1.2 Logistic 回归 1.3 代价函数 1.4 求解 1.5 正则化 1.6 并行化 2. 与其他模型的对比 2.1 与线性回归 2.2 与最大熵模型 2.3 与 SVM 2.4 与朴素贝叶斯 3. 模型细节 3.1 为什么适合离散特征 3.2 为什么不用平方误差 4 引用 逻辑回归是一个非常经典的算法,其中也包含了非常多的细节,曾看到一句话:如果面试官...
从广义线性模型(1)广义线性模型详解中我们知道,逻辑回归是使用logit函数(Sigmod函数)作为连接函数,伯努利分布(二分类问题)或多项式分布(多分类问题)作为概率分布的广义线性模型。 逻辑回归,虽然叫做回归,但它却是分类算法,而且是比较重要的有监督的分类算法。 ...
那么我们就要从最简单的线性回归开始讲起: 1. 线性回归(Liner Regression)与逻辑回归(Logistic Regression) 线性回归的概念大家并不陌生。如图2,身高与体重可以用线性的关系表达,因为身高和体重的数据是连续的,图中的数据就可以用一个简单的一元二次方程拟合。 图2 身高与体重的线性关系 但是如果我们的目标数据不是...
LR算法作为一种比较经典的分类算法,在实际应用和面试中经常受到青睐,虽然在理论方面不是特别复杂,但LR所牵涉的知识点还是比较多的,同时与概率生成模型、神经网络都有着一定的联系,本节就针对这一算法及其所涉及的知识进行详细的回顾。 LogisticRegression 0.前言 LR是一种经典的成熟算法,在理论方面比较简单,很多资料也...
逻辑回归(Logistic Regression) 软性二分类(Soft Binary Classification) 逻辑回归实际上是一种软性二分类(Soft Binary Classification),与 硬性二分类(Hard Binary Classification)的区别是数据一致,但是目标函数不同,软性二分类的目标是给出分类结果为正负样本的概率分别为多少,比如预测是否发放信用卡时,不在是 0/1 ...
1.逻辑回归的假设函数Hθ(x)=g(θTx)2.Sigmoid函数 g(z)=11+e−z 3.逻辑回归中的代价函数J(...
一、前言 逻辑回归（Logistic Regression）是一种常用的分类方法，在机器学习和统计学中被广泛使用。尽管...
clf = MyLogisticRegression(penalty='l1', learning_rate=1) clf.fit(X, y) print('使用l1正则化:', clf.score(X, y)) clf = MyLogisticRegression(penalty='l1', C=10, learning_rate=1) clf.fit(X, y) print('使用l1正则化,C=10:', clf.score(X, y)) ...
逻辑回归(Logistic Regression) 一、分类问题 在分类问题中,你要预测的变量 是离散的值,我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法,这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。 在分类问题中,我们尝试预测的是结果是否属于某一个类(例如正确或错误)。分类问题的例子有:判断一封电子邮件是否是垃圾邮件;...
逻辑回归的precditors可以是categorical的,也可以是numerical的,这一点上同multiple linear regression一致,只不过multiple linear regression是对连续的Y值进行预测,然而逻辑回归仅仅是把记录进行分类。逻辑回归的决策边缘是线性的,因此逻辑回归是线性模型。 2. 逻辑回归的功能...