目录 logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型 1.1 logistic分布 1.2 二项logistic回归模型 1.3 模型参数估计 2. 最大熵模型 2.1 最大熵原理 2.2 最大熵模型 2.3 最大熵模型的学习 3. 极大似然估计 4. 最大熵与logistic回归的关系 5. 总结 6. Reference logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型   logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear mod…

回顾发现,李航的<统计学习方法>有些章节还没看完,为了记录,特意再水一文. 0 - logistic分布 如<统计学习方法>书上,设X是连续随机变量,X服从logistic分布是指X具有以下分布函数和密度函数: \[F(x) = P(X \leq x)=\frac{1}{1+e^{-(x-\mu)/\gamma}}\] \[f(x) = F'(x) = \frac{e^{-(x-\mu)/\gamma}}{1+e^{-(x-\mu)/\gamma}}\] 其中\(\mu\)是位置参…

这个问题在最近面试的时候被问了几次,让谈一下Logistic回归(以下简称LR)和SVM的异同.由于之前没有对比分析过,而且不知道从哪个角度去分析,一时语塞,只能不知为不知. 现在对这二者做一个对比分析,理清一下思路. 相同点 1.LR和SVM都是分类算法(曾经我认为这个点简直就是废话,了解机器学习的人都知道.然而,虽然是废话,也要说出来,毕竟确实是一个相同点.) 2.如果不考虑使用核函数,LR和SVM都是线性分类模型,也就是说它们的分类决策面是线性的. 其实LR也能使用核函数,但我们通常不会在…

1.线性回归 回归的目的是预测数值型数据的目标值.目标值的计算是通过一个线性方程得到的,这个方程称为回归方程,各未知量(特征)前的系数为回归系数,求这些系数的过程就是回归. 对于普通线性回归使用的损失函数一般为平方误差.把其用最小二乘法进行优化得到的关于系数w求导所得到的矩阵形式的表达式求得的w便为最优解了. 线性回归可以参考:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6004041.html 2.Logistic回归 逻辑回归假设数据服从伯努利分布,是一种广义的线性回归…

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网…

1.基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 2.基于最优化方法的最佳回归系数确定 2.1 梯度上升法 参考:机器学习--梯度下降算法 2.2 训练算法:使用梯度上升找到最佳参数 Logistic回归梯度上升优化算法 def loadDataSet(): dataMat = []; labelMat = [] fr = open('testSet.txt') for line in fr.readlines(): lineArr = line.strip().split() dataM…

logistic回归 回归就是对已知公式的未知参数进行估计.比如已知公式是$y = a*x + b$,未知参数是a和b,利用多真实的(x,y)训练数据对a和b的取值去自动估计.估计的方法是在给定训练样本点和已知的公式后,对于一个或多个未知参数,机器会自动枚举参数的所有可能取值,直到找到那个最符合样本点分布的参数(或参数组合). logistic分布 设X是连续随机变量,X服从logistic分布是指X具有下列分布函数和密度函数: $$F(x)=P(x \le x)=\frac 1 {1+e^{-…

Logistic回归 算法优缺点: 1.计算代价不高,易于理解和实现2.容易欠拟合,分类精度可能不高3.适用数据类型:数值型和标称型 算法思想: 其实就我的理解来说,logistic回归实际上就是加了个sigmoid函数的线性回归,这个sigmoid函数的好处就在于,将结果归到了0到1这个区间里面了,并且sigmoid(0)=0.5,也就是说里面的线性部分的结果大于零小于零就可以直接计算到了.这里的求解方式是梯度上升法,具体我就不扯了,最推荐的资料还是Ng的视频,那里面的梯度下降就是啦,只不过一…

Logistic回归的使用和缺失值的处理 从疝气病预测病马的死亡率 数据集: UCI上的数据,368个样本,28个特征 测试方法: 交叉测试 实现细节: 1.数据中因为存在缺失值所以要进行预处理,这点待会再单独谈2.数据中本来有三个标签,这里为了简单直接将未能存活和安乐死合并了3.代码中计算10次求均值 缺失值的处理: 一般来说有这么几种方法处理缺失值: 人工填写缺失值 使用全局变量填充缺失值 忽略有缺失值的样本 使用属性的中心度量(均值或中位数等)填充缺失值 使用与给定元祖同一类的所有样本的属…

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概…