1.什么是logistic回归? logistic回归虽然说是回归,但确是为了解决分类问题,是二分类任务的首选方法,简单来说,输出结果不是0就是1 举个简单的例子: 癌症检测:这种算法输入病理图片并且应该辨别患者是患有癌症(1)或没有癌症(0) 2.logistic回归和线性回归的关系 逻辑回归(Logistic Regression)与线性回归(Linear Regression)都是一种广义线性模型(generalized linear model). 逻辑回归假设因变量 y 服从二项分布,

Logistic回归算法原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10033567.html 主要思想 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类,其核心是通过最优化算法寻找最佳回归系数(权重系数),主要应用于二分类. 算法原理 二分类的特点是非此即彼,其数学特性符合单位阶跃函数,在某一点会发生突变.这也符合我们现实当中的一些应用场景(比如分数从0 到 60会很容易,越往上你所花的时

第5章 Logistic回归 Logistic 回归 概述 Logistic 回归虽然名字叫回归,但是它是用来做分类的.其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类. 须知概念 Sigmoid 函数 回归 概念 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(这条直线称为最佳拟合直线),这个拟合的过程就叫做回归.进而可以得到对这些点的拟合直线方程,那么我们根据这个回归方程,怎么进行分类呢?请看下面. 二值型输出分类函数 我们想要的函数应该是: 能接受所有的输入然后预测

    关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2017年12月17日 19:18:31所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/78827013). 本文根据最近学习机器学习书籍 网络文章的情况,特将一些学习思路做了归纳整理,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. (今天发现第二部分 第4点中,部分代码不整齐,重新梳理了.2017.12.2

最近翻Peter Harrington的<机器学习实战>,看到Logistic回归那一章有点小的疑问. 作者在简单介绍Logistic回归的原理后,立即给出了梯度上升算法的code:从算法到代码跳跃的幅度有点大,作者本人也说了,这里略去了一个简单的数学推导. 那么其实这个过程在Andrew Ng的机器学习公开课里也有讲到.现在回忆起来,大二看Andrew的视频的时候心里是有这么一个疙瘩(Andrew也是跳过了一步推导) 这里就来讲一下作者略去了怎样的数学推导,以及,怎么推导. 在此之前,先回顾

Logistic 回归 概述 Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归,但是它是用来做分类的.其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线(Decision Boundary)建立回归公式,以此进行分类. 须知概念 Sigmoid 函数 回归 概念 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(这条直线称为最佳拟合直线),这个拟合的过程就叫做回归.进而可以得到对这些点的拟合直线方程,那么我们根据这个回归方程,怎么进行分类呢?请看下面. 二值型输出分类函数 我们想要的函数应该是:

参考: http://www.itongji.cn/article/12112cH013.html http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 https://class.coursera.org/ml-006/lecture/58(一定要看!) 简要认识一下Logistic函数(sigmoid曲线):(from wiki) Logistic函数或Logistic曲线是一种常见的S形函数,它是皮埃尔·弗朗索瓦·韦吕勒在1844或18

第5章 Logistic回归 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> Logistic 回归 概述 Logistic 回归虽然名字叫回归,但是它是用来做分类的.其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类. 须知概念 Sigmoid 函数 回

炼数成金数据分析课程---14.Logistic回归 一.总结 一句话总结: 大纲+实例快速学习法 主要讲Logistic回归的原理及编程实现 1.事件的优势比(odds)是什么? 记y取1的概率是p=P(y=1|X),取0的概率 是1-p,取1和取0的概率之比为p/(1-p),称为事件的优势比(odds) 假设在p个独立自变量

前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码,Python代码实现. (说明:从本文开始,将接触到最优化算法相关的学习.旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数,以用于分类.) 算法原理 首先要提到的概念是回归. 对于回归这个概念,在以后的文章会有系统而深入的学习.简单的说,回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合,这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式,以此进行分类. 而至于如何寻找最佳回归系数,或者说是分类器的

