西瓜书经典算法推导（三）对数几率回归（逻辑回归）

(一)认识Logistic回归(LR)分类器 首先,Logistic回归虽然名字里带"回归",但是它实际上是一种分类方法,主要用于两分类问题,利用Logistic函数(或称为Sigmoid函数),自变量取值范围为(-INF, INF),自变量的取值范围为(0,1),函数形式为: 由于sigmoid函数的定义域是(-INF, +INF),而值域为(0, 1).因此最基本的LR分类器适合于对两分类(类0,类1)目标进行分类.Sigmoid 函数是个很漂亮的"S"形,如下

一,逻辑回归Logistic Regression 逻辑回归是线性模型Y=f(x)=b0+b1*x的延伸,一般用来做2分类问题,输出标记C={0,1},C就是classification的意思,通俗的讲,就要建立Y和C之间的关系,Y是多少的时候,C是0,Y是多少的时候,C是1,传统的线性回归输出的y是实数,在负无穷到正无穷之间,而C是0,1两种,使用Sigmoid函数就可以把y从负无穷到正无穷之间转换到0,1之间,该函数为:y=1/(1+e-z),其中z=wTX,x为自变量,w为权重.P记为发生

全文引用自<统计学习方法>(李航) 本节介绍的对数线性模型,主要包括逻辑斯谛回归(logistic regression)模型以及最大熵模型(maximum entropy model).逻辑斯谛回归模型是统计学中十分经典的分类方法,而最大熵是概率学习中的一个准则,通过推广到分类问题,可以得到最大熵模型.本文主要介绍逻辑斯谛回归模型,并在以后详细介绍最大熵模型以及对数线性模型的优化方法. 1.逻辑斯谛分布 逻辑斯谛分布(logistic distribution)定义: 设X是连续的随机变量,

参考资料 http://www.cnblogs.com/hanchan/archive/2009/09/23/1572509.html http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/31/2615833.html http://www.cnblogs.com/RootJie/archive/2012/05/15/2501317.html 四.最短路径 1.从某个源点到其余各个顶点的最短路径 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短

什么是聚类任务 “无监督学习”中研究最多,应用最广的学习任务,除此之外,还有密度估计(density estimation)和异常检测(anomaly detection).在无监督学习中,训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记训练样本的学习揭示数据的内在性质及规律,为进一步的数据分析提供基础. 聚类(clustering)将数据集中的样本划分为若干个通常不相交的子集,每个子集称为一个“簇”(cluster),每个簇可能对应一个潜在的概念(类别).这些概念对聚类算法而言,事先是未知的,聚

冒泡排序是很easy理解和实现,,以从小到大排序举例: 设数组长度为N. 1．比較相邻的前后二个数据,假设前面数据大于后面的数据,就将二个数据交换. 2．这样对数组的第0个数据到N-1个数据进行一次遍历后,最大的一个数据就"沉"到数组第N-1个位置. 3．N=N-1,假设N不为0就反复前面二步,否则排序完毕. 依照定义非常easy写出代码: //冒泡排序1 void BubbleSort1(int a[], int n) { int i, j; for (i = 0; i < n

本文主要使用了对数几率回归法与线性判别法(LDA)对数据集(西瓜3.0)进行分类.其中在对数几率回归法中,求解最优权重W时,分别使用梯度下降法,随机梯度下降与牛顿法. 代码如下: 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 # @Date : 2017-05-09 15:03:50 4 # @Author : whb ([email protected]) 5 # @Link : ${link} 6 # @Version : $Id$

(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.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之一.机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,其实就是根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测,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:回归算法用于连续型分布预测,针对的是数值型的样本,使用回归,可以在给定输入的时候预测出一个数值,这是对分类方法的提升,因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程用来预测目