1.lr.predict_proba(under_text_x)  获得的是正负的概率值 在sklearn逻辑回归的计算过程中,使用的是大于0.5的是正值,小于0.5的是负值,我们使用使用不同的概率结果判定来研究概率阈值对结果的影响 从图中我们可以看出,阈值越小,被判为正的越多,即大于阈值的就是为正,但是存在一个很明显的问题就是很多负的也被判为正值. 当阈值很小时,数据的召回率很大,但是整体数据的准确率很小 因此我们需要根据召回率和准确率的综合考虑选择一个合适的阈值 lr = LogisticR…

一.任务基础 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.为了做到这一点,我们将建立一个分类模型,根据考试成绩估计入学概率. 数据集链接为:链接:https://pan.baidu.com/s/1H3T3RfyT3toKbFrqO2z8ug,提取码:jku5 首先导入需要使用到的Python…

Logistic Regression 一.内容概要 Classification and Representation Classification Hypothesis Representation Decision Boundary Logistic Regression Model 损失函数(cost function) 简化损失函数和梯度下降算法 Advanced Optimization(高级优化方法) Solving the problem of Overfitting 什么是过拟…

针对逻辑回归问题,我们在之前的课程已经学习过两种优化算法:我们首先学习了使用梯度下降法来优化代价函数…

朴素贝叶斯与逻辑回归的区别: 朴素贝叶斯 逻辑回归 生成模型(Generative model) 判别模型(Discriminative model) 对特征x和目标y的联合分布P(x,y)建模,使用极大后验概率估计法估计出最有可能的P(y|x) 直接对后验概率P(y|x)建模,使用极大似然估计法使其最大化 不需要优化参数,先用极大似然估计法估计出先验概率P(y)和条件概率P(x|y),然后计算出极大后验概率P(y|x) 需要优化参数,先用极大似然估计法得出损失函数,再用梯度下降法等优化参数 假…

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…

题目太长啦!文档下载[传送门] 第1题 简述:实现逻辑回归. 第1步:加载数据文件: data = load('ex2data1.txt'); X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3); plotData(X, y); % Put some labels hold on; % Labels and Legend xlabel('Exam 1 score') ylabel('Exam 2 score') % Specified in plot order legend…

大概用了一个月,Andrew Ng老师的机器学习视频断断续续看完了,以下是个人学习笔记,入门级别,权当总结.笔记难免有遗漏和误解,欢迎讨论. 鸣谢:中国海洋大学黄海广博士提供课程视频和个人笔记,在此深表感谢!…

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/logistic-regression/ 逻辑回归会生成一个介于 0 到 1 之间(不包括 0 和 1)的概率值,而不是确切地预测结果是 0 还是 1. 1- 计算概率 许多问题需要将概率估算值作为输出.逻辑回归是一种极其高效的概率计算机制,返回的是概率(输出值始终落在 0 和 1 之间).可以通过如下两种方式使用返回的概率: “按原样”:“原样”使用返回的概率(例如…

注:最近开始学习<人工智能>选修课,老师提纲挈领的介绍了一番,听完课只了解了个大概,剩下的细节只能自己继续摸索. 从本质上讲:机器学习就是一个模型对外界的刺激(训练样本)做出反应,趋利避害(评价标准). 1. 什么是逻辑回归? 许多人对线性回归都比较熟悉,但知道逻辑回归的人可能就要少的多.从大的类别上来说,逻辑回归是一种有监督的统计学习方法,主要用于对样本进行分类. 在线性回归模型中,输出一般是连续的,例如$$y = f(x) = ax + b$$,对于每一个输入的x,都有一个对应的y输出.模…