ML_Gradient ascent algorithm for learning logistic regression classifier

Logistic Regression 逻辑回归解决问题类型 二分类问题(classification) Notation 给定一个样本集T 样本总数为m 每个样本记做 其中为输入变量,也称为特征变量:为我们要预测的输出变量,也称为目标变量 表示第个样本. Hypothesis的作用是,对于给定的输入变量,根据选择的参数计算输出变量=1的可能性 也就是 最终,当大于等于0.5时,预测y=1,当小于0.5时,预测y=0 假设是一下形式: 其中称为Logistic函数或者sigmoid函数,函数图象

在<机器学习---逻辑回归(一)(Machine Learning Logistic Regression I)>一文中,我们讨论了如何用逻辑回归解决二分类问题以及逻辑回归算法的本质.现在来看一下多分类的情况. 现实中相对于二分类问题,我们更常遇到的是多分类问题.多分类问题如何求解呢?有两种方式.一种是方式是修改原有模型,另一种方式是将多分类问题拆分成一个个二分类问题解决. 先来看一下第一种方式:修改原有模型.即:把二分类逻辑回归模型变为多分类逻辑回归模型. (二分类逻辑回归称为binary

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,也用来进行分类. 在分类的情形下,经过学习之后的LR分类器其实就是一组权值w0,w1,...,wm. 当输入测试样本集中的测试数据时,这一组权值按照与测试数据线性加和的方式,求出一个z值: z = w0+w1*x1+w2*x2+...+wm*xm. ① (其中x1,x2,...,xm是某样本数据的各个特征,维度为m) 之后按照sigmoid函数的形式求出: σ(z) = 1 / (1+

Binary Classification Define Sigmoid Function Logistic Function \[ h_\theta(x) = g(\theta^Tx) \] \[ z = \theta^Tx \] \[ 0 <= g(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}} <= 1 \] \( h_\theta(x) \) the probability that the output is 1. \( h_\theta(x) = P(y = 1 | x; \t

1 Logistic Regression 简述 Linear Regression 研究连续量的变化情况,而Logistic Regression则研究离散量的情况.简单地说就是对于推断一个训练样本是属于1还是0.那么非常easy地我们会想到概率,对,就是我们计算样本属于1的概率及属于0的概率,这样就能够依据概率来预计样本的情况,通过概率也将离散问题变成了连续问题. Specifically, we will try to learn a function of the form: P(y=1

coursera上面Andrew NG的Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml 我曾经使用Logistic Regression方法进行ctr的预测工作,因为当时主要使用的是成型的工具,对该算法本身并没有什么比较深入的认识,不过可以客观的感受到Logistic Regression的商用价值. Logistic Regression Model A. objective function       其中z的定义域是(-I

Deep Learning Tutorial 由 Montreal大学的LISA实验室所作,基于Theano的深度学习材料.Theano是一个python库,使得写深度模型更容易些,也可以在GPU上训练深度模型.所以首先得了解python和numpy.其次,阅读Theano basic tutorial. Deep Learning Tutorial 包括: 监督学习算法: Logistic Regression - using Theano for something simple Multi

此文是斯坦福大学,机器学习界 superstar - Andrew Ng 所开设的 Coursera 课程:Machine Learning 的课程笔记.力求简洁,仅代表本人观点,不足之处希望大家探讨. 课程网址:https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome Week 1: Introduction 笔记:http://blog.csdn.net/ironyoung/article/details/46845233 We

1. Sigmoid Function In Logisttic Regression, the hypothesis is defined as: where function g is the sigmoid function. The sigmoid function is defined as: 2.Cost function and gradient The cost function in logistic regression is: the gradient of the cos