原文链接:http://www.edvancer.in/logistic-regression-vs-decision-trees-vs-svm-part1/ 分类问题是我们在各个行业的商业业务中遇到的主要问题之一.在本文中,我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论,逻辑回归(Logistic Regression).决策树(Decision Trees)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM). 上面列出的算法都是用来解决分类问题(SVM和DT也被用于回归,但这

原文地址: Logistic Regression vs Decision Trees vs SVM: Part II 在这篇文章,我们将讨论如何在逻辑回归.决策树和SVM之间做出最佳选择.其实 第一篇文章已经给出了很好的回答,不过在这里再补充一些.下面将继续深入讨论这个主题.事实上,这三个算法在其设计之初就赋予了一定的内部特性,我们将其分析透彻的主要目的在于:当你面临商业问题时,这些算法的特性可以让你在选择这些算法时得到一些灵感. 首先,我们来分析下逻辑回归(Logistic Regressi

优化算法 先导知识:泰勒公式 \[ f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n \] 一阶泰勒展开: \[ f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0) \] 二阶泰勒展开: \[ f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)+\frac{f''(x_0)}{2}(x-x_0)^2 \] 梯度下降法 \[ \begin{align*} &f(x)=f(x^k)+g_k^T*(x-x^

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

: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

正文:14pt 代码:15px 1 初探数据 先看看我们的数据,长什么样吧.在Data下我们train.csv和test.csv两个文件,分别存着官方给的训练和测试数据. import pandas as pd #数据分析 import numpy as np #科学计算 from pandas import Series,DataFrame data_train = pd.read_csv("/Users/Hanxiaoyang/Titanic_data/Train.csv") da

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

作者:寒小阳 && 龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/49798139 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处,谢谢. 1.引言 先说一句,年末双十一什么的一来,真是非(mang)常(cheng)欢(gou)乐(le)!然后push自己抽出时间来写这篇blog的

http://www.qqcourse.com/forum.php?mod=viewthread&tid=3688 [很重要]:http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.mllib.html 官方文档里面关于模型配置的所有参数 [spark dataframe ,pandas数据结构使用]http://blog.csdn.net/chaoran_liu/article/details/52203831 [很重要,]pipelin

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

机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾 标签: 机器学习应用 2015-11-12 13:52 3688人阅读 评论(15) 收藏 举报 本文章已收录于:  机器学习知识库  分类: 机器学习(19)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   作者:寒小阳 && 龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 http:

1. 前言 在机器学习的分类问题领域中,有两个平分秋色的算法,就是逻辑回归和支持向量机,这两个算法个有千秋,在不同的问题中有不同的表现效果,下面我们就对它们的区别和联系做一个简单的总结. 2. LR和SVM的联系 都是监督的分类算法. 都是线性分类方法 (不考虑核函数时). 都是判别模型. 3. LR和SVM的不同 损失函数的不同,LR是对数损失函数,SVM是hinge损失函数. SVM不能产生概率,LR可以产生概率. SVM自带结构风险最小化,LR则是经验风险最小化. SVM会用核函数而LR一

该方法好处是可以调节阈值,可调参数比其他形式模型多很多. [参照]http://blog.csdn.net/u013719780/article/details/52277616 [3种模型效果比较:逻辑回归,决策树,随机森林]http://blog.csdn.net/chaoran_liu/article/details/52203831 from pyspark import SparkContextfrom pyspark.mllib.classification import Logis

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

出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 2.背景 2.1 关于Kaggle 我是Kaggle地址,翻我牌子 亲,逼格这么高的地方,你一定听过对不对?是!这就是那个无数『数据挖掘先驱』们,在回答”枪我有了,哪能找到靶子练练手啊?”时候的答案! 这是一个要数据有数据,要实际应用场景有场景,要一起在数据挖掘领域high得不要不要的小伙伴就有小伙伴的地方啊!!! 艾玛,逗逼模式开太猛了.恩,不闹,不闹,说正事,Kaggl

: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

                                                    大白话5分钟带你走进人工智能-第二十节逻辑回归和Softmax多分类问题(5) 上一节中,我们讲解了逻辑回归的优化,本节的话我们讲解逻辑回归做多分类问题以及传统的多分类问题,我们用什么手段解决. 先看一个场景,假如我们现在的数据集有3个类别,我们想通过逻辑回归建模给它区分出来.但我们知道逻辑回归本质上是区分二分类的算法模型.难道没有解决办法了吗?办法还是有的,既然想分出3类,我们姑且称这3个类

1. 目的:根据人口普查数据来预测收入(预测每个个体年收入是否超过$50,000) 2. 数据来源:1994年美国人口普查数据,数据中共含31978个观测值,每个观测值代表一个个体 3. 变量介绍: (1)age: 年龄(以年表示) (2)workclass: 工作类别/性质 (e.g., 国家机关工作人员.当地政府工作人员.无收入人员等) (3)education: 受教育水平 (e.g., 小学.初中.高中.本科.硕士.博士等) (4)maritalstatus: 婚姻状态(e.g., 未婚

程序所用文件:https://files.cnblogs.com/files/henuliulei/%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%88%86%E7%B1%BB%E6%95%B0%E6%8D%AE.zip 概念 代价函数关于参数的偏导 梯度下降法最终的推导公式如下 多分类问题可以转为2分类问题 正则化处理可以防止过拟合,下面是正则化后的代价函数和求导后的式子 正确率和召回率F1指标 我们希望自己预测的结果希望更准确那么查准率就更高,如果希望更获得更多数量的正确结果,那么查全率更重要,

1 什么是逻辑回归 1.1逻辑回归与线性回归的区别: 线性回归预测的是一个连续的值,不论是单变量还是多变量(比如多层感知器),他都返回的是一个连续的值,放在图中就是条连续的曲线,他常用来表示的数学方法是Y=aX+b: 与之相对的,逻辑回归给出的值并不是连续的,而是 类似于"是" 和 "否" 的回答,这就类似于二元分类的问题. 1.2逻辑回归实现(sigmoid): 在逻辑回归算法中,我们常使用的激活函数是Sigmoid函数,他能够将数据映射到 0 到 1 之间,并且