Logistic模型和SVM都是用于二分类,现在大概说一下两者的区别 ① 寻找最优超平面的方法不同 形象点说,Logistic模型找的那个超平面,是尽量让所有点都远离它,而SVM寻找的那个超平面,是只让最靠近中间分割线的那些点尽量远离,即只用到那些"支持向量"的样本--所以叫"支持向量机". ② SVM可以处理非线性的情况 即,比Logistic更强大的是,SVM还可以处理非线性的情况.​ ③Logistic regression 和 SVM本质不同在于loss f…

很多学习算法的性能都差不多,关键不是使用哪种学习算法,而是你能得到多少数据量和应用这些学习算法的技巧(如选择什么特征向量,如何选择正则化参数等) SVM在解决非线性问题上提供了强大的方法. logistic regression的h(x) 如果y=1,则我们希望h(x)接近于1,即希望θTx要远远大于0 logistic regression的cost function 当y=1时的cost function如左图,用粉红色的两段直线近似的代替cost function,记为cost1(z)(y…

本篇讲的是SVM与logistic regression的关系. (一) SVM算法概论 首先我们从头梳理一下SVM(一般情况下,SVM指的是soft-margin SVM)这个算法. 这个算法要实现的最优化目标是什么?我们知道这个目标必然与error measurement有关. 那么,在SVM中,何如衡量error的?也即:在SVM中ε具体代表着什么? SVM的目标是最小化上式.我们用来衡量error.这个式子是不是有点眼熟?我们在regularzation一篇中,最小化的目标也是如此形式.…

This is the 2nd part of the series. Read the first part here: Logistic Regression Vs Decision Trees Vs SVM: Part I In this part we’ll discuss how to choose between Logistic Regression , Decision Trees and Support Vector Machines. The most correct ans…

Classification is one of the major problems that we solve while working on standard business problems across industries. In this article we’ll be discussing the major three of the many techniques used for the same, Logistic Regression, Decision Trees…

二类分类器svm 的loss function 是 hinge loss:L(y)=max(0,1-t*y),t=+1 or -1,是标签属性. 对线性svm,y=w*x+b,其中w为权重,b为偏置项,在实际优化中,w,b是待优化的未知,通过优化损失函数,使得loss function最小,得到优化接w,b. 对于logistic regression 其loss function是,由于y=1/(1+e^(-t)),则L=sum(y(log(h))+(1-y)log(1-h))…

参考自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_74cf26810100ypzf.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_64ecfc2f0101ranp.html ---------------------------------------------------------------------- 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.比如某用户购买某商品的可…

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7716281 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine…

1 线性回归 回归就是对已知公式的未知参数进行估计.线性回归就是对于多维空间中的样本点,用特征的线性组合去拟合空间中点的分布和轨迹,比如已知公式是y=a∗x+b,未知参数是a和b,利用多真实的(x,y)训练数据对a和b的取值去自动估计.估计的方法是在给定训练样本点和已知的公式后,对于一个或多个未知参数,机器会自动枚举参数的所有可能取值,直到找到那个最符合样本点分布的参数(或参数组合).也就是给定训练样本,拟合参数的过程,对y= a*x + b来说这就是有一个特征x两个参数a b,多个样本的话比如…

机器学习算法与Python实践之(七)逻辑回归(Logistic Regression) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 这节学习的是逻辑回归(Logistic Regression)…

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.比如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,以及某广告被用户点击的可能性等.(注意这里是:“可能性”,而非数学上的“概率”,logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值,不可以直接当做概率值来用.该结果往往用于和其他特征值加权求和,而非直接相乘) 那么它究竟是什么样的一个东西,又有哪些适用情况和不适用情况呢?   一.官方定义: , Figure 1. The log…

简述: 1. LR 本质上是对正例负例的对数几率做线性回归,因为对数几率叫做logit,做的操作是线性回归,所以该模型叫做Logistic Regression. 2. LR 的输出可以看做是一种可能性,输出越大则为正例的可能性越大,但是这个概率不是正例的概率,是正例负例的对数几率. 3. LR的label并不一定要是0和1,也可以是-1和1,或者其他,只是一个标识,标识负例和正例. 4. Linear Regression和Logistic Regression的区别: 这主要是由于线性回归在…

Roadmap Soft-Margin SVM as Regularized Model SVM versus Logistic Regression SVM for Soft Binary Classification Kernel Logistic Regression Summary…

Roadmap Soft-Margin SVM as Regularized Model SVM versus Logistic Regression SVM for Soft Binary Classification Kernel Logistic Regression Summary…

这一节主要讲的是如何将Kernel trick 用到 logistic regression上. 从另一个角度来看soft-margin SVM,将其与 logistic regression进行对比,发现可将 SVM看作一个正则化模型: 将SVM看作一个regularize model,是为了更好的延伸到其他模型上. 下面从erro measure的角度来分析二者相似性: 再从binary classfication的角度来比对:做了一个LogReg就相当于做了SVM,那SVM的结果能否用到L…

Logistic Regression – Geometric Intuition Everybody who has taken a machine learning course probably knows the geometric intuition behind a support vector machine (SVM, great book): A SVM is a large margin classifier. In other words, it maximizes the…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 机器学习算法与Python实践之(七)逻辑回归(Logistic Regression) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样…

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.比如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,以及某广告被用户点击的可能性等.(注意这里是:“可能性”,而非数学上的“概率”,logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值,不可以直接当做概率值来用.该结果往往用于和其他特征值加权求和,而非直接相乘) 那么它究竟是什么样的一个东西,又有哪些适用情况和不适用情况呢?   一.官方定义: , Figure 1. The log…

