机器学习二 逻辑回归

作业在这,http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/hw2.pdf 是区分spam的. 57维特征,2分类问题.采用逻辑回归方法.但是上述数据集在kaggle中没法下载,于是只能用替代的方法了,下了breast-cancer-wisconsin数据集. 链接在这http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin

数据来自UCI机器学习仓库中的垃圾信息数据集 数据可从http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/sms+spam+collection下载 转成csv载入数据 import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False import pandas as pd import numpy as

什么是回归? 假设现在有些数据点,我用直线对这些点进行拟合(该线叫做最佳拟合直线),这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归? 这里,Logistic回归进行分类的主要思想:根据现有数据对分类的边界线建立回归公式,以此边界线进行分类.这里的回归指的是最佳拟合,就是要找到边界线的回归公式的最佳拟合的参数集.训练时使用最优化算法寻找最佳拟合参数. 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 对于边界线建立的回归函数,能够接受所有的输入然后预测出类别.例如,对于二分类的情况下,上述函数

二项逻辑回归模型是如下的条件概率分布: 其中x∈是输入,y∈{0,1}是输出. 为了方便,将权值向量和输入向量进行扩充,此时w = ,x = ,回归模型表示如下: 参数w未知,采用统计学中的极大似然估计来由样本估计参数w.对于0-1分布x ~ B(1 , p),x的概率密度函数可以表示为: 其中k = 0或1. 构造极大似然函数: 取对数得: 同理对于二项逻辑回归,我们令: 则其似然函数为: 其中yi取值为0或1. 取对数得: 求上式的最大值等价于对上式取负号后的最小值问题,得: 问题就转换成了

************************************** 注:本系列博客是博主学习Stanford大学 Andrew Ng 教授的<机器学习>课程笔记.博主深感学过课程后,不进行总结很容易遗忘,根据课程加上自己对不明白问题的补充遂有此系列博客.本系列博客包括线性回归.逻辑回归.神经网络.机器学习的应用和系统设计.支持向量机.聚类.将维.异常检测.推荐系统及大规模机器学习等内容. ************************************** 逻辑回归 分类(C

文章内容均来自斯坦福大学的Andrew Ng教授讲解的Machine Learning课程,本文是针对该课程的个人学习笔记,如有疏漏,请以原课程所讲述内容为准.感谢博主Rachel Zhang 的个人笔记,为我做个人学习笔记提供了很好的参考和榜样. § 3.  逻辑回归 Logistic Regression 1 分类Classification 首先引入了分类问题的概念——在分类(Classification)问题中,所需要预测的$y$是离散值.例如判断一封邮件是否属于垃圾邮件.判断一个在线交

注:最近开始学习<人工智能>选修课,老师提纲挈领的介绍了一番,听完课只了解了个大概,剩下的细节只能自己继续摸索. 从本质上讲:机器学习就是一个模型对外界的刺激(训练样本)做出反应,趋利避害(评价标准). 1. 什么是逻辑回归? 许多人对线性回归都比较熟悉,但知道逻辑回归的人可能就要少的多.从大的类别上来说,逻辑回归是一种有监督的统计学习方法,主要用于对样本进行分类. 在线性回归模型中,输出一般是连续的,例如$$y = f(x) = ax + b$$,对于每一个输入的x,都有一个对应的y输出.模

一.逻辑回归简介 logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域. logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear model),因此与多重线性回归分析有很多相同之处. 其公式如下: 其图像如下: 我们通过观察上面的图像可以发现,逻辑回归的值域为(0, 1),当输入为0时,其输出为0.5:当输入小于0,并且越来越小时,其输出越来越接近于0:相反的,当其输入大于0,并且越来越大时,其输出越来

逻辑回归(Logistic Regression) 一.行业算法应用率 具统计,2017年,除了军事和安全领域,逻辑回归算法是在其它所有行业使用最多了一种机器学习算法: Logistic Regression(逻辑回归) Decision Trees(决策树) Random Forests(随机森林) Neural Networks(人工神经网络 NNs)--深度学习算法 人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型