Logistic回归的理论内容上篇文章已经讲述过,在求解参数时可以用牛顿迭代,可以发现这种方法貌似太复杂,今天我们介绍另一种方法,叫梯度下降。当然求最小值就是梯度下降,而求最大值相对就是梯度上升。由于,如果,那么得到现在我们要找一组,使得所有的最接近,设现在我们要找一组,使得最小。这就是今天要介绍的...
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2014-10-15 22:52:11
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最小值:梯度下降;最大值:梯度上升(1)批量梯度下降---最小化所有训练样本的损失函数,使得最终求解的是全局的最优解,即求解的参数是使得风险函数最小。(2)随机梯度下降---最小化每条样本的损失函数,虽然不是每次迭代得到的损失函数都向着全局最优方向, 但是大的整体的方向是向全局最优解的,最终的结果往...
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2014-09-14 15:12:47
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之前我们在求Logistic回归时,用的是梯度上升算法,也就是要使得似然函数最大化,利用梯度上升算法,不断的迭代。这节课引出牛顿方法,它的作用和梯度上升算法的一样的,不同的是牛顿方法所需的迭代次数更少,收敛速度更快。红色曲线是利用牛顿法迭代求解,绿色曲线是利用梯度下降法求解。牛顿法:wiki牛顿法(...
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2014-09-10 15:30:40
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二种类别的点在平面上分布,我想找到一条直线,将平面划为两半边,每一边的点类别尽可能的统一,如何找到效果最佳的分界线,这就是最佳拟合问题,也叫作回归问题。 这次,代码很少。logRegres.py #?coding:utf-...
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2014-07-21 10:24:21
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Logistic回归主要用于医学中对流行病分析,或者对某种疾病的危险因素分析。通常用于二分类,也就是说因变量
只有两个,当然也可以用于多分类。
Logistic回归的理论内容上篇文章已经讲述过,在求解参数时可以用牛顿迭代,可以发现这种方法貌似
太复杂,今天我们介绍另一种方法,叫梯度下降。当然求最小值就是梯度下降,而求最大值相对就是梯度上升。
在Logistic回归中,由于,如果...
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2014-06-03 00:06:19
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1.梯度上升优化1).
伪代码:所有回归系数初始化为1-------------------weights = ones((colNum,1))重复r次:
计算整个数据集的梯度gradient 使用alpha*gradient更新回归系数的向量 返回回归系数weights2). 迭代r次的代码...
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2014-06-02 18:11:41
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回顾上次内容:http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/27365941
经过上次对Logistic回归理论的学习,我们已经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...
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2014-06-01 04:34:43
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