逻辑回归(Logistic Regression)(梯度下降法,牛顿法). Contribute to Godforever/Logistic-Regression development by creating an account on GitHub.
Build a logistic regression model from scratch for binary classification - hcheung-dev/logistic-regression
代码及数据:https://github.com/zle1992/MachineLearningInAction logistic regression 优点:计算代价不高,易于理解实现,线性模型的一种。 缺点:容易欠拟合,分类精度不高。但是可以用于预测概率。 适用数据范围:数值型和标称型。 准备数据: 1defloadDataSet():2dataMat,labelMat =[],[]3with open(filename,"r")...
如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote Logistic回归公式推导和代码实现 1,引言 logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一,有人称之为逻辑回归或者逻辑斯蒂回归。虽然他称为回归模型,但是却处理的是分类问题,这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数Sigmoid,将线性模...
returndataset,labels 使用梯度上升算法 上文对Logistic回归模型使用梯度上升算法优化参数进行了理论介绍,这里就最先使用梯度上升算法来构建一个分类器. 首先我们是Sigmoid函数: defsigmoid(x): ''' Sigmoid 阶跃函数 ''' return1.0/(1+np.exp(-x))
'x2'] = xor_dataset['x0'] * xor_dataset['x1'] # 加入非线性特征 x,y = xor_dataset[[...
一、一些数据集的获取 1、手写数字数据集MNIST Dataset 第一个参数数据集保存位置 train=True 训练集,False测试集 第一次用 download=True 会自动连网下载 2、交通工具分类数据集The CIFAR-10 dataset 二、逻辑斯蒂回归主要处理分类问题 分类问题使用激活函数Sigmoid(将数值映射为[0,1]的概率) Sigmoid函数有多种形...
return dataset, labels 使用梯度上升算法 上文对Logistic回归模型使用梯度上升算法优化参数进行了理论介绍,这里就最先使用梯度上升算法来构建一个分类器. 首先我们是Sigmoid函数: def sigmoid(x): ''' Sigmoid 阶跃函数 ''' return 1.0/(1 + np.exp(-x)) ...
https://github.com/1578630119/Logisitic_Regression 代码和数据集都有。 用Logistic回归进行分类的主要思想:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类。 一、Logistic回归和Sigmoid函数 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度不高。
用sklearn自带的的LinearRegression,得到的结果(这是正确结果)。 model.coef_ = array([15.16666667, -8.5 , 1.33333333]) model.intercept_ = −5.00000000000028 1. 2. 也就是说,最终拟合的直线为:y=-5+15.17x_1-8.5x_2+1.33*x_3 但是,用numpy从头实现的LinearRegression(参考2中有详细代码),得到的结果...