LogisticRegression(逻辑回归) 逻辑回归虽然名称上带回归,但实际上它属于监督学习中的分类算法. 1.算法基础 LogisticRegression基本架构源自于Adline算法,只是在激励函数的选择上有所不同,Adline算法使用恒等函数作为激励函数,而Logistic选用sigmoid函数作为激励函数. LogisticRegression算法的数学基础是两个函数:1)logit函数,2)极大似然函数:通过这两个函数构建了LR算法的基本框架. 1.1 logit函数 在概率问…

机器学习总结之逻辑回归Logistic Regression 逻辑回归logistic regression,虽然名字是回归,但是实际上它是处理分类问题的算法.简单的说回归问题和分类问题如下: 回归问题:预测一个连续的输出. 分类问题:离散输出,比如二分类问题输出0或1. 逻辑回归常用于垃圾邮件分类,天气预测.疾病判断和广告投放. 一.假设函数 因为是一个分类问题,所以我们希望有一个假设函数,使得: 而sigmoid 函数可以很好的满足这个性质: 故假设函数: 其实逻辑回归为什么要用sigmoi…

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/logistic-regression/ 逻辑回归会生成一个介于 0 到 1 之间(不包括 0 和 1)的概率值,而不是确切地预测结果是 0 还是 1. 1- 计算概率 许多问题需要将概率估算值作为输出.逻辑回归是一种极其高效的概率计算机制,返回的是概率(输出值始终落在 0 和 1 之间).可以通过如下两种方式使用返回的概率: “按原样”:“原样”使用返回的概率(例如…

逻辑回归本质上也是一种线性回归,和普通线性回归不同的是,普通线性回归特征到结果输出的是连续值,而逻辑回归增加了一个函数g(z),能够把连续值映射到0或者1. MLLib的逻辑回归类有两个:LogisticRegressionWithSGD和LogisticRegressionWithLBFGS,前者基于随机梯度下降,只支持2分类,后者基于LBFGS优化损失函数,支持多分类. 直接上代码: import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apa…

逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上,套用了一个逻辑函数,但也就由于这个逻辑函数,使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星,更是计算广告学的核心.本文主要详述逻辑回归模型的基础,至于逻辑回归模型的优化.逻辑回归与计算广告学等,请关注后续文章. 1 逻辑回归模型 回归是一种极易理解的模型,就相当于y=f(x),表明自变量x与因变量y的关系.最常见问题有如医生治病时的望.闻.问.切,之后判定病人是否生病或生了什么病,其中的望闻问切就是获取自变…

逻辑回归模型(Logistic Regression, LR)基础   逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上,套用了一个逻辑函数,但也就由于这个逻辑函数,使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星,更是计算广告学的核心.本文主要详述逻辑回归模型的基础,至于逻辑回归模型的优化.逻辑回归与计算广告学等,请关注后续文章. 1 逻辑回归模型 回归是一种极易理解的模型,就相当于y=f(x),表明自变量x与因变量y的关系.最常见问题有如医生治病时的望.…

MNIST 被喻为深度学习中的Hello World示例,由Yann LeCun等大神组织收集的一个手写数字的数据集,有60000个训练集和10000个验证集,是个非常适合初学者入门的训练集.这个网站也提供了业界对这个数据集的各种算法的尝试结果,也能看出机器学习的算法的演进史,从早期的线性逻辑回归到K-means,再到两层神经网络,到多层神经网络,再到最近的卷积神经网络,随着的算法模型的改善,错误率也不断下降,所以目前这个数据集的错误率已经可以控制在0.2%左右,基本和人类识别的能力相当了. 这…

前面一篇介绍了用tensorflow实现线性回归模型预测sklearn内置的波士顿房价,现在这一篇就记一下用逻辑回归分类sklearn提供的乳腺癌数据集,该数据集有569个样本,每个样本有30维,为二分类数据集,212个正样本,357个负样本. 首先,加载数据,并划分训练集和测试集: # 加载乳腺癌数据集,该数据及596个样本,每个样本有30维,共有两类 cancer = skd.load_breast_cancer() # 将数据集的数据和标签分离 X_data = cancer.data Y…

官方mnist代码: #下载Mnist数据集 import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) #Tensorflow实现回归模型 import tensorflow as tf #定义变量为float型,行因为不确定先给无穷大None:列给28*28=784 x = tf.placeholder(&qu…

建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被录取. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import os path='data'+os.sep+'Logireg_data.txt' pdData=pd.read_csv(path,header=None,names=['Exam1','Exam2','Admitted']) pdData.head() print(pdData.head())…