【机器学习算法应用和学习_3_代码API篇】3.2 M_分类_逻辑回归

一.原理阐述 算法类型:监督学习_分类算法 输入:数值型或标称型(标称型需要独热编码) V1.0 用回归方式解决二分类问题,通过引入一个Sigmoid函数将中间y值映射到实际二分类的y值上. 二.算法选择 三.算法过程 1.Sigmoid函数是一个x值域是(-∞,+∞),y值域是(0,1)的单调递增函数: 2.预测y值>0.5为1类,<0.5为0类,y值也可以解释为为1和0类的概率: 3.同样使用“最小二乘”概念,求得最佳方程,得到目标函数: 4.要使得目标函数达到最小,需要采用一种称为“梯度

分类和逻辑回归(Classification and logistic regression) http://www.cnblogs.com/czdbest/p/5768467.html 广义线性模型(Generalized Linear Models) http://www.cnblogs.com/czdbest/p/5769326.html 生成学习算法(Generative Learning algorithms) http://www.cnblogs.com/czdbest/p/5771

http://antkillerfarm.github.io/ 序 这是根据Andrew Ng的<机器学习讲义>,编写的系列blog. http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2012/05/08/2489725.html 这是网友jerrylead翻译整理的版本,也是本文的一个重要的参考. http://www.tcse.cn/~xulijie/ 这是jerrylead的个人主页. 我写的版本在jerrylead版本的基础上,略有增删,添加了一下其他

0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理.     常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其

一.背景 为什么会学习FP-growth算法?起因是在工作中有两个场景想知道哪些组合比较频繁,分析频繁出现的原因,并以此分类给用户贴上标签或根据频繁组合场景发现是否有必要增改场景.以往一般是直接SQL跑出不同组合的频次分布,但遗憾的是长尾非常多,眼看着某几个组合出现频次很大,但Excel处理就得穷举出所有组合再去汇总,特别麻烦. 于是在<机器学习实战>一书中找到了这个算法,称为是“频繁模式挖掘”的一种算法.经过一周断断续续的学习,由于算法实现过程由不同的人写出来有不同的组织逻辑,不同水平的人并

形式: 采用sigmoid函数: g(z)=11+e?z 其导数为g′(z)=(1?g(z))g(z) 假设: 即: 若有m个样本,则似然函数形式是: 对数形式: 采用梯度上升法求其最大值 求导: 更新规则为: 可以发现,则个规则形式上和LMS更新规则是一样的,然而,他们的分界函数hθ(x)却完全不相同了(逻辑回归中h(x)是非线性函数).关于这部分内容在GLM部分解释. 注意:若h(x)不是sigmoid函数而是阈值函数: 这个算法称为感知学习算法.虽然得到更新准则虽然相似,但与逻辑回归完全不

这个算法看得一知半解的,无论如何,先把理解的写下来,往后再迭代.还是以问题为导向: 这个分类模型如何构建? 这个模型的分类原理? 如何求解模型的参数? 逻辑回归模型有什么优点? 第一个问题,对于简单的线性模型,z=w·x+b,可以用它回归,然后利用最小二乘法求解参数w和b.当这个线性模型和sigmoid函数复合时,就构成了逻辑回归模型.对于sigmoid函数,如下图:其将z(图中的x替换为z) 第二个问题,根据对"事件几率"的定义:给事件发生与不发生的概率比,

本篇文章是原文的译文,然后自己对其中做了一些修改和添加内容(随机森林和降维算法).文章简洁地介绍了机器学习的主要算法和一些伪代码,对于初学者有很大帮助,是一篇不错的总结文章,后期可以通过文中提到的算法展开去做一些实际问题. Google的自驾车和机器人得到了很多新闻,但公司的真正未来是机器学习,这种技术使计算机变得更智能,更个性化.-Eric Schmidt (Google Chairman) 我们可能生活在人类历史上最具影响力的时期--计算从大型主机到PC移动到云计算的时期. 但是使这段时期有