LR算法作为一种比较经典的分类算法,在实际应用和面试中经常受到青睐,虽然在理论方面不是特别复杂,但LR所牵涉的知识点还是比较多的,同时与概率生成模型.神经网络都有着一定的联系,本节就针对这一算法及其所涉及的知识进行详细的回顾. LogisticRegression 0.前言 LR是一种经典的成熟算法,在理论方面比较简单,很多资料也有详细的解释和推导,但回过头再看LR算法会有很多全新的认识,本节就从LR的引入到原理推导以及其与神经网络的有何联系串联起来,可以加深对这方面知识的理解.本节首先从概率生…

逻辑回归 1.  总述 逻辑回归来源于回归分析,用来解决分类问题,即预测值变为较少数量的离散值. 2.  基本概念 回归分析(Regression Analysis):存在一堆观测资料,希望获得数据内在分布规律.单个样本表示成二维或多维向量,包含一个因变量Y和一个或多个自变量X.回归分析主要研究当自变量变化时,因变量如何变化,数学表示成Y=f(X),其中函数f称为回归函数(regression function).回归分析最终目的是找到最能代表已观测数据的回归函数. 分类:因变量Y为有限离散集,…

线性回归和逻辑回归的实现大体一致,将其抽象出一个抽象类Regression,包含整体流程,其中有三个抽象函数,将在线性回归和逻辑回归中重写. 将样本设为Sample类,其中采用数组作为特征的存储形式. 1. 样本类Sample public class Sample { double[] features; int feaNum; // the number of sample's features double value; // value of sample in regression i…

部分引用: http://blog.csdn.net/pakko/article/details/37878837 http://blog.csdn.net/sunbow0/article/details/45563747 Logistic回归虽然名字里带“回归”,但是它实际上是一种分类方法 一.原理部分 什么是逻辑回归? Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处,最大的区别就在于它们的因变量不同,其他的基本都差不多.正是因为如此,这两种回归可以归于同一个家族,即广义线性模型(ge…

1.概述 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. 在经典之作<数学之美>中也看到了它用于广告预测,也就是根据某广告被用 户点击的可能性,把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方,然后叫他“你点我啊!”用户点了,你就有钱收了.这就是为什么我们的电脑现在广告泛滥的 原因.还有类似的某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性啊等等.这个世界是随机的(当然了,人为的确定性系统除外,但也有可能有噪声或产生错误的结果,只…

导入包 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.sql.Column import org.apache.spark.sql.DataFrameReader import org.apache.sp…

正文:14pt 代码:15px 1 初探数据 先看看我们的数据,长什么样吧.在Data下我们train.csv和test.csv两个文件,分别存着官方给的训练和测试数据. import pandas as pd #数据分析 import numpy as np #科学计算 from pandas import Series,DataFrame data_train = pd.read_csv("/Users/Hanxiaoyang/Titanic_data/Train.csv") da…

作者:寒小阳 && 龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/49798139 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处,谢谢. 1.引言 先说一句,年末双十一什么的一来,真是非(mang)常(cheng)欢(gou)乐(le)!然后push自己抽出时间来写这篇blog的…

机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾 标签: 机器学习应用 2015-11-12 13:52 3688人阅读 评论(15) 收藏 举报 本文章已收录于:  机器学习知识库  分类: 机器学习(19)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   作者:寒小阳 && 龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 http:…

出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 2.背景 2.1 关于Kaggle 我是Kaggle地址,翻我牌子 亲,逼格这么高的地方,你一定听过对不对?是!这就是那个无数『数据挖掘先驱』们,在回答”枪我有了,哪能找到靶子练练手啊?”时候的答案! 这是一个要数据有数据,要实际应用场景有场景,要一起在数据挖掘领域high得不要不要的小伙伴就有小伙伴的地方啊!!! 艾玛,逗逼模式开太猛了.恩,不闹,不闹,说正事,Kaggl…