作者:煎挠橙链接:https://www.zhihu.com/question/36714044/answer/78680948来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 稍微系统的讲讲 Logistic 方程在生态学上的出现背景,意义和应用场景. 1.来源 1798年的时候一个叫 Malthus 的英国牧师在查看当地的人口出生记录的时候发现人口的变化率是和人口的数目成正比的,当然你也可以认为这个正比的关系是生态学上的一个基本假设. 如果用这个函数来表示时刻某

简单总结一下机器学习最常见的两个函数,一个是logistic函数,另一个是softmax函数,若有不足之处,希望大家可以帮忙指正.本文首先分别介绍logistic函数和softmax函数的定义和应用,然后针对两者的联系和区别进行了总结. 1. logistic函数 1.1 logistic函数定义 引用wiki百科的定义: A logistic function or logistic curve is a common "S" shape (sigmoid curve). 其实逻辑斯

1.Logistic函数 在维基百科中,对logistic函数这样介绍道: A logistic function or logistic curve is a common "S" shape (sigmoid curve), with equation: $$f(x)=\frac{L}{1+e^{-k(x-x0)}}$$ Logistic函数呈'S'型曲线,当x趋于-∞时函数趋于0,当x趋于+∞时函数趋于L. 2.Softmax函数 softmax函数定义如下: In mathem

Logistic函数(又称sigmoid函数)        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1845年在研究它与人口增长的关系时命名的.广义Logistic曲线可以模仿一些情况人口增长(P)的S形曲线.起初阶段大致是指数增长:然后随着开始变得饱和,增加变慢:最后,达到成熟时增加停止.   Logistic--逻辑斯谛 逻辑斯谛方程即微分方程: 大概就是通过这个构造出一个(0,1)的函数,而且f在接近0或1时随x的变化很小.

(2019年2月19日注:这篇文章原先发在自己github那边的博客,时间是2016年10月28日) 最近应该是六叔的物化理论作业要交了吧,很多人问我六叔的作业里面有两道题要怎么进行图像函数的拟合.综合起来的问题主要有两个: 1. 知道图像的准确拟合方程,但是不知道怎么拟合.(这个是本文的重点) 2. 不知道图像的准确拟合方程,也不知道怎么拟合,这个我可以稍微提供一个拟合的方向. 先从不知道图像的准确拟合方程开始吧,当你拿到一组数据时,你肯定是先看横纵坐标写的是什么,在19题的第二问里面,要求蒸

转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 本文主要讲解分类问题中的逻辑回归.逻辑回归是一个二分类问题. 二分类问题 二分类问题是指预测的y值只有两个取值(0或1),二分类问题可以扩展到多分类问题.例如:我们要做一个垃圾邮件过滤系统,是邮件的特征,预测的y值就是邮件的类别,是垃圾邮件还是正常邮件.对于类别我们通常称为正类(positive class)和负类(negative class),垃圾邮件的例子中,正类就是正常邮件,负类就是垃圾邮件.

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得: #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要.难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点: #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末.博主能力有限,若有错误,恳请指正: #---------------------------------------------------------------------------------# logistic function(sigmo

1. 两类Logistic回归 Logistic回归是一种非常高效的分类器.它不仅可以预测样本的类别,还可以计算出分类的概率信息. 不妨设有$n$个训练样本$\{x_1, ..., x_n\}$,$x_i$是$d$维向量,其类别标签是$\{y_1, ..., y_n\}$.对于一个$c$类问题,$y_i \in \{1, 2, ..., c\}$.Logistic回归学习这样一个函数 \begin{equation}f(x) = g(\theta^T x) = \frac{1}{1+e^{-\t

首先说明啊:logistic分类器是以Bernoulli(伯努利) 分布为模型建模的,它可以用来分两种类别:而softmax分类器以多项式分布(Multinomial Distribution)为模型建模的,它可以分多种互斥的类别. 补充: 什么是伯努利分布?伯努利分布[2]是一种离散分布,有两种可能的结果.1表示成功,出现的概率为p(其中0<p<1).0表示失败,出现的概率为q=1-p. 什么是二项分布?二项分布即重复多次的伯努利分布哦: 什么是多项式分布?即它把两种状态推广到了多种状态,是

