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

autograd与逻辑回归 自动求导系统中两个常用的方法: torch.autograd.backward and torch.autograd.grad 演示理解一阶导数.二阶导数的求导过程 理解自动求导系统,以及张量,前向传播构建计算图.计算图求取梯度 演示逻辑回归训练,学习五大模块:数据.模型.损失函数.优化器.迭代训练过程 深度学习模型的训练就是不断更新权值,权值的更新需要求解梯度.梯度时关键重要的,Pytorch就有自动求导系统,只需要搭建前向传播的计算图,通过autograd就可以得

第一眼看到逻辑回归(Logistic Regression)这个词时,脑海中没有任何概念,读了几页后,发现这非常类似于神经网络中单个神经元的分类方法. 书中逻辑回归的思想是用一个超平面将数据集分为两部分,这两部分分别位于超平面的两边,且属于两个不同类别(和SVM的想法有些相似),如下图: 因此,一般的逻辑回归只能处理两分类问题,同时两个类别必须是线性可分的.对于线性不可分问题,在SVM中,可以使用核函数升维的方式解决,不过那都是后话了.还是先看看逻辑回归吧. 一.Sigmoid函数 了解神经网络

前置知识   求导 知识地图   逻辑回归是用于分类的算法,最小的分类问题是二元分类.猫与狗,好与坏,正常与异常.掌握逻辑回归的重点,是理解S型函数在算法中所发挥的作用,以及相关推导过程. 从一个例子开始   假设我们是信贷工作人员,有一个关于客户记录的数据集.数据集中有两个特征,x1表示月收入金额,x2表示月还贷金额.y称为标签,其中y=1表示客户发生违约.   我们的目标是挖掘出数据间可能存在的规律,建立相应的模型,用于对新客户进行预测.假设一个新客户的收入金额是5.0,还贷金额是2.7,请

原文:http://52opencourse.com/125/coursera%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E7%AC%94%E8%AE%B0-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%AC%E5%85%AD%E8%AF%BE-%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92-logistic-regression

逻辑回归(Logistic Regression) 线性回归用来预测,逻辑回归用来分类. 线性回归是拟合函数,逻辑回归是预测函数 逻辑回归就是分类. 分类问题用线性方程是不行的   线性方程拟合的是连续的值 逻辑回归是分类问题   比如肿瘤问题    只有 0 ,1 两种情况 逻辑回归的方程写成 X是特征向量   theta是参数向量    theta转置乘以特征向量 就是参数与特征相乘 g代表逻辑函数     一个常用的s型逻辑函数就是 : 图为: python代码为: 的意义呢     因为

逻辑回归和sigmoid函数分类:容易欠拟合,分类精度不高,计算代价小,易于理解和实现 sigmoid函数与阶跃函数的区别在于:阶跃函数从0到1的跳跃在sigmoid函数中是一个逐渐的变化,而不是突变. logistic 回归分类器:在每个特征上乘以一个回归系数,然后将所有的结果值相加,将这个总和代入到sigmoid函数中,得到一个在0-1之间的数值,大于0.5分为1类,小于0.5分为0类.所以,逻辑回归也可以被看作是一种概率估计. 关键在于求最佳回归系数. 1.基于最优化方法的最佳回归系数确定

Logistic回归目的是从特征学习出一个0/1分类模型,而这个模型是将特性的线性组合作为自变量,由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷. 因此,使用logistic函数(或称作sigmoid函数)将自变量映射到(0,1)上,映射后的值被认为是属于y=1的概率.

(手机的颜色,大小,用户体验来加权统计总体的值)极大似然估计MLE 1.Logistic回归 Logistic regression (逻辑回归),是一种分类方法,用于二分类问题(即输出只有两种).如用于广告预测,也就是根据某广告被用户点击的可能性,把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方,结果是用户要么点击要么不点击. 通常两类使用类别标号0和1表示,0表示不发生,1表示发生. 问题引入 例如:有100个手机,其中有30个是你喜欢的,70个是不喜欢的.现预测你对第101个手机的喜好.这是一

from :https://www.zhihu.com/question/29385169/answer/44177582 逻辑回归的模型引入了sigmoid函数映射,是非线性模型,但本质上又是一个线性回归模型,因为除去sigmoid映射函数关系,其他的步骤,算法都是线性回归的.可以说,逻辑回归,都是以线性回归为理论支持的.这里讲到的线性,是说模型关于系数一定是线性形式的加入sigmoid映射后,变成: 如果分类平面本身就是线性的,那么逻辑回归关于特征变量x,以及关于系数都是线性的如果分类平面是

在神经网络中,经常用到sigmoid函数,y = 1 / (1+e-x) 作为下一级神经元的激活函数,x也就是WX(下文,W以θ符号代替)矩阵计算结果. 这个函数通常用在进行分类,通常分为1或0的逻辑分类,所以又叫logistic回归. 常规常规情况下,我们使用的损失函数是 j(θ) = 1 / 2n * ∑(hθ(x) - y) , hθ(x)  也就是激活函数(或hypothesis函数),y是样本结果数据.在大部分情况下,这是通用的.以向量来看,空间点Hθ(x)和Y距离最小化. 但是,由于

##Logstic回归采用sigmoid函数的原因(sigmoid函数能表示二项分布概率的原因) sigmoid函数:  直觉上,采用sigmoid函数来模拟(0, 1)段函数是因为sigmoid函数接近(0, 1)分段函数且连续可导(即数学性质好). ###从分布的角度进行理解 **指数族分布**: ![]

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 最基本的LR分类器适合于对两分类(类0,类1)目标进行分类:这个模型以样本特征的线性组合sigma(theta * Xi)作为自变量,使用logistic函数将自变量映射到(0,1)上. 其中logistic函数(sigmoid函数为): 函数图形为: 从而得到LR的模型函数为:,其中待定. 2.算法(数学)推导 建立的似然函数: 对上述函数求对数: 做下函数变换: 通

逻辑回归算法相信很多人都很熟悉,也算是我比较熟悉的算法之一了,毕业论文当时的项目就是用的这个算法.这个算法可能不想随机森林.SVM.神经网络.GBDT等分类算法那么复杂那么高深的样子,可是绝对不能小看这个算法,因为它有几个优点是那几个算法无法达到的,一是逻辑回归的算法已经比较成熟,预测较为准确:二是模型求出的系数易于理解,便于解释,不属于黑盒模型,尤其在银行业,80%的预测是使用逻辑回归:三是结果是概率值,可以做ranking model:四是训练快.当然它也有缺点,分类较多的y都不是很适用.下

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.

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

(一)局部加权回归 通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值,因为它容易导致欠拟合(under fitting).如下图的左图.而多项式拟合能拟合所有数据,但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕,因为它导致数据的 过拟合(overfitting),不符合数据真实的模型.如下图的右图. 下面来讲一种非参数学习方法——局部加权回归(LWR).为什么局部加权回归叫做非参数学习方法呢?首先,参数学习方法是这样一种方法:在训练完成所有数据后得到一系列训练参数,然后根据训练参数来预测新样本的值,这时不再依赖

逻辑回归 1.  总述 逻辑回归来源于回归分析,用来解决分类问题,即预测值变为较少数量的离散值. 2.  基本概念 回归分析(Regression Analysis):存在一堆观测资料,希望获得数据内在分布规律.单个样本表示成二维或多维向量,包含一个因变量Y和一个或多个自变量X.回归分析主要研究当自变量变化时,因变量如何变化,数学表示成Y=f(X),其中函数f称为回归函数(regression function).回归分析最终目的是找到最能代表已观测数据的回归函数. 分类:因变量Y为有限离散集,

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

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)