一.逻辑回归是什么? 1.逻辑回归 逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法,运用梯度下降来求解参数,来达到将数据二分类的目的. logistic回归也称为逻辑回归,与线性回归这样输出是连续的.具体的值(如具体房价123万元)不同,逻辑回归的输出是0~1之间的概率,但可以把它理解成回答“是”或者“否”(即离散的二分类)的问题.回答“是”可以用标签“1”表示,回答“否”可以用标签“0”表示. 比如,逻辑回归的输出是“某人生病的概率是多少”,我们可以进一步理解成“某人是否生病了”.设…

原文:http://blog.xlvector.net/2014-02/different-logistic-regression/ 最近几年广告系统成为很多公司的重要系统之一,定向广告技术是广告系统中的重要技术,点击率预估是定向广告技术中的重要组成部分,Logistic Regression是解决点击率预估最常用的机器学习算法.所以本文介绍一下Logistic Regression(下文简称LR). 解决的问题 LR主要用来解决两类分类问题.下面的问题是一些典型的两类分类问题: 用户看到一个广…

一 评价尺度 sklearn包含四种评价尺度 1 均方差(mean-squared-error) 2 平均绝对值误差(mean_absolute_error) 3 可释方差得分(explained_variance_score) 4 中值绝对误差(Median absolute error) 5 R2 决定系数(拟合优度) 模型越好:r2→1 模型越差:r2→0 二 逻辑斯蒂回归 1 概述 在逻辑斯蒂回归中,我们将会采用sigmoid函数作为激励函数,所以它被称为sigmoid回归或对数几率回归…

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.比如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,以及某广告被用户点击的可能性等.(注意这里是:“可能性”,而非数学上的“概率”,logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值,不可以直接当做概率值来用.该结果往往用于和其他特征值加权求和,而非直接相乘) 那么它究竟是什么样的一个东西,又有哪些适用情况和不适用情况呢?   一.官方定义: , Figure 1. The log…

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…

:http://hi.baidu.com/hehehehello/blog/item/0b59cd803bf15ece9023d96e.html#send http://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_regression 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.比如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,以及某广告被用户点击的可能性等.(注意这里是:“可能性”,而非数学上的“概率…

最近求职真慌,一方面要看机器学习,一方面还刷代码.还是静下心继续看看课程,因为觉得实在讲的太好了.能求啥样搬砖工作就随缘吧. 这节课的核心就在如何把kernel trick到logistic regression上. 首先把松弛变量的表达形式修改一下,把constrained的形式改成unconstrained的形式. 改成这种'unconstrained' form of soft-margin SVM之后,突然发现很像L2 regularization 如果用regularized mode…

logistic 回归 1.问题: 在上面讨论回归问题时.讨论的结果都是连续类型.但假设要求做分类呢?即讨论结果为离散型的值. 2.解答: 假设: 当中: g(z)的图形例如以下: 由此可知:当hθ(x)<0.5时我们能够觉得为0,反之为1,这样就变成离散型的数据了. 推导迭代式: 利用概率论进行推导,找出样本服从的分布类型,利用最大似然法求出对应的θ 因此: 结果: 注意:这里的迭代式增量迭代法 Newton迭代法: 1.问题: 上述迭代法,收敛速度非常慢,在利用最大似然法求解的时候能够运用N…

引言 机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记,涵盖线性回归.逻辑回归.Softmax回归.神经网络和SVM等等.主要学习资料来自Standford Andrew Ng老师在Coursera的教程以及UFLDL Tutorial,Stanford CS231n等在线课程和Tutorial,同一时候也參考了大量网上的相关资料(在后面列出). 前言 本文主要介绍逻辑回归的基础知识.文章小节安排例如以下: 1)逻辑回归定义 2)如果函数(Hypothesis func…

前情提要: 通俗地说逻辑回归[Logistic regression]算法(一) 逻辑回归模型原理介绍 上一篇主要介绍了逻辑回归中,相对理论化的知识,这次主要是对上篇做一点点补充,以及介绍sklearn 逻辑回归模型的参数,以及具体的实战代码. 1.逻辑回归的二分类和多分类 上次介绍的逻辑回归的内容,基本都是基于二分类的.那么有没有办法让逻辑回归实现多分类呢?那肯定是有的,还不止一种. 实际上二元逻辑回归的模型和损失函数很容易推广到多元逻辑回归.比如总是认为某种类型为正值,其余为0值. 举个例子…

logistic regression是分类算法中非常重要的算法,也是非常基础的算法.logistic regression从整体上考虑样本预测的精度,用判别学习模型的条件似然进行参数估计,假设样本遵循iid,参数估计时保证每个样本的预测值接近真实值的概率最大化.这样的结果,只能是牺牲一部分的精度来换取另一部分的精度.而svm从局部出发,假设有一个分类平面,找出所有距离分类平面的最近的点(support vector,数量很少),让这些点到平面的距离最大化,那么这个分类平面就是最佳分类平面.从这…

二分类:Logistic regression 多分类:Softmax分类函数 对于损失函数,我们求其最小值, 对于似然函数,我们求其最大值. Logistic是loss function,即: 在逻辑回归中,选择了 “对数似然损失函数”,L(Y,P(Y|X)) = -logP(Y|X). 对似然函数求最大值,其实就是对对数似然损失函数求最小值. Logistic regression, despite its name, is a linear model for classification…