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

判断学习速率是否合适?每步都下降即可.这篇先不整理吧... 这节学习的是逻辑回归(Logistic Regression),也算进入了比较正统的机器学习算法.啥叫正统呢?我概念里面机器学习算法一般是这样一个步骤: 1)对于一个问题,我们用数学语言来描述它,然后建立一个模型,例如回归模型或者分类模型等来描述这个问题: 2)通过最大似然.最大后验概率或者最小化分类误差等等建立模型的代价函数,也就是一个最优化问题.找到最优化问题的解,也就是能拟合我们的数据的最好的模型参数: 3)然后我们需要求解这个代

一.文本处理函数以下是GNU make内嵌的文本(字符串)处理函数.1       $(subst FROM,TO,TEXT) 函数名称:字符串替换函数—subst. 函数功能:把字串“TEXT”中的“FROM”字符替换为“TO”. 返回值:替换后的新字符串. 示例: $(subst ee,EE,feet on the street) 替换“feet on the street”中的“ee”为“EE”,结果得到字符串“fEEt on the strEEt”.2       $(patsubst 

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

课程大纲 欠拟合的概念(非正式):数据中某些非常明显的模式没有成功的被拟合出来.如图所示,更适合这组数据的应该是而不是一条直线. 过拟合的概念(非正式):算法拟合出的结果仅仅反映了所给的特定数据的特质. 非参数学习方法 线性回归是参数学习方法,有固定数目的参数以用来进行数据拟合的学习型算法算法称为参数学习方法.对于非参数学习方法来讲,其参数的数量随着训练样本的数目m线性增长:换句话来说,就是算法所需要的东西会随着训练集合线性增长.局部加权回归算法是非参数学习方法的一个典型代表. 局部加权回归算法

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)

原文:http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/15962797  Logistic回归总结 作者:洞庭之子 微博:洞庭之子-Bing (2013年11月) PDF下载地址:http://download.csdn.net/detail/lewsn2008/6547463 1.引言 看了Stanford的Andrew Ng老师的机器学习公开课中关于Logistic Regression的讲解,然后又看了<机器学习实战>中的Logist

分类(Classification)与回归都属于监督学习,两者的唯一区别在于,前者要预测的输出变量\(y\)只能取离散值,而后者的输出变量是连续的.这些离散的输出变量在分类问题中通常称之为标签(Label). 线性回归的策略同样也适用于分类吗?答案是否定的.下面结合例子简要说明理由.假设我们现在的任务是根据肿瘤大小判断是否为良性肿瘤,答案当然只有yes或no.我们用\(y=1\)表示良性肿瘤,用\(y=0\)表示恶性肿瘤.当然,如果你想用其他两个不同的值分别对应这两类肿瘤也是可以的.在下图所示的

机器学习(4)之Logistic回归 1. 算法推导 与之前学过的梯度下降等不同,Logistic回归是一类分类问题,而前者是回归问题.回归问题中,尝试预测的变量y是连续的变量,而在分类问题中,y是一组离散的,比如y只能取{0,1}. 假设一组样本为这样如图所示,如果需要用线性回归来拟合这些样本,匹配效果会很不好.对于这种y值只有{0,1}这种情况的,可以使用分类方法进行. 假设,且使得 其中定义Logistic函数(又名sigmoid函数): 下图是Logistic函数g(z)的分布曲线,当z

(整理自AndrewNG的课件,转载请注明.整理者:华科小涛@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/) 虽然叫做“回归”,但是这个算法是用来解决分类问题的.回归与分类的区别在于:回归所预测的目标量的取值是连续的(例如房屋的价格):而分类所预测的目标变量的取值是离散的(例如判断邮件是否为垃圾邮件).当然,为了便于理解,我们从二值分类(binary classification)开始,在这类分类问题中,y只能取0或1.更好的理解问题,先举个小例子:假如我们要制作一个垃圾

logistic回归是统计学习中经典的分类方法,他属于对数线性模型.本博文主要给出logistic的c++实现,具体理论请读者自行google. 本文用到的数据集来自于一个医学网站,具体出处不记得了(非常歉意).数据的格式如下: 10009 1 0 0 1 0 1 10025 0 0 1 2 0 0 20035 0 0 1 0 0 1 20053 1 0 0 0 0 0 30627 1 0 1 2 0 0 30648 2 0 0 0 1 0 每行有7个列值,第一列是一个ID号,在具体操作中,忽略