ML 逻辑回归 Logistic Regression

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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…

Coursera公开课笔记: 斯坦福大学机器学习第六课“逻辑回归(Logistic Regression)” 清晰讲解logistic-good!!!!!!

原文:http://52opencourse.com/125/coursera%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E7%AC%94%E8%AE%B0-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%AC%E5%85%AD%E8%AF%BE-%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92-logistic-regression…

机器学习总结之逻辑回归Logistic Regression

机器学习总结之逻辑回归Logistic Regression 逻辑回归logistic regression,虽然名字是回归,但是实际上它是处理分类问题的算法.简单的说回归问题和分类问题如下: 回归问题:预测一个连续的输出. 分类问题:离散输出,比如二分类问题输出0或1. 逻辑回归常用于垃圾邮件分类,天气预测.疾病判断和广告投放. 一.假设函数因为是一个分类问题,所以我们希望有一个假设函数,使得: 而sigmoid 函数可以很好的满足这个性质: 故假设函数: 其实逻辑回归为什么要用sigmoi…

机器学习（四）--------逻辑回归(Logistic Regression)

逻辑回归(Logistic Regression) 线性回归用来预测,逻辑回归用来分类. 线性回归是拟合函数,逻辑回归是预测函数逻辑回归就是分类. 分类问题用线性方程是不行的线性方程拟合的是连续的值逻辑回归是分类问题比如肿瘤问题只有 0 ,1 两种情况逻辑回归的方程写成 X是特征向量 theta是参数向量 theta转置乘以特征向量就是参数与特征相乘 g代表逻辑函数一个常用的s型逻辑函数就是 : 图为: python代码为: 的意义呢因为…

机器学习入门11 - 逻辑回归 (Logistic Regression)

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…

机器学习方法（五）：逻辑回归Logistic Regression，Softmax Regression

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