机器学习5- 对数几率回归+Python实现

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对数几率回归（逻辑回归）原理与Python实现

目录一.对数几率和对数几率回归二.Sigmoid函数三.极大似然法四.梯度下降法四.Python实现一.对数几率和对数几率回归在对数几率回归中,我们将样本的模型输出$y^*$定义为样本为正例的概率,将$\frac{y^*}{1-y^*}$定义为几率(odds),几率表示的是样本作为正例的相对可能性.将几率取对便可以得到对数几率(log odds,logit). \[logit=\log\frac{y^*}{1-y^*} \] 而对数几率回归(Logistic Reg…

机器学习总结-LR（对数几率回归）

LR(对数几率回归) 函数为$y=f(x)=\frac{1}{1+e^{-(w^{T}x+b)}}$. 由于输出的是概率值$p(y=1|x)=\frac{e^{w^{T}x+b}}{1+e^{w^{T}x+b}},p(y=0|x)=\frac{1}{1+e^{w^{T}x+b}}$,所以求解使用极大似然估计来求解参数$w,b$. 为了方便表示,记$\widehat{w}=(w;b),\widehat{x}=(x;1)$ 写出似然函数\[\prod_{i=1}^{m}p(y=1|\…

机器学习5- 对数几率回归+Python实现

目录 1. 对数几率回归 1.1 求解 ω 和 b 2. 对数几率回归进行垃圾邮件分类 2.1 垃圾邮件分类 2.2 模型评估混淆举证精度交叉验证精度准确率召回率 F1 度量 ROC AUC 1. 对数几率回归考虑二分类任务,其输出标记 $y \in \{0, 1\}$,记线性回归模型产生的预测值 $z=\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x} + b$ 是实值,于是我们需要一个将实值 $z$ 转换为 $0/1$ 的 $g^{-}(\cdot)$…

对数几率回归法（梯度下降法，随机梯度下降与牛顿法）与线性判别法(LDA)

本文主要使用了对数几率回归法与线性判别法(LDA)对数据集(西瓜3.0)进行分类.其中在对数几率回归法中,求解最优权重W时,分别使用梯度下降法,随机梯度下降与牛顿法. 代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 2017-05-09 15:03:50 # @Author : whb (whb@bupt.edu.cn) # @Link : ${link} # @Version : $Id$ import numpy a…

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学习笔记TF009:对数几率回归

机器学习-对数logistics回归

机器学习总结之逻辑回归Logistic Regression

机器学习实战之Logistic回归

机器学习(4)之Logistic回归

机器学习入门11 - 逻辑回归 (Logistic Regression)