二分类问题Sigmod 在 logistic 回归中,我们的训练集由  个已标记的样本构成: ,其中输入特征.(我们对符号的约定如下:特征向量  的维度为 ,其中  对应截距项 .) 由于 logistic 回归是针对二分类问题的,因此类标记 .假设函数(hypothesis function) 如下: 我们将训练模型参数 ,使其能够最小化代价函数 : 多分类问题 在一个多分类问题中,因变量y有k个取值,即.例如在邮件分类问题中,我们要把邮件分为垃圾邮件.个人邮件.工作邮件3类,目标值y是一个有…

编程作业文件: machine-learning-ex2 1. Logistic Regression (逻辑回归) 有之前学生的数据,建立逻辑回归模型预测,根据两次考试结果预测一个学生是否有资格被大学录取. 载入学生数据,第1,2列分别为两次考试结果,第3列为录取情况. % Load Data % The first two columns contain the exam scores and the third column contains the label. data = load(…

Logistic Regression 逻辑回归 逻辑回归与线性回归有很多相似的地方.后面会做对比,先将逻辑回归函数可视化一下. 与其所对应的损失函数如下,并将求max转换为min,并转换为求指数形式,便于计算. 最后得到的是两个伯努利分布(function output & target)的交叉熵(两个分布的接近程度,如果分布相同,则交叉熵为0). 经过求导,最后得到的损失函数的偏导数和线性回归的是形式一致的.将其三个步骤的对比归纳如下. 为何用交叉熵而不用平方差,因为逻辑回归模型在求导过程中…

代码及数据:https://github.com/zle1992/MachineLearningInAction logistic regression 优点:计算代价不高,易于理解实现,线性模型的一种. 缺点:容易欠拟合,分类精度不高.但是可以用于预测概率. 适用数据范围:数值型和标称型. 准备数据: def loadDataSet(): dataMat,labelMat = [],[] with open(filename,"r") as fr: #open file for li…

一:逻辑回归(Logistic Regression) 背景:假设你是一所大学招生办的领导,你依据学生的成绩,给与他入学的资格.现在有这样一组以前的数据集ex2data1.txt,第一列表示第一次测验的分数,第二列表示第二次测验的分数,第三列1表示允许入学,0表示不允许入学.现在依据这些数据集,设计出一个模型,作为以后的入学标准. 我们通过可视化这些数据集,发现其与某条直线方程有关,而结果又只有两类,故我们接下来使用逻辑回归去拟合该数据集. 1,回归方程的脚本ex2.m: %% Machine…

Content: 2 Logistic Regression. 2.1 Classification. 2.2 Hypothesis representation. 2.2.1 Interpreting hypothesis output. 2.3 Decision boundary. 2.3.1 Non-linear decision boundaries. 2.4 Cost function for logistic regression. 2.4.1 A convex logistic r…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 前面介绍过线性回归的基本知识,线性回归因为它的简单,易用,且可以求出闭合解,被广泛地运用在各种机器学习应用中.事实上,除了单独使用,线性回归也是很多其他算法的组成部分.线性回归的缺点也是很明显的,因为线性回归是输入到输出的线性变换,拟合能力有限:另外,线性回归的目标值可以是(−∞,+∞),而有的时候,目标值的范围是[0,1](可…

引言 机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记,涵盖线性回归.逻辑回归.Softmax回归.神经网络和SVM等等.主要学习资料来自Standford Andrew Ng老师在Coursera的教程以及UFLDL Tutorial,Stanford CS231n等在线课程和Tutorial,同一时候也參考了大量网上的相关资料(在后面列出). 前言 本文主要介绍逻辑回归的基础知识.文章小节安排例如以下: 1)逻辑回归定义 2)如果函数(Hypothesis func…

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…

机器学习二 逻辑回归作业   作业在这,http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/hw2.pdf 是区分spam的. 57维特征,2分类问题.采用逻辑回归方法.但是上述数据集在kaggle中没法下载,于是只能用替代的方法了,下了breast-cancer-wisconsin数据集. 链接在这http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-c…