逻辑回归(Logistic Regression) 假设函数(Hypothesis Function) \(h_\theta(x)=g(\theta^Tx)=g(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}=\frac{1}{1+e^{\theta^Tx}}\) g函数称为 Sigmoid Function 或 Logistic Function, 它可以使得 \(0 \leq h_\theta (x) \leq 1\). The following image shows us what the…

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…

逻辑回归(Logistic Regression) 线性回归用来预测,逻辑回归用来分类. 线性回归是拟合函数,逻辑回归是预测函数 逻辑回归就是分类. 分类问题用线性方程是不行的   线性方程拟合的是连续的值 逻辑回归是分类问题   比如肿瘤问题    只有 0 ,1 两种情况 逻辑回归的方程写成 X是特征向量   theta是参数向量    theta转置乘以特征向量 就是参数与特征相乘 g代表逻辑函数     一个常用的s型逻辑函数就是 : 图为: python代码为: 的意义呢     因为…

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…

原文:http://52opencourse.com/125/coursera%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E7%AC%94%E8%AE%B0-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%AC%E5%85%AD%E8%AF%BE-%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92-logistic-regression…

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…

文章内容均来自斯坦福大学的Andrew Ng教授讲解的Machine Learning课程,本文是针对该课程的个人学习笔记,如有疏漏,请以原课程所讲述内容为准.感谢博主Rachel Zhang 的个人笔记,为我做个人学习笔记提供了很好的参考和榜样. § 3.  逻辑回归 Logistic Regression 1 分类Classification 首先引入了分类问题的概念——在分类(Classification)问题中,所需要预测的$y$是离散值.例如判断一封邮件是否属于垃圾邮件.判断一个在线交…

逻辑回归 Logistic Regression 1 分类 Classification 首先我们来看看使用线性回归来解决分类会出现的问题.下图中,我们加入了一个训练集,产生的新的假设函数使得我们进行分类出现了错误:而且线性回归计算的结果往往会远小于0或者远大于1,这对于0,1分类变得很奇怪.可见线性回归并不适用与分类.下面介绍的逻辑回归的结果总是在[0,1],适用于分类,其实逻辑回归是一种分类算法. 2 假设函数Hypothesis Representation 逻辑回归假设函数为: 其中 是…

逻辑回归(Logistic Regression) 什么是逻辑回归: 逻辑回归(Logistic Regression)是一种基于概率的模式识别算法,虽然名字中带"回归",但实际上是一种分类方法,在实际应用中,逻辑回归可以说是应用最广泛的机器学习算法之一 回归问题怎么解决分类问题? 将样本的特征和样本发生的概率联系起来,而概率是一个数.换句话说,我预测的是这个样本发生的概率是多少,所以可以管它叫做回归问题 在许多机器学习算法中,我们都是在追求这样的一个函数 例如我们希望预测一个学生的成…

逻辑回归(Logistic Regression)是广义线性回归的一种.逻辑回归是用来做分类任务的常用算法.分类任务的目标是找一个函数,把观测值匹配到相关的类和标签上.比如一个人有没有病,又因为噪声的干扰,条件的描述的不够完全,所以可能不确定正确,还希望得到一个概率,比如有病的概率是80%.也即P(Y|X),对于输入X,产生Y的概率,Y可取两类,1或者0. 推导 Sigmod函数 相当于线性模型的计算结果来逼近真实01标记的对数几率. 他的导数: 对数线性模型 概率P的值域是[0,1],线性函数…

ex2data1.txt ex2data2.txt 本次算法的背景是,假如你是一个大学的管理者,你需要根据学生之前的成绩(两门科目)来预测该学生是否能进入该大学. 根据题意,我们不难分辨出这是一种二分类的逻辑回归,输入x有两种(科目1与科目2),输出有两种(能进入本大学与不能进入本大学).输入测试样例以已经本文最前面贴出分别有两组数据. 我们在进行逻辑回归之前,通常想把数据数据更为直观的显示出来,那么我们根据输入样例绘制图像. function plotData(X, y) %PLOTDATA…

本系列内容大部分来自Standford公开课machine learning中Andrew老师的讲解,附加自己的一些理解,编程实现和学习笔记. 第一章 Logistic regression 1.逻辑回归 逻辑回归是一种监督学习的分类算法,相比较之前的线性回归算法,差别在于它是一个分类算法,这也意味着y不再是一个连续的值,而是{0,1}的离散值(两类问题的情况下). 当然这依然是一个判别学习算法,所谓判别学习算法,就是我们直接去预测后验 ,或者说直接预测判别函数的算法.当然相对应的生成学习算法,…

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share sklearn逻辑回归官网调参指南 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear…

6.1  分类问题 6.2  假说表示 6.3  判定边界 6.4  代价函数 6.5  简化的成本函数和梯度下降 6.6  高级优化 6.7  多类分类:一个对所有 6.1  分类问题 在分类问题中,我们尝试预测的是结果是否属于某一个类(例如正确或错误).分类问题的例子有:判断一封电子邮件是否是垃圾邮件:判断一次金融交易是否是欺诈等等. 我们从二元的分类问题开始讨论.       我们将因变量(dependant variable)可能属于的两个类分别称为负向类(negative class)…

