逻辑回归的梯度下降计算

J=0;dw1=0;dw2=0;db=0;
for i = 1 to m
    z(i) = wx(i)+b;
    a(i) = sigmoid(z(i));
    J += -[y(i)log(a(i))+(1-y(i)）log(1-a(i));
    dz(i) = a(i)-y(i);
    dw1 += x1(i)dz(i);
    dw2 += x2(i)dz(i);
    db += dz(i);
J/= m;
dw1/= m;
dw2/= m;
db/= m;
w=w-alpha*dw
b=b-alpha*db

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时间： 2024-11-05 13:41:30

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实例: 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取. 假设你是一个大学系的管理员,你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会. 你有以前的申请人的历史数据,你可以用它作为逻辑回归的训练集. 对于每一个培训例子,你有两个考试的申请人的分数和录取决定. 为了做到这一点,我们将建立一个分类模型,根据考试成绩估计入学概率. data.txt: 34.62365962451697,78.0246928153624,0 30.28671076822607,43.89499752400101

机器学习算法 --- 逻辑回归及梯度下降

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

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回归、梯度下降

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回归和梯度下降

回归与梯度下降: 回归在数学上来说是给定一个点集,能够用一条曲线去拟合之,如果这个曲线是一条直线,那就被称为线性回归,如果曲线是一条二次曲线,就被称为二次回归,回归还有很多的变种,如locally weighted回归,logistic回归,等等,这个将在后面去讲. 用一个很简单的例子来说明回归,这个例子来自很多的地方,也在很多的open source的软件中看到,比如说weka.大概就是,做一个房屋价值的评估系统,一个房屋的价值来自很多地方,比如说面积.房间的数量(几室几厅).地段.朝向等等,

逻辑回归模型梯度下降法跟牛顿法比较

1.综述机器学习的优化问题中,梯度下降法和牛顿法是常用的两种凸函数求极值的方法,他们都是为了求得目标函数的近似解.梯度下降的目的是直接求解目标函数极小值,而牛顿法则变相地通过求解目标函数一阶导为零的参数值,进而求得目标函数最小值.在逻辑回归模型的参数求解中,一般用改良的梯度下降法,也可以用牛顿法. 2 梯度下降法 2.1算法描述 1.确定误差范围和下降的步长,确定函数的导函数 2.while(|新值 -旧值| >误差) 3. 旧值=新值 4. 新值=初始值-步长*导函数

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版权声明: 本文由LeftNotEasy所有,发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com.如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任. 前言: 上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学,最近时间比较紧,coding的任务比较重,不过还是抽空看了一些机器学习的书和视频,其中很推荐两个:一个是stanford的machine learning公开课,在verycd可下载,可惜没有翻译.不过还是可以看.另外一个是prml-pattern recogni

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