10 Logistic Regression

soft binary classification的概念:软二分类,不直接化为-1.1,而是给出一个概率值. 目标函数是一个概率值,但是拿到的data中y只有0.1(或者-1.1),可以看做是有noise的data. logistic hypothesis 通过 theta 转化为 0.1间的数. 目标函数f(x)其实呢就是,那么 那么对N个样本,产生的概率是 对于f的估计h,似然函数为 那么有: 使 用w替换掉h,即求w的极大似然估计 化简后等价于 最后的Ein就是cross-entropy

如果我们想要知道的并不是绝对的是或者非,我们只想知道在是非发生的概率(只想知道概率,不想知道结果)是多少的时候: 虽然我们想要知道左边的完美数据,但是在实际生活中,我们只有右边的数据,也就是一些确定的结果,不可能有概率值这个事情让我们知道.而右边的数据可以看成是有噪声的不完美的数据. 怎么解决这样的问题呢? 有一种叫做sigmoid的函数可以满足这些要求. 这个函数(logistic function)可以把任何数转化成0到1之间的值.那么logistics regression的Ein怎么衡量

不同的λ(0,1,10,100)值对regularization的影响\ 预测新的值和计算模型的精度 %% ============= Part 2: Regularization and Accuracies =============% Optional Exercise:% In this part, you will get to try different values of lambda and % see how regularization affects the decisio

logistic regression cost function 图像分布

本练习以<机器学习实战>为基础, 重现书中代码, 以达到熟悉算法应用为目的 1.梯度上升算法 新建一个logRegres.py文件, 在文件中添加如下代码: from numpy import * #加载模块 numpy def loadDataSet(): dataMat = []; labelMat = [] #加路径的话要写作:open('D:\\testSet.txt','r') 缺省为只读 fr = open('testSet.txt') #readlines()函数一次读取整个文件

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

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417 本文为Maching Learning 栏目补充内容,为上几章中所提到单参数线性回归.多参数线性回归和 逻辑回归的总结版.旨在帮助大家更好地理解回归,所以我在Matlab中分别对他们予以实现,在本文中由易到难地逐个介绍. 本讲内容: Matlab 实现各种回归函数 ========================= 基本模型 Y=θ0+θ1X1型---线性回归(直线拟合) 解决

1.模型简介: 说起统计中最常用的模型,非回归莫属.在挖掘中,也只有回归能很好的解决因变量为连续型变量的预测问题,这篇文章主要对回归中一种特殊的形式:Logistic回归. Logistic回归解决的是分类问题,特别在二项分布中,Logistic是最重要的模型(没有之一).Logistic回归根据因变量类别不同,又可以分为Binary Logistic 回归分析和Multinomial Logistic 回归分析,Binary Logistic回归模型中因变量只能取两个值1和0虚拟因变量),而M

Logistic Regression 的前世今生(理论篇) 本博客仅为作者记录笔记之用,不免有非常多细节不正确之处. 还望各位看官能够见谅,欢迎批评指正. 博客虽水,然亦博主之苦劳也. 如需转载,请附上本文链接,不甚感激! http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50359055 写这篇博客的动力是源于看到了以下这篇微博: 我在看到这篇微博的时候大为触动,由于,如果是rickjin来面试我.我想我会死的非常慘,由于他问的问题我基本都回答不上来.