Logistic Regression[逻辑回归]

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

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

++++ 介绍 在这篇博客中我们将讲解Logistic Regression的基本概念,以及它能帮我们解决什么样的问题. Logistic Regression 是一个分类算法,将用于观察的值分配给离散的数据集(set of classes),例如检测邮件是否是垃圾邮件,网上交易是否包含欺诈,恶性或者良性的肿瘤,Logistic Regression 使用 Sigmoid 函数来转换它的输出,用来返回一个概率值. 那么什么是Logistic Regression? 1.二元分类(eg : 肿瘤是

github : https://github.com/twomeng/logistic-regression- ex1. m 1 %% Machine Learning Online Class - Exercise 2: Logistic Regression 2 % 3 % Instructions 4 % ------------ 5 % 6 % This file contains code that helps you get started on the logistic 7 %

1.Logistic Regression是一个二元分类问题 (1)已知输入的特征向量x可能是一张图,你希望把它识别出来,这是不是猫图,你需要一个算法,可以给出预测值,更正式的y是一个概率,当输入特征x满足条件的时候y就是1.换句话说,如果x是图片,那就需要拿到一张猫图的概率. (2)Sigmoid函数.这里就不多说了,关于sigmoid自己百度,很简单 (3)为了训练logistic回归模型的参数w和b,需要定义一个代价函数,接下来看看用logistic regression来训练的代价函数

逻辑回归是有监督分类算法. 设带有标签的数据集 , 其中 . 我们定义条件概率函数: ,, 即: 其中: ,. 根据已知数据集我们定义极大似然函数: . , 对于最大化上式(属于无约束最优化),可以采用牛顿法或者梯度上升法,求最大值. 因为 , 所以 , 用牛顿法,对于处理分布式有些困难,我们用梯度上升法 即: , 显然这一步可以通过MapReduce的原理.

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机器学习总结之逻辑回归Logistic Regression 逻辑回归logistic regression,虽然名字是回归,但是实际上它是处理分类问题的算法.简单的说回归问题和分类问题如下: 回归问题:预测一个连续的输出. 分类问题:离散输出,比如二分类问题输出0或1. 逻辑回归常用于垃圾邮件分类,天气预测.疾病判断和广告投放. 一.假设函数 因为是一个分类问题,所以我们希望有一个假设函数,使得: 而sigmoid 函数可以很好的满足这个性质: 故假设函数: 其实逻辑回归为什么要用sigmoi