分类算法之逻辑回归

SparkMLlib学习分类算法之逻辑回归算法 (一),逻辑回归算法的概念(参考网址:http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/51693836) 逻辑回归与线性回归类似,但它不属于回归分析家族(主要为二分类),而属于分类家族,差异主要在于变量不同,因此其解法与生成曲线也不尽相同.逻辑回归是无监督学习的一个重要算法,对某些数据与事物的归属(分到哪个类别)及可能性(分到某一类别的概率)进行评估. (二),SparkMLlib逻辑回归应用

分类算法之逻辑回归(Logistic Regression) 1.二分类问题 现在有一家医院,想要对病人的病情进行分析,其中有一项就是关于良性\恶性肿瘤的判断,现在有一批数据集是关于肿瘤大小的,任务就是根据肿瘤的大小来判定是良性还是恶性.这就是一个很典型的二分类问题,即输出的结果只有两个值----良性和恶性(通常用数字0和1表示).如图1所示,我们可以做一个直观的判定肿瘤大小大于5,即为恶心肿瘤(输出为1):小于等于5,即为良性肿瘤(输出为0). 2.分类问题的本质 分类问题本质上属于有监督学习

一.概念 逻辑回归(Logistic Regression,LR)是一种广义的线性回归分析模型,属于监督学习算法,需要打标数据,可以用在回归.二分类和多分类等问题上,最常用的是二分类. 线性回归就是通过一条曲线区分不同的数据集,在二分类问题上会有一条直线对其进行区分,如下: 逻辑回归需要每组数据都是都是数值型的,因为需要对其进行运算,得到直线系数,打标数据一般是0和1. 二.计算 逻辑回归的输出是一组特征系数,使用了 y=wx+b这种函数来进行线性拟合,这个问题的y值不是0,就是1.使用上述函数

拿电商行业举例,经常会遇到以下问题: 如果基于商品的历史销售情况,以及节假日.气候.竞争对手等影响因素,对商品的销量进行趋势预测? 如何预测未来一段时间哪些客户会流失,哪些客户可能会成为VIP用户? 如果预测一种新商品的销售量,以及哪种类型的客户会比较喜欢? 除此之外,运营部门需要通过数据分析来了解具有某些特征的客户的消费习惯,管理人员希望了解下一个月的销售收入等,这些都是分类与预测的日志. 分类和预测是预测问题的两种主要类型. 分类主要是预测分类标号(离散值) 预测主要是建立连续值函数模型 挖

由于分类问题的输出是0.1这样的离散值,因而回归问题中用到的线性回归模型就不再适用了.对于分类问题,我们建立逻辑回归模型. 针对逻辑回归模型,主要围绕以下几点来讨论. Logistic Regression (逻辑回归) Sigmoid Function (逻辑函数) Decision Boundaries (决策边界) Cost Function (代价函数) 决策边界不是数据集的属性,而是假设本身及其参数的属性.我们不是用训练集来定义的决策边界,我们用训练集来拟合参数θ,一旦有了参数θ就可以

在逻辑回归中,我们将二元响应\(Y_i \)回归到协变量\(X_i \)上. 下面的代码使用Metropolis采样来探索\(\ beta_1 \)和\(\ beta_2 \)的后验. YiYi到协变量XiXi.让 定义expit和logit链接函数 logit<-function(x){log(x/(1-x))} 此函数计算\((\ beta_1,\ beta_2)\)的联合后验.它返回后验的对数以获得数值稳定性.(β1,β2)(β1,β2).它返回后验的对数以获得数值稳定性. log_pos

参考:http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/15962797 1.简述 在线性回归中,h函数的输出值为连续值,当需要进行归类时,输出的应该是离散值,如何将连续值转换成离散值? 如果分类结果只有两个,用1,0表示.我们希望有:函数1/(1+e^(-z)),这样就可以将函数结果限定在0~1之间. Logistic Regression 有三个主要组成部分:回归.线性回归.Logsitic方程. 1)回归其实就是对已知公式的未知参数进行估

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification def initialize_params(dims): w = np.zeros((dims, 1)) b = 0 return w, b def sigmoid(x): z = 1 / (1 + np.exp(-x)) return z def logisti

Lineage逻辑回归分类算法 1.概述 Lineage逻辑回归是一种简单而又效果不错的分类算法 什么是回归:比如说我们有两类数据,各有50十个点组成,当我门把这些点画出来,会有一条线区分这两组数据,我们拟合出这个曲线(因为很有可能是非线性),就是回归.我们通过大量的数据找出这条线,并拟合出这条线的表达式,再有新数据,我们就以这条线为区分来实现分类. 下图是一个数据集的两组数据,中间有一条区分两组数据的线. 显然,只有这种线性可分的数据分布才适合用线性逻辑回归  2.算法思想 Lineage回归