参考自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_74cf26810100ypzf.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_64ecfc2f0101ranp.html ---------------------------------------------------------------------- Logistic regression (逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性.比如某用户购买某商品的可…

学习Logistic Regression的笔记与理解 1.首先从结果往前来看下how logistic regression make predictions. 设我们某个测试数据为X(x0,x1,x2···xn),Θ(θ0,θ1,θ2,···θn)为我们的学习算法所学到的参数,那么 写成向量的话就变成 Z就是我们得到的结果,但是logistic regression只能处理二值数据,这个Z是一个连续值,它的范围可以很广.为了把这个Z化为二值变量,引人Sigmoid函数 这个函数的图形如下所示…

Logistic Regression 1.在有时间序列的特征数据中,怎么运用LR? 不光是LR,其他的模型也是. 有很多基本的模型变形之后,变成带时序的模型.但,个人觉得,这类模型大多不靠谱. 我觉得还是要从业务出发,同时探测分析数据,得出比较合理的假设,然后提取特征,这些特征可以含有时间信息,但不一定是时序的.比如,前N天其他特征的统计组合等. 可以参考:Logistic regression for time series Q: I would like to use a binary l…

一.逻辑回归是什么? 1.逻辑回归 逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法,运用梯度下降来求解参数,来达到将数据二分类的目的. logistic回归也称为逻辑回归,与线性回归这样输出是连续的.具体的值(如具体房价123万元)不同,逻辑回归的输出是0~1之间的概率,但可以把它理解成回答“是”或者“否”(即离散的二分类)的问题.回答“是”可以用标签“1”表示,回答“否”可以用标签“0”表示. 比如,逻辑回归的输出是“某人生病的概率是多少”,我们可以进一步理解成“某人是否生病了”.设…

前情提要: 通俗地说逻辑回归[Logistic regression]算法(一) 逻辑回归模型原理介绍 上一篇主要介绍了逻辑回归中,相对理论化的知识,这次主要是对上篇做一点点补充,以及介绍sklearn 逻辑回归模型的参数,以及具体的实战代码. 1.逻辑回归的二分类和多分类 上次介绍的逻辑回归的内容,基本都是基于二分类的.那么有没有办法让逻辑回归实现多分类呢?那肯定是有的,还不止一种. 实际上二元逻辑回归的模型和损失函数很容易推广到多元逻辑回归.比如总是认为某种类型为正值,其余为0值. 举个例子…

在<机器学习---逻辑回归(一)(Machine Learning Logistic Regression I)>一文中,我们讨论了如何用逻辑回归解决二分类问题以及逻辑回归算法的本质.现在来看一下多分类的情况. 现实中相对于二分类问题,我们更常遇到的是多分类问题.多分类问题如何求解呢?有两种方式.一种是方式是修改原有模型,另一种方式是将多分类问题拆分成一个个二分类问题解决. 先来看一下第一种方式:修改原有模型.即:把二分类逻辑回归模型变为多分类逻辑回归模型. (二分类逻辑回归称为binary…

python信用评分卡建模(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 sklearn逻辑回归官网调参指南 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear…

1 前言 虽然该机器学习算法名字里面有"回归",但是它其实是个分类算法.取名逻辑回归主要是因为是从线性回归转变而来的. logistic回归,又叫对数几率回归. 2 回归模型 2.1 线性回归模型 $h_\theta(x_1, x_2, ...x_n) = \theta_0 + \theta_{1}x_1 + ... + \theta_{n}x_{n}$ 矩阵化如下: $h_θ(X)=Xθ$ 对应损失函数,一般用 均方误差 作为损失函数.损失函数代数法表示如下: $J(\theta_0…

逻辑回归(Logistic Regression)是广义线性回归的一种.逻辑回归是用来做分类任务的常用算法.分类任务的目标是找一个函数,把观测值匹配到相关的类和标签上.比如一个人有没有病,又因为噪声的干扰,条件的描述的不够完全,所以可能不确定正确,还希望得到一个概率,比如有病的概率是80%.也即P(Y|X),对于输入X,产生Y的概率,Y可取两类,1或者0. 推导 Sigmod函数 相当于线性模型的计算结果来逼近真实01标记的对数几率. 他的导数: 对数线性模型 概率P的值域是[0,1],线性函数…

最近在研究机器学习,使用的工具是spark,本文是针对spar最新的源码Spark1.6.0的MLlib中的logistic regression, linear regression进行源码分析,其理论部分参考:http://www.cnblogs.com/ljy2013/p/5129610.html 下面我们跟随我的demo来一步一步解剖源码,首先来看一下我的demo: package org.apache.spark.mllib.classification import org.apac…