θ0+θ1X,若Y≥0.5则判断为1,否则为0.这样我们也可以构建出一个模型去进行分类,但是会存在很多的缺点,比如稳健性差.准确率低.而逻辑回归对于这样的问题会更加合适. 逻辑回归假设函数如下,它对θ

1.逻辑回归算法即可以看做是回归算法,也可以看作是分类算法,通常用来解决分类问题,主要是二分类问题,对于多分类问题并不适合,也可以通过一定的技巧变形来间接解决. 2.决策边界是指不同分类结果之间的边界线(或者边界实体),它具体的表现形式一定程度上说明了算法训练模型的过拟合程度,我们可以通过决策边界来调整算法的超参数. 注解:左边逻辑回归拟合决策边界嘈杂冗余说明过拟合,右边决策边界分层清晰说明拟合度好 3.在逻辑回归中随着算法的复杂度不断地提高,其算法的过拟合也会越来越严重,为了避免这个现象,我们

逻辑回归 先前所讲的线性回归主要是一个预测问题,根据已知的数据去预测接下来的情况.线性回归中的房价的例子就很好地说明了这个问题. 然后在现实世界中,很多问题不是预测问题而是一个分类问题. 如邮件是否为垃圾邮件.金融交易是否正常,肿瘤是否是良性的.这新问题都是一个分类. 在分类问题中,结果一般是为0和1,0称为负样本或者是负类,如良性肿瘤.1称为正样本或者是正类,如恶性肿瘤. 那么是否能够使用线性回归的方式来解决分类问题呢?如下是一个辨别肿瘤是良性还是恶性的例子. 可以看到,貌似线性回归是可以解决

from : http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41551797 在本系列文章中提到过用Python开始机器学习(3:数据拟合与广义线性回归)中提到过回归算法来进行数值预测.逻辑回归算法本质还是回归,只是其引入了逻辑函数来帮助其分类.实践发现,逻辑回归在文本分类领域表现的也很优秀.现在让我们来一探究竟. 1.逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征,x1到xn为样本的n个特征.常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数,使得预测值与真实值的误差最小

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)

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 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

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