Logistic回归应用-预测马的死亡率 本文所有代码均来自<机器学习实战>,数据也是 本例中的数据有以下几个特征: 部分指标比较主观.难以很好的定量测量,例如马的疼痛级别 数据集中有30%的数据是缺失的,例如: 如何处理数据缺失情况 数据是很宝贵的,对于有缺失的数据我们不能直接丢弃,而应该想办法将其修补后再利用起来 常用的方法有: 使用可用样本中该特征的均值来填补缺失样本中缺失特征的值 使用特殊值来填补缺失值,如-1 忽略有缺失值的样本 使用相似样本的均值填补缺失值 使用另外的机器学习算法来…

1.利用Logistic regression 进行分类的主要思想 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,即寻找最佳拟合参数集,然后进行分类. 2.利用梯度下降找出最佳拟合参数 3.代码实现 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Mar 28 21:35:25 2017 @author: MyHome """ import numpy as np from random import uniform…

背景:使用Logistic回归来预测患有疝气病的马的存活问题,这里的数据包括368个样本和28个特征,疝气病是描述马胃肠痛的术语,然而,这种病并不一定源自马的胃肠问题,其他问题也可能引发疝气病,该数据集中包含了医院检测马疝气病的一些指标,有的指标比较主观,有的指标难以测量,例如马的疼痛级别.另外,除了部分指标主观和难以测量之外,该数据还存在一个问题,数据集中有30%的值是缺失的. 1.准备数据:处理数据中的缺失值 数据中的缺失值是一个非常棘手的问题,那么数据缺失究竟带来了多少问题?假设有100个…

本章内容 □sigmod函数和logistic回归分类器 □最优化理论初步□梯度下降最优化算法□数据中的缺失项处理 这会是激动人心的一章,因为我们将首次接触到最优化算法.仔细想想就会发现,其实我们日常生活中遇到过很多最优化问题,比如如何在最短时间内从入点到达氏点?如何投人最少工作量却获得最大的效益?如何设计发动机使得油耗最少而功率最大?可风,最优化的作用十分强大.接下来,我们介绍几个最优化算法,并利用它们训练出一个非线性函数用于分类.读者不熟悉回归也没关系,第8章起会深入介绍这一主题.假设现在有…

第5章 Logistic回归 Logistic 回归 概述 Logistic 回归虽然名字叫回归,但是它是用来做分类的.其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类. 须知概念 Sigmoid 函数 回归 概念 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(这条直线称为最佳拟合直线),这个拟合的过程就叫做回归.进而可以得到对这些点的拟合直线方程,那么我们根据这个回归方程,怎么进行分类呢?请看下面. 二值型输出分类函数 我们想要的函数应该是: 能接受所有的输入然后预测…

    关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2017年12月17日 19:18:31所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/78827013). 本文根据最近学习机器学习书籍 网络文章的情况,特将一些学习思路做了归纳整理,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. (今天发现第二部分 第4点中,部分代码不整齐,重新梳理了.2017.12.2…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————05.Logistic回归 关键字:Logistic回归.python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-26机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharri…

一.概述 这会是激动人心的一章,因为我们将首次接触到最优化算法.仔细想想就会发现,其实我们日常生活中遇到过很多最优化问题,比如如何在最短时间内从A点到达B点?如何投入最少工作量却获得最大的效益?如何设计发动机使得油耗最少而功率最大?可见,最优化的作用十分强大.接下来,我们介绍几个最优化算法,并利用它们训练出一个非线性函数用于分类. 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作回归.利用Logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类…

Logistic回归一.概述 1. Logistic Regression 1.1 线性回归 1.2 Sigmoid函数 1.3 逻辑回归 1.4 LR 与线性回归的区别 2. LR的损失函数 3. LR 正则化 3.1 L1 正则化 3.2 L2 正则化 3.3 L1正则化和L2正则化的区别 4. RL 损失函数求解 4.1 基于对数似然损失函数 4.2 基于极大似然估计 二. 梯度下降法 1. 梯度 2. 梯度下降的直观解释 3. 梯度下降的详细算法 3.1 梯度下降法的代数方式描述 3.2…

第5章 Logistic回归 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> Logistic 回归 概述 Logistic 回归虽然名字叫回归,但是它是用来做分类的.其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类. 须知概念 Sigmoid 函数 回…