Logistic回归是机器学习中非常经典的一个方法,主要用于解决二分类问题,它是多分类问题softmax的基础,而softmax在深度学习中的网络后端做为常用的分类器,接下来我们将从原理和实现来阐述该算法的思想. 1.原理 a.问题描述 考虑二分类问题,利用回归的思想,拟合特征向量到类别标签的回归,从而将分类问题转化为回归问题,通常通过引入Logistic平滑函数实现. 假设已知训练样本集\(D\)的\(n\)个样本\(\{(x_{i},t_{i})| i=1,...,n\}\) ,其中\(t_

前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码,Python代码实现. (说明:从本文开始,将接触到最优化算法相关的学习.旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数,以用于分类.) 算法原理 首先要提到的概念是回归. 对于回归这个概念,在以后的文章会有系统而深入的学习.简单的说,回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合,这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式,以此进行分类. 而至于如何寻找最佳回归系数,或者说是分类器的

转自:http://blog.csdn.net/ariessurfer/article/details/41310525 Logistic回归为概率型非线性回归模型,是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多 变量分析方法.通常的问题是,研究某些因素条件下某个结果是否发生,比如医学中根据病人的一些症状来判断它是 否患有某种病. 在讲解Logistic回归理论之前,我们先从LR分类器说起.LR分类器,即Logistic Regression Classifier. 在分类情形下,经过学习后

本文目录: 1. sigmoid function (logistic function) 2. 逻辑回归二分类模型 3. 神经网络做二分类问题 4. python实现神经网络做二分类问题 1. sigmoid unit  对于一个输入样本$X(x_1,x_2, ..., x_n)$,sigmoid单元先计算$x_1,x_2, ..., x_n$的线性组合: $z = {{\bf{w}}^T}{\bf{x}} = {w_1}{x_1} + {w_2}{x_2} + ... + {w_n}{x_n

逻辑回归模型是一种将影响概率的不同因素结合在一起的指数模型,得到的是0~1之间的概率分布.自变量范围是,值域范围限制在0~1之间.在搜索广告.信息处理和生物统计中有广泛的应用.例如搜索广告的点击率预估,将影响概率预测的各种信息作为变量,比如广告的位置.广告和搜索词的相关性.广告展示的时间(比如晚上广告的点击率会略高于下午) 优缺点: 优点: 1)容易使用和解释,实用价值高的常用市场预测方法: 2)它是直接对分类可能性建模,无需事先假设数据分布,这样就避免了假设分布不准确问题: 3)可以适用于连续

原文见 http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/27365941 Logistic回归为概率型非线性回归模型,是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多 变量分析方法.通常的问题是,研究某些因素条件下某个结果是否发生,比如医学中根据病人的一些症状来判断它是 否患有某种病. 在讲解Logistic回归理论之前,我们先从LR分类器说起.LR分类器,即Logistic Regression Classifier. 在分类情形下,经过学习后

转载自:AriesSurfer 原文见 http://blog.csdn.NET/acdreamers/article/details/27365941 Logistic回归为概率型非线性回归模型,是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多 变量分析方法.通常的问题是,研究某些因素条件下某个结果是否发生,比如医学中根据病人的一些症状来判断它是 否患有某种病. 在讲解Logistic回归理论之前,我们先从LR分类器说起.LR分类器,即Logistic Regression Classifi

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 上一篇文章介绍了线性回归模型,它用于处理回归问题. 这次来介绍一下 Logistic 回归,中文音译为逻辑回归,它是一个非线性模型,是由线性回归改进而来(所以逻辑回归的名字中带有"回归"二字). 虽然 Logistic 回归的名字中也有回归二字,但是该算法并非用于回归问题,而是用于处理分类问题,主要用于处理二分类问题,也可以用于处理多分类问题. 1,Logistic 回归模型 Logistic 回

逻辑回归是假设数据服从独立且服从伯努利分布,多用于二分类场景,应用极大似然估计构造损失函数,并使用梯度下降法对参数进行估计.

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网