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,

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

经过对Logistic回归理论的学习,推导出取对数后的似然函数为 现在我们的目的是求一个向量,使得最大.其中 对这个似然函数求偏导后得到 根据梯度上升算法有 进一步得到 我们可以初始化向量为0,或者随机值,然后进行迭代达到指定的精度为止.

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

注释:Ng的视频有完整的推到步骤,不过理论和实践还是有很大差别的,代码实现还得完成 1.Logistic回归理论 http://www.cnblogs.com/wjy-lulu/p/7759515.html,Ng的推导很完美,看懂就可以了,没必要自己推导一遍,因为几天不用就忘记 了. 2.代码实现 2.1全局梯度上升 每次训练针对整体,依据整体去找最值. 好处:容易过滤局部极值,找到真正的全局极值. 坏处:整体数据太多,花费时间太久,而且新来的样本必须重新训练. 推倒公式:见博文刚开始的链接,N

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

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

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

GC的概念 GC:Garbage Collection 垃圾收集.这里所谓的垃圾指的是在系统运行过程当中所产生的一些无用的对象,这些对象占据着一定的内存空间,如果长期不被释放,可能导致OOM(堆溢出). 内存区域中的程序计数器.虚拟机栈.本地方法栈这3个区域随着线程而生,线程而灭:栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊地执行着出栈和入栈的操作,每个栈帧中分配多少内存基本是在类结构确定下来时就已知的.在这几个区域不需要过多考虑回收的问题,因为方法结束或者线程结束时,内存自然就跟着回收了.而Jav

为了快速构建项目,使用高性能框架是我的职责,但若不去深究底层的细节会让我失去对技术的热爱. 探究的过程是痛苦并激动的,痛苦在于完全理解甚至要十天半月甚至没有机会去应用,激动在于技术的相同性,新的框架不再是我焦虑. 每一个底层细节的攻克,就越发觉得自己对计算机一无所知,这可能就是对知识的敬畏. 新IO和传统IO-intsmaze 新IO和传统IO都是用于进行输入/输出.  新IO采用了内存映射的方式来处理输入/输出,新IO将文件或文件的一段区域映射到内存中,这样就可以像访问内存一样访问文件了,通过

CAP,BASE和最终一致性是NoSQL数据库存在的三大基石.而五分钟法则是内存数据存储的理论依据.这个是一切的源头. 几个名词解释: 网络分区:俗称“脑裂”.当网络发生异常情况,导致分布式系统中部分节点之间的网络延时不断变大,最终导致组成分布式系统的所有节点中,只有部分节点之间能够进行正常通信,而另一些节点则不能.当网络分区出现时,分布式系统会出现局部小集群. 三态:分布式系统的每一次请求和响应包含:成功,失败,超时三种状态. CAP CAP理论,指的是在一个分布式系统中,不可能同时满足Con

http://blog.sina.com.cn/s/blog_57f61b490101a8ca.html 最近有人讨论到swift副本数是否能够调整,3副本成本过高,如果改成2副本怎么样?多聊了几句以后发现不少人可能都是望文生义,简单的认为副本数只是多一个少一个Copy的问题,并不了解背后的理论依据.所以想写个简单的介绍,普及分布式系统设计的一些基础知识点.这个是按傻瓜版写的,已经知道的同学请自动无视. 不同于传统的集中式存储,对于分布式存储系统来说,因为自身的复杂性,副本数并非简单拍脑门而来,

对于了解机器学习中二元分类问题的来源与分析,我认为王树义老师这篇文章讲的非常好,通俗且易懂: http://blog.sciencenet.cn/blog-377709-1121098.html 但王树义老师的这篇文章并未详细的展开说明二元分类的具体实现方法,只是在宏观上的一个概述.在阅读这篇文章后,我便心生实现一个简单的二元分类并把前后过程记录下来的念头,所以本篇的主体以算法实现为主,略带分析,并不会涉及太多的理论知识.本篇以线性Logistic Regression为主要的模型工具来做一个简

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

我们使用Linux作为服务器操作系统时,为了达到高并发处理能力,充分利用机器性能,经常会进行一些内核参数的调整优化,但不合理的调整常常也会引起意想不到的其他问题,本文就一次Linux服务器丢包故障的处理过程,结合Linux内核参数说明和TCP/IP协议栈相关的理论,介绍一些常见的丢包故障定位方法和解决思路. 问题现象 本次故障的反馈现象是:从办公网访问公网服务器不稳定,服务器某些端口访问经常超时,但Ping测试显示客户端与服务器的链路始终是稳定低延迟的. 通过在服务器端抓包,发现还有几个特点:

(本文为原创学习笔记,主要参考<模式识别(第三版)>(张学工著,清华大学出版社出版)) 1.概念 将分类看做决策,进行贝叶斯决策时考虑各类的先验概率和类条件概率,也即后验概率.考虑先验概率意味着对样本总体的认识,考虑类条件概率是对每一类中某个特征出现频率的认识.由此不难发现,贝叶斯决策的理论依据就是贝叶斯公式. 2.理论依据 2.1 最小错误率贝叶斯决策 贝叶斯决策的基本理论依据就是贝叶斯公式(式1),由总体密度P(E).先验概率P(H)和类条件概率P(E|H)计算出后验概率P(H|E),判决

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

规范化问题的提出 在规范化理论出现以前,层次和网状数据库的设计只是遵循其模型本身固有的原则,而无具体的理论依据可言,因而带有盲目性,可能在以后的运行和使用中发生许多预想不到的问题. 在关系数据库系统中,关系模型包括一组关系模式,各个关系不是完全孤立的,数据库的设计较层次和网状模型更为重要. 如何设计一个适合的关系数据库系统,关键是关系数据库模式的设计,一个好的关系数据库模式应该包括多少关系模式,而每一个关系模式又应该包括哪些属性,又如何将这些相互关联的关系模式组建一个适合的关系模型,这些工作决定

关键词:mysql主从复制,mysql复制,MGR,mysql并行复制 目录 [1]mysql支持的复制类型 [2]mysql的主从4种同步方式介绍 (1)异步 (2)同步 (3)5.6 半同步 (4)5.7增强半同步 [3]MGR的介绍 [4]mysql并行复制 [4.1]并行复制的当前大三模式 [库间并发][组提交][WriteSet] 正文 [1]mysql支持的复制类型 基于binlog的3种模式(详情参考:binlog的3种日志记录模式),oracle在mysql5.5版本收购 [1.

Linux服务器丢包故障的解决思路及引申的TCP/IP协议栈理论 转载至:https://www.sdnlab.com/17530.html 我们使用Linux作为服务器操作系统时,为了达到高并发处理能力,充分利用机器性能,经常会进行一些内核参数的调整优化,但不合理的调整常常也会引起意想不到的其他问题,本文就一次Linux服务器丢包故障的处理过程,结合Linux内核参数说明和TCP/IP协议栈相关的理论,介绍一些常见的丢包故障定位方法和解决思路. 问题现象 本次故障的反馈现象是:从办公网访问公网

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1