2017-08-12 Logistic 回归，作为分类器： 分别用了梯度上升，牛顿法来最优化损失函数： # -*- coding: utf-8 -*-'''function: 实现Logistic回归，拟合直线，对数据进行分类；利用梯度上升，随机梯度上升，改进的随机梯度上升，牛顿法分别对损失函数优化 ...
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2017-08-13 00:18:32
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“反向传播”是最小化成本函数的神经网络术语，就像我们在logistic回归和线性回归中的梯度下降一样。我们的目标是计算： 也就是说，我们希望在θ中使用一组最优参数来最小化我们的成本函数j。在这一节中我们将看看我们用来计算J（Θ）的偏导数方程： 为此，我们使用下面的算法： 反向传播算法实现： 1.得到 ...
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2017-08-09 16:56:21
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我们可以规范logistic回归以类似的方式，我们对线性回归。作为一个结果，我们可以避免过拟合。下面的图像显示了正则化函数，用粉红色的线显示出来，是不太可能过度拟合非正则的蓝线表示功能： 成本函数 我们可以使这个方程的最后添加一个项： 第二个和，意思是明确排除二次项。 ...
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2017-08-08 23:05:29
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本文主要介绍logistic回归相关知识点和一个手写识别的例子实现 一、logistic回归介绍： logistic回归算法很简单，这里简单介绍一下： 1、和线性回归做一个简单的对比 下图就是一个简单的线性回归实例，简单一点就是一个线性方程表示 (就是用来描述自变量和因变量已经偏差的方程) 2、lo ...
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2017-08-07 22:20:58
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-0.017612 14.053064 0 -1.395634 4.662541 1 -0.752157 6.538620 0 -1.322371 7.152853 0 0.423363 11.054677 0 0.406704 7.067335 1 0.667394 12.741452 0 -2. ...
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2017-08-06 17:58:44
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logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究分类观察结果(y)与一些影响因素(x)之间关系的一种多变量分析方法。 一、准备数据，因变量为二分类数据，自变量为定比数据；分析-回归-二元logistic回归； 二、输出结果，表２为分类汇总表； ...
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2017-08-05 17:56:57
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（一）认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，事实上就是依据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。顾名思义。分类算法用于离散型分布预測，如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法。回归 ...
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2017-07-31 10:13:40
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Logistic回归一般过程： 1）收集数据 2）准备数据：数据类型为数值型（需要进行距离计算），最好为结构化数据格式 3）分析数据 4）训练算法：目的是为了找出最佳的分类回归系数 5）测试算法：训练结束后，分类将会很快。 6）使用算法：首先，将输入的数据转换成对应的结构化数据；然后，基于训练好的回 ...
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2017-07-29 23:12:32
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#!/usr/bin/env python # encoding:utf-8 import math import numpy import time import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1.0 / (1 + numpy.ex ...
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2017-07-28 00:24:50
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1. Logistic回归： 1）优点：计算代价不高，易于理解和实现； 2）缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高； 3）适用数据类型：数值型和标称型数据； 2. 分类思想： 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 这里借助sigmoid函数，其特点为当z为0时，sigmoid函数值为0. ...
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2017-07-27 16:36:48
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