(7) 逻辑回归算法

如果和一个人交流时,他的思想像弹幕一样飘散在空中,将是怎样的一种景象?我想大概会毫不犹豫的点关闭的.生活为啥不能简单明了?因为太直白了令人乏味.保留一些不确定性反而扑朔迷离,引人入胜.我们学习了线性回归,对于损失函数及权重更新公式理解起来毫无压力,这是具体直白的好处.然而遇到抽象晦涩的逻辑回归,它的损失函数及权重更新公式就经历了从p(取值范围0~1)->p/(1-p)(取值范围0~+oo)->z=log(p/(1-p))(取值范围-oo~+oo)->p=1/1+e^(-z)->极大

SparkMLlib学习分类算法之逻辑回归算法 (一),逻辑回归算法的概念(参考网址:http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/51693836) 逻辑回归与线性回归类似,但它不属于回归分析家族(主要为二分类),而属于分类家族,差异主要在于变量不同,因此其解法与生成曲线也不尽相同.逻辑回归是无监督学习的一个重要算法,对某些数据与事物的归属(分到哪个类别)及可能性(分到某一类别的概率)进行评估. (二),SparkMLlib逻辑回归应用

1.1 逻辑回归算法 1.1.1 基础理论 logistic回归本质上是线性回归,只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射,即先把特征线性求和,然后使用函数g(z)将最为假设函数来预测.g(z)可以将连续值映射到0和1上. 它与线性回归的不同点在于:为了将线性回归输出的很大范围的数,例如从负无穷到正无穷,压缩到0和1之间,这样的输出值表达为"可能性"才能说服广大民众.当然了,把大值压缩到这个范围还有个很好的好处,就是可以消除特别冒尖的变量的影响. Logistic函数(或称为Sigm

逻辑回归(Logistic Regression)模型和线性回归非常相似,可以说就是在逻辑回归的基础上加上了一步逻辑转换,也就是因为这个转换,使逻辑回归模型非常适用于二分类问题的概率预测.本文主要详述逻辑回归模型的基础以及逻辑回归模型的R语言实现. 一.逻辑回归模型原理 首先要讲一下线性回归在预测分类事件中的缺点:线性回归模型的泛化能力很差,如果训练集存在噪点,会导致模型的结果特别差,不同样本建立起来的模型分割点不同:下图中根据年龄预测是否成年的分类问题,斜线就是根据训练集拟合出来的线性回归模型

转自https://www.cnblogs.com/hum0ro/p/9652674.html,看到介绍的逻辑回归很容易理解算法原理及实现,拿来存档做记录 一直做图像处理算法和视频方面的嵌入式应用软件,早起研究和应用过神经网络算法,一直没有了解其他分类的机器学习算法,这段时间用空学习研究这些算法,如k-means,em聚类算法,查阅了许多资料,算法推倒的,结合举例说明有个直观印象,这样可以更好地理解算法,方便实现 1.什么是逻辑回归 在前面讲述的回归模型中,处理的因变量都是数值型区间变量,建立的

理论上讲线性回归模型既可以用于回归,也可以用于分类.解决回归问题,可以用于连续目标值的预测.但是针对分类问题,该方法则有点不适应,因为线性回归的输出值是不确定范围的,无法很好的一一对应到我们的若干分类中.即便是一个二分类,线性回归+阈值的方式,已经很难完成一个鲁棒性很好的分类器了.为了更好的实现分类,逻辑回归诞生了.逻辑回归(Logistic Regression)主要解决二分类问题,用来表示某件事情发生的可能性.逻辑回归是假设数据服从Bernoulli分布的,因此LR也属于参数模型,他的目的也

由于第一次实验的实验报告不在这台机器,先写这一算法吧. SGDLR(the Stochastic Gradient Descent for Logistic Regression),要讲解这一算法,首先要把名字拆为几块. 1 随机   2 梯度下降   3逻辑回归 先贴一篇文章:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 这篇文章中解释的还不错. 其实这一算法,通俗来讲是这样子的: 1.手中肯定有很多带有label标记的数据,这是训

根据李航博士总结的统计学习三要素方法=模型+策略+算法,对应于逻辑回归 模型=基于单极型函数(逻辑函数)的条件概率模型 策略=经验损失对应的训练样本先验概率最大化 算法=随机梯度上升法 逻辑回归MATLAB代码比较简单,如下所示,循环对所有的样本,进行梯度上升算法 <span style="font-size:18px;">function [w]=LogisticRegression(x,y,learningRate,maxEpoch) % Logistic Regres

Logistic回归虽然名字叫"回归" ,但却是一种分类学习方法.使用场景大概有两个:第一用来预测,第二寻找因变量的影响因素.逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析,是分类和预测算法中的一种.通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测.例如,我们可以将购买的概率设置为因变量,将用户的特征属性,例如性别,年龄,注册时间等设置为自变量.根据特征属性预测购买的概率.逻辑回归与回归分析有很多相似之处,在开始介绍逻辑回归之前我们先来看下回归分析. 回归分