Logistic regression is a cornerstone method in statistical analysis andmachine learning (ML). This comprehensive guide will explain the basics of logistic regression and discuss various types, real-world applications, and the advantages and disadvantages of using this powerful technique. Table of contents...
此外,LightGBM在处理稀疏数据时表现出色,能够有效地减少特征维度,提高训练速度。 LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一个实现GBDT算法的框架,支持高效率的并行训练,并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。 今天我们仍以Excel示例数据为例,简单演示一下Lig...
Hands-on: Logistic Regression Using Scikit learn in Python- Heart Disease Dataset Watch this logistic regression Machine Learning Video by Intellipaat: Without much delay, let’s get started. Before we dive into understanding what logistic regression is and how we can build a model of Logistic Re...
参考书籍: Harrington, Peter.Machine Learning in Action. Manning Publications, 2012.
# 代码以及数据集源自于机器学习实战,见https://github.com/AnnDWang/MachineLearning/blob/master/thirdbook/ch5/logRegres.py # logistic 回归梯度上升优化算法 defloadDataSet():dataMat=[]labelMat=[]fr=open('testSet.txt')forlineinfr.readlines():lineArr=line.strip().split()dataMat.append([1.0,floa...
本文主要参考了Cory Lesmeister博士主编的《Mastering Machine Learning with R》(第2版)一书,这是一本机器学习的入门级教材。数据来自R语言MASS包自带数据集biopsy,代码来自《Mastering Machine Learning with R》这本书配套的代码,笔者对部分代码进行修改。本文是...
这个也是我们在上一篇文章中所详细讲到的内容,具体可见:《Machine Learning in Action》—— 浅谈线性回归的那些事:https://www.zybuluo.com/tianxingjian/note/1761762 而Logistic回归是一种分类算法,它分类的核心思想是建立在线性回归基础之上的,并且对其进行了拓展,主要利用到了Sigmoid函数阈值在[0,1]这么一个特性...
机器学习(Machine Learning)是人工智能(AI)的重要组成部分,目前已广泛应用于数据挖掘、自然语言处理、信用卡欺诈检测、证券市场分析等领域。量化投资作为机器学习在投资领域内最典型的应用之一,已经越来越广泛的出现在我们的视野中。 机器学习可简单理解为利用统计模型或算法拟合样本数据并进行预测,其模型算法根据学习任务可...
这个也是我们在上一篇文章中所详细讲到的内容,具体可见:《Machine Learning in Action》—— 浅谈线性回归的那些事:https://www.zybuluo.com/tianxingjian/note/1761762 而Logistic回归是一种分类算法,它分类的核心思想是建立在线性回归基础之上的,并且对其进行了拓展,主要利用到了Sigmoid函数阈值在[0,1]这么一个特性...
Logistic回归-Machine Learning In Action学习笔记 利用Logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类。 训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数,使用的是最优化算法。 Logistic回归的一般过程 收集数据:采用任意方法收集数据。