逻辑回归二分类 今天尝试写了一下逻辑回归分类,把代码分享给大家,至于原理的的话请戳这里 https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/78113214   (在这片博客的基础上我加了一丢丢东西). 用到的预测函数为 其中,h为预测函数(大于0.5为一类,小于等于0.5为另一类).θ为各个特征的参数.θ=[θ1,θ2,θ3...]T 损失函数J(θ)为 利用梯度下降算法进行参数的更新公式如下: 其中,α是学习率参数,λ是正则项参数,需要自己输入.

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

论文记录:Identifying Encrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data from:https://songcoming.github.io/lectures/%E8%AE%BA%E6%96%87%E8%AE%B0%E5%BD%95-Identifying-Encrypted-Malware-Traffic-with-Contextual-Flow-Data.html 0x00 本系列笔记是用来记录论文阅读过程中产生的问题与思考的随

原文:逻辑回归原理介绍及Matlab实现 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/78113214 一.逻辑回归基本概念 1. 什么是逻辑回归 逻辑回归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

题目太长啦!文档下载[传送门] 第1题 简述:实现逻辑回归. 第1步:加载数据文件: data = load('ex2data1.txt'); X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3); plotData(X, y); % Put some labels hold on; % Labels and Legend xlabel('Exam 1 score') ylabel('Exam 2 score') % Specified in plot order legend

作业说明 Exercise 2,Week 3,使用Octave实现逻辑回归模型.数据集  ex2data1.txt ,ex2data2.txt 实现 Sigmoid .代价函数计算Computing Cost 和 梯度下降Gradient Descent. 文件清单 ex2.m - Octave/MATLAB script that steps you through the exercise ex2 reg.m - Octave/MATLAB script for the later part

作业说明 Exercise 3,Week 4,使用Octave实现图片中手写数字 0-9 的识别,采用两种方式(1)多分类逻辑回归(2)多分类神经网络.对比结果. (1)多分类逻辑回归:实现 lrCostFunction 计算代价和梯度.实现 OneVsAll 使用 fmincg 函数进行训练.使用 OneVsAll 里训练好的 theta 对 X 的数据类型进行预测,得到平均准确率. (2)多分类神经网络:两层 theta 权重值在 ex3weights 里已提供.参数不需要调,只需要在 pr

ufldl学习笔记与编程作业:Logistic Regression(逻辑回归) ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说.不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了,教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习链接:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/su

题目太长啦!文档下载[传送门] 第1题 简述:实现逻辑回归. 此处使用了minimize函数代替Matlab的fminunc函数,参考了该博客[传送门]. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.optimize as op #S函数 def sigmoid(z): g = 1/(1+np.exp(-z)) return g #cost计算函数 def costFunction(theta, X, y): t

之前在逻辑回归原理小结这篇文章中,对逻辑回归的原理做了小结.这里接着对scikit-learn中逻辑回归类库的我的使用经验做一个总结.重点讲述调参中要注意的事项. 1. 概述 在scikit-learn中,与逻辑回归有关的主要是这3个类.LogisticRegression, LogisticRegressionCV 和logistic_regression_path.其中LogisticRegression和LogisticRegressionCV的主要区别是LogisticRegressio

本作业使用逻辑回归(logistic regression)和神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9) 关于逻辑回归的一个编程练习,可参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6078530.html 下面使用逻辑回归实现多分类问题:识别手写的阿拉伯数字(0-9),使用神经网络实现:识别手写的阿拉伯数字(0-9),请参考:神经网络实现 数据加载到Matlab中的格式如下: 一共有5000个训练样本,每个训练样本是400维的列向量(20X

是官网上theano的逻辑回归的练习(http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html#logreg)的讲解. Classifying MNIST digits using Logistic Regression note:这部分假设你已经熟悉了这几个theano概念:: shared variables , basic arithmetic ops , T.grad , floatX..如果你想要在GPU上运行这个代码,同样可以读读GPU. note:这

# 逻辑回归 ## 逻辑回归处理二元分类 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt #显示中文 from matplotlib.font_manager import FontProperties font=FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\msyh.ttc", size=10) import numpy as np plt.figure() plt.axis([-6,6,0,1]

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)

from : http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41551797 在本系列文章中提到过用Python开始机器学习(3:数据拟合与广义线性回归)中提到过回归算法来进行数值预测.逻辑回归算法本质还是回归,只是其引入了逻辑函数来帮助其分类.实践发现,逻辑回归在文本分类领域表现的也很优秀.现在让我们来一探究竟. 1.逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征,x1到xn为样本的n个特征.常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数,使得预测值与真实值的误差最小

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

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3816289.html 本文以spark 1.0.0版本MLlib算法为准进行分析 一.代码结构 逻辑回归代码主要包含三个部分 1.classfication:逻辑回归分类器 2.optimization:优化方法,包含了随机梯度.LBFGS两种算法 3.evaluation:算法效果评估计算

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

六 逻辑回归(Logistic Regression:LR) 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,但也就是由于这个逻辑函数,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. 6.1 分类问题(Classification) 本小节开始介绍分类问题(该问题中要预测的变量y是离散值),同时,还要学习一种叫做逻辑回归的算法(Logistic regression),这是目前使用最广泛的一种算法.虽然该算法中

MNIST 被喻为深度学习中的Hello World示例,由Yann LeCun等大神组织收集的一个手写数字的数据集,有60000个训练集和10000个验证集,是个非常适合初学者入门的训练集.这个网站也提供了业界对这个数据集的各种算法的尝试结果,也能看出机器学习的算法的演进史,从早期的线性逻辑回归到K-means,再到两层神经网络,到多层神经网络,再到最近的卷积神经网络,随着的算法模型的改善,错误率也不断下降,所以目前这个数据集的错误率已经可以控制在0.2%左右,基本和人类识别的能力相当了. 这

SparkMLlib学习分类算法之逻辑回归算法 (一),逻辑回归算法的概念(参考网址:http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/51693836) 逻辑回归与线性回归类似,但它不属于回归分析家族(主要为二分类),而属于分类家族,差异主要在于变量不同,因此其解法与生成曲线也不尽相同.逻辑回归是无监督学习的一个重要算法,对某些数据与事物的归属(分到哪个类别)及可能性(分到某一类别的概率)进行评估. (二),SparkMLlib逻辑回归应用