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…

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…

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(…

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…

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…

线性分类中的是非题------>概率题, 设置概率阈值后,大于等于该值的为O,小于改值的为X.------>逻辑回归. O为1,X为0: 逻辑回归假设: 逻辑函数/S型函数:光滑,单调, 自变量趋于负无穷时,因变量趋于0: 自变量趋于正无穷时,因变量趋于1: 自变量取0时,因变量值为0.5. ---模拟概率特性. 三种线性模型: 逻辑回归使用交叉熵代价函数. 最小化代价函数时, 发现无法求出使其值最小的解析解, 类比PLA的迭代法,使用梯度下降法求最小值.   eta------学习速率,与梯…

线性分类中的是非题------>概率题, 设置概率阈值后,大于等于该值的为O,小于改值的为X.------>逻辑回归. O为1,X为0: 逻辑回归假设: 逻辑函数/S型函数:光滑,单调, 自变量趋于负无穷时,因变量趋于0: 自变量趋于正无穷时,因变量趋于1: 自变量取0时,因变量值为0.5. ---模拟概率特性. 三种线性模型: 逻辑回归使用交叉熵代价函数. 最小化代价函数时, 发现无法求出使其值最小的解析解, 类比PLA的迭代法,使用梯度下降法求最小值.   eta------学习速率,与梯…

线性分类中的是非题 --->概率题 (设置概率阈值后,大于等于该值的为O,小于改值的为X) --->逻辑回归 O为1,X为0 逻辑回归假设 逻辑函数/S型函数:光滑,单调 自变量趋于负无穷时,因变量趋于0: 自变量趋于正无穷时,因变量趋于1: 自变量取0,因变量值为0.5 ---模拟概率特性 三种线性模型 逻辑回归使用交叉熵代价函数 最小化代价函数时, 发现无法求出使其值最小的解析解, 类比PLA的迭代法求最小值 eta---学习速率,与梯度大小有关,正比 v---方向,单位长度,方向与梯度相…

这里提出Logistic Regression的角度是Soft Binary Classification.输出限定在0~1之间,用于表示可能发生positive的概率. 具体的做法是在Linear Regression的基础上,再加一层Logistic Function,限定住输出的取值. 完成了hypothesis的部分,下面就是如何写出Ein的表达式了. 这里自己先回想了一下Linear Regression的情况,为啥能得到analytic close solution呢? 因为Line…

注: 文章中所有的图片均来自台湾大学林轩田<机器学习基石>课程. 笔记原作者:红色石头 微信公众号:AI有道 上一节课介绍了Linear Regression线性回归,用均方误差来寻找最佳的权重向量\(w\),获得最好的线性预测.本节课将介绍Logistic Regression逻辑回归问题. 一.Logistic Regression Problem 一个心脏病预测的问题:根据患者的年龄.血压.体重等信息,来预测患者是否会有心脏病.很明显这是一个二分类问题,其输出\(y\)只有\({0,1}…