机器学习（六）— logistic回归

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[机器学习实战-Logistic回归]使用Logistic回归预测各种实例

目录本实验代码已经传到gitee上,请点击查收! 一.实验目的二.实验内容与设计思想实验内容设计思想三.实验使用环境四.实验步骤和调试过程 4.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数分类 4.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定 4.2.1 梯度上升算法: 4.2.2 测试算法:使用梯度上升算法找到最佳参数 4.2.3 分析数据:画出决策边界 4.2.4 训练算法:随机梯度上升 4.3 示例1:从疝气病症预测病马的死亡率 4.4 示例2:从打斗数和接吻数预测电影类型(数据自…

机器学习之Logistic 回归算法

1 Logistic 回归算法的原理 1.1 需要的数学基础我在看机器学习实战时对其中的代码非常费解,说好的利用偏导数求最值怎么代码中没有体现啊,就一个简单的式子:θ= θ - α Σ [( hθ(x(i))-y(i) ) ] * xi .经过查找资料才知道,书中省去了大量的理论推导过程,其中用到了线性函数.sigmoid 函数.偏导数.最大似然函数.梯度下降法.下面让我们一窥究竟,是站在大神的肩膀描述我自己的见解. 1.2 Logistic 回归的引入 Logistic 回归是概率非线性模型…

机器学习之logistic回归算法与代码实现原理

Logistic回归算法原理与代码实现本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10033567.html 主要思想根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类,其核心是通过最优化算法寻找最佳回归系数(权重系数),主要应用于二分类. 算法原理二分类的特点是非此即彼,其数学特性符合单位阶跃函数,在某一点会发生突变.这也符合我们现实当中的一些应用场景(比如分数从0 到 60会很容易,越往上你所花的时…

机器学习5—logistic回归学习笔记

机器学习实战之logistic回归 test5.py #-*- coding:utf-8 import sys sys.path.append("logRegres.py") from numpy import * import logRegres dataArr, labelMat = logRegres.loadDataSet() logRegres.gradAscent(dataArr, labelMat) # weights = logRegres.gradAscent(dat…

机器学习笔记—Logistic回归

本文申明:本系列笔记全部为原创内容,如有转载请申明原地址出处.谢谢序言:what is logistic regression? Logistics 一词表示adj.逻辑的;[军]后勤学的n.[逻]数理逻辑;符号逻辑;[军]后勤学, “回归”是由英国著名生物学家兼统计学家高尔顿在研究人类遗传问题时提出来的.为了研究父代与子代身高的关系,高尔顿搜集了1078对父亲及其儿子的身高数据.他发现这些数据的散点图大致呈直线状态,也就是说,总的趋势是父亲的身高增加时,儿子的身高也倾向于增加.但是,高尔顿对…

机器学习笔记—Logistic 回归

前面我们介绍了线性回归,为捕获训练集中隐藏的线性模型,提高预测准确率,我们寻找最佳参数 θ,使得预测值与真实值误差尽量小,也就是使均方误差最小.而经过验证,最小均方误差是符合最大似然估计理论的. 在 Logistic 回归中,我们依然要用到最大似然估计理论. 分类问题跟回归问题的区别是,预测值 y 取的是离散值.本文只讨论二分类问题,y 只能取 0 和 1 两个值. 如果不管 y 是离散值,硬要用线性回归算法来根据 x 来预测 y 值,也不是不行,但效果就很差. 理想情况下,我们希望有一个预测公…