6.1  分类问题 6.2  假说表示 6.3  判定边界 6.4  代价函数 6.5  简化的成本函数和梯度下降 6.6  高级优化 6.7  多类分类:一个对所有 6.1  分类问题 在分类问题中,我们尝试预测的结果是否属于某一个类(例如正确或错误).分类问题的例子有:判断一封电子邮件是否是垃圾邮件:判断一次金融交易是否是欺诈等等. 我们从二元的分类问题开始讨论.       我们将因变量(dependant variable)可能属于的两个类分别称为负向类(negative class)和…

0. 前言   这学期 Pattern Recognition 课程的 project 之一是手写数字识别,之二是做一个网站验证码的识别(鸭梨不小哇).面包要一口一口吃,先尝试把模式识别的经典问题——手写数字识别做出来吧.这系列博客参考deep learning tutorial ,记录下用以下三种方法的实现过程: Logistic Regression - using Theano for something simple Multilayer perceptron - introductio…

逻辑回归算法是分类算法,虽然这个算法的名字中出现了"回归",但逻辑回归算法实际上是一种分类算法,我们将它作为分类算法使用.. 分类问题:对于每个样本,判断它属于N个类中的那个类或哪几个类.通常我们判定一个样本,若我们预测它的确属于这个类的可能性大于50%,则认为它属于这个类.当然具体选择50%还是70%还是其他要看具体情况,这里先默认50%. 线性回归的局限性在分类问题的例子中变得不可靠:这是一个用来预测肿瘤是否呈阴性的模型,当一个肿瘤的尺寸大于一个数,我们就认为这个肿瘤呈阴性.我们现…

class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=’l2’, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver=’liblinear’, max_iter=100, multi_class=’ovr’, verbose=0, warm_start=False…

在之前的问题讨论中,研究的都是连续值,即y的输出是一个连续的值.但是在分类问题中,要预测的值是离散的值,就是预测的结果是否属于某一个类.例如:判断一封电子邮件是否是垃圾邮件:判断一次金融交易是否是欺诈:之前我们也谈到了肿瘤分类问题的例子,区别一个肿瘤是恶性的还是良性的. 我们先说二分类问题,我们将一些自变量分为负向类和正向类,那么因变量为0,1:0表示负向类,1表示正向类. 如果用线性回归来讨论分类问题,那么假设输出的结果会大于1,但是我们的假设函数的输出应该是在0,1之间.所以我们把输出结果在…

6.1 分类问题 在分类问题中,你要预测的变量…

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417 本文为Maching Learning 栏目补充内容,为上几章中所提到单参数线性回归.多参数线性回归和 逻辑回归的总结版.旨在帮助大家更好地理解回归,所以我在Matlab中分别对他们予以实现,在本文中由易到难地逐个介绍.     本讲内容: Matlab 实现各种回归函数 ========================= 基本模型 Y=θ0+θ1X1型---线性回归(直线拟合…

一个典型的logistic regression模型是: 这里明明用了非线性函数,那为什么logistic regression还是线性模型呢? 首先,这个函数不是f(y,x)=0的函数,判断一个模型是否是线性,是通过分界面是否是线性来判断的. 这个P函数是y关于x的后验概率,它的非线性性不影响分界面的线性性.可以通过令两种类别的概率相等,求解x的表达式,如果是线性的,那么就是线性模型. 打破线性也很简单,只要变量之间相乘一下,或者使用非线性函数. 容易得出,softmax regression…

转载自:http://blog.csdn.net/linuxcumt/article/details/8572746 1.假设随Tumor Size变化,预测病人的肿瘤是恶性(malignant)还是良性(benign)的情况. 给出8个数据如下: 2.假设进行linear regression得到的hypothesis线性方程如上图中粉线所示,则可以确定一个threshold:0.5进行predict y=1, if h(x)>=0.5 y=0, if  h(x)<0.5 即malignan…

在说逻辑回归之前,可以先说一说逻辑回归与线性回归的区别: 逻辑回归与线性回归在学习规则形式上是完全一致的,它们的区别在于hθ(x(i))为什么样的函数 当hθ(x(i))=θTx(i)时,表示的是线性回归,它的任务是做回归用的. 当时,表示的是逻辑回归,假定模型服从二项分布,使用最大似然函数推导的,它的任务是做分类用的,逻辑回归是一个广义的线性模型,是对数线性模型. 下面就是逻辑回归的推导过程了 首先我们来看看核函数即sigmoid函数的对Z的导数 这个结果在后续的推导过程会用到,这里的Z我们可…

参考资料:http://blog.csdn.net/xuanyuansen/article/details/41050507 习题: 数据及代码:  https://pan.baidu.com/s/1i4Iv3Nn…

在分类问题中,你要预测的变量…

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.…

逻辑回归--简介 逻辑回归(Logistic Regression)就是这样的一个过程:面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏.        Logistic回归虽然名字里带"回归",但是它实际上是一种分类方法,主要用于两分类问题(即输出只有两种,分别代表两个类别).        回归模型中,y是一个定性变量,比如y=0或1,logistic方法主要应用于研究某些事件发生的概率. 逻辑回归--优缺点 优…

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…

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) ML Lecture 4:Classification:Probabilistic Generative Model 在这堂课中,老师主要根据宝可梦各属性值预测其类型为例说明分类问题,其训练数据为若干宝可梦的各属性值及其类型…