目录 一.对数几率和对数几率回归 二.Sigmoid函数 三.极大似然法 四.梯度下降法 四.Python实现 一.对数几率和对数几率回归   在对数几率回归中,我们将样本的模型输出\(y^*\)定义为样本为正例的概率,将\(\frac{y^*}{1-y^*}\)定义为几率(odds),几率表示的是样本作为正例的相对可能性.将几率取对便可以得到对数几率(log odds,logit). \[logit=\log\frac{y^*}{1-y^*} \]   而对数几率回归(Logistic Reg

先收藏............ 本文为笔者在学习周志华老师的机器学习教材后,写的课后习题的的编程题.之前放在答案的博文中,现在重新进行整理,将需要实现代码的部分单独拿出来,慢慢积累.希望能写一个机器学习算法实现的系列. 本文主要包括: 1.logistics回归 2.python库: numpy matplotlib pandas 使用的数据集:机器学习教材上的西瓜数据集3.0α Idx density ratio_sugar label 1 0.697 0.46 1 2 0.774 0.376

警告:本文为小白入门学习笔记 网上下载的数据集链接:https://pan.baidu.com/s/1NwSXJOCzgihPFZfw3NfnfA 密码: jmwz 不知道这个数据集干什么用的,根据直观分析应该属于分类问题,有两个变量X1和X2,Y取值非零即一,用MATLAB分析发现第二列对Y的影响较为明显 大致以8为分界线,8右边Y值为0,8左边Y为1. 首先假设舍去属性X1,设数据集为(X2,Y).然后分别用线性回归(Liner regression)和逻辑回归(logistics regr

警告:本文为小白入门学习笔记 由于之前写过详细的过程,所以接下来就简单描述,主要写实现中遇到的问题. 数据集是关于80人两门成绩来区分能否入学: 数据集: http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex4/ex4.html 假设函数(hypothesis function):   ----------------------------------

============================================================== Popular generalized linear models 将不同类型的数据做数值转换,转换为线性模型. 连续型变量且正态分布选择 离散型变量且二项分布选择logistics 计数变量且负二项分布选择自然对数 負二項分布是統計學上一種描述在一系列独立同分布的伯努利试验中,失败次数到达指定次数(记为r)时成功次数的離散概率分布. 比如,如果我们定义掷骰子随机变量x值

Logistics回归:实战,有两个特征X0,X1.100个样本,进行Logistics回归 1.导入数据 def load_data_set(): """ 加载数据集 :return:返回两个数组,普通数组 data_arr -- 原始数据的特征 label_arr -- 原始数据的标签,也就是每条样本对应的类别 """ data_arr=[] label_arr=[] f=open('TestSet.txt','r') for line in

多元回归方程:假设有一个因变量y和一组自变量x1, x2, x3, ... , xn,其中y为连续变量,我们可以拟合一个线性方程: y =β0 +β1*x1 +β2*x2 +β3*x3 +...+βn*xn 如果y为二分类变量,只能取值0或1,那么线性回归方程就会遇到困难: 方程右侧是一个连续的值,取值为负无穷到正无穷,而左侧只能取值[0,1],无法对应.为了继续使用线性回归的思想,统计学家想到了一个变换方法,就是将方程右边的取值变换为[0,1].最后选中了Logistic函数:逻辑回归,可以说

资料来源:1.博客:http://binweber.top/2017/09/12/deep_learning_1/#more——转载,修改更新 2.文章:https://www.qcloud.com/community/article/713051?fromSource=gwzcw.93516.93516.93516 3.视频:http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 4.百度百科:https://baike.baidu.

这是Python cookbook的示例 1 def random_pick(some_list,probabilities): 2 x=random.uniform(0,1) 3 cumulative_probability=0.0 4 for item,item_probability in zip(some_list,probabilities): 5 cumulative_probability+=item_probability 6 if x < cumulative_probabil

#-*- coding: utf-8 -*- #逻辑回归 自动建模 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR #参数初始化 filename = '../data/bankloan.xls' data = pd

线性回归 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Aug 30 19:55:37 2017 @author: Administrator """ ''' 背景:与房价密切相关的除了单位的房价,还有房屋的尺寸.我们可以根 据已知的房屋成交价和房屋的尺寸进行线性回归,继而可以对已知房屋尺 寸,而未知房屋成交价格的实例进行成交价格的预测 ''' import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier,DecisionTreeRegressor def creat_data(n): np.random.seed(0) X = 5 * np

logistic回归的基本思想 logistic回归是一种分类方法,用于两分类问题.其基本思想为: a. 寻找合适的假设函数,即分类函数,用以预测输入数据的判断结果: b. 构造代价函数,即损失函数,用以表示预测的输出结果与训练数据的实际类别之间的偏差: c. 最小化代价函数,从而获取最优的模型参数. import numpy from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt import random def loadDataSet(fil

python3 学习机器学习api 使用了三种集成回归模型 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天这篇是机器学习专题的第24篇文章,我们来聊聊回归树模型. 所谓的回归树模型其实就是用树形模型来解决回归问题,树模型当中最经典的自然还是决策树模型,它也是几乎所有树模型的基础.虽然基本结构都是使用决策树,但是根据预测方法的不同也可以分为两种.第一种,树上的叶子节点就对应一个预测值和分类树对应,这一种方法称为回归树.第二种,树上的叶子节点对应一个线性模型,最后的结果由线性模型给出.这一种方法称为模型树. 今天我们先来看看其中的回归树.

今天 学习了对数几率回归,学的不是很明白x1*theat1+x2*theat2...=y 对于最终的求解参数编程还是不太会,但是也大致搞明白了,对数几率回归是由于线性回归函数的结果并不是我们想要的,我们需要的或许只有是和不是,也就是0或1的关系,这时候我们就需要一个联系函数y=1/(1-e^(-1)) 作为桥梁这样我们就可以无限趋近于我们的0或者1. 然后就是参数估计,通过最大似然估计函数可以得到最简单的结果 最后还是需要通过梯度下降求得最终的解答 我学习的书是<机器学习西瓜书>周志华

1 一元线性回归 线性回归是一种简单的模型,但受到广泛应用,比如预测商品价格,成本评估等,都可以用一元线性模型.y = f(x) 叫做一元函数,回归意思就是根据已知数据复原某些值,线性回归(regression)就是用线性的模型做回归复原. 基本思想:已知一批(x, y)来复原另外未知的值,例如(1,1),(2,2),(3,3),那么(4,?),大家很容易知道(4,4),这就是一元线性回归求解问题 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl

https://blog.csdn.net/zhy8623080/article/details/73188671  也即softmax公式

python3 学习使用api 支持向量机的两种核函数模型进行预测 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm impor

tensorflow每个变量封装了一个程序,需要通过sess.run 进行调用 接下来我们使用一下使用mnist数据,这是一个手写图像的数据,训练集是55000*28*28, 测试集10000* 28*28 第一步:导入数据 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data# 导入

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