Logistic regression is a fundamental classification method in machine learning that is widely used in fields including finance, healthcare, and marketing. It is essential for predictive modeling, since it helps
The simplest form of logistic regression is binary or binomial logistic regression in which the target or dependent variable can have only 2 possible types either 1 or 0. It allows us to model a relationship between multiple predictor variables and a binary/binomial target variable. In case of ...
Inlinear regression, the outcome is continuous and can be any possible value. However in the case of logistic regression, the predicted outcome is discrete and restricted to a limited number of values. For example, say we are trying to apply machine learning to the sale of a house. If we ...
正则化的logistic regression 与线性回归的正则化一样,只要把模型函数($h_\theta(x)$)换了即可
逻辑回归(Logistic Regression) 1.推导 sigmoid函数 2式可以简化为 使用梯度下降法求J(θ)的最小值,θ的更新过程: for k in range(maxCycles): ... 逻辑回归 Logistic Regression 逻辑回归也被称为对数几率回归,是一种分类算法,用条件概率分布的形式表示P(Y|X)P(Y|X),这里随机变量XX取值为nn维实数向量。
Machine Learning --- Logistic Regression 一、两类Logistic回归(输出值[0,1],预测的同时给出分类的概率,用于二分类) 目标y∈{0,1}服从Bernolli分布: -log似然为: ,其中 (1)求解方法 一阶梯度下降公式: 法1:随机梯度下降: 若u(x),y∈{-1,1},则是著名的Perceptron感知机算法,a为学习率:...
LogisticRegression基本概念 逻辑回归:解决的分类问题,是基于线性回归的衍生算法。 将样本的特征和样本发生的概率联系在一起,概率是一个数。 在之前的线性回归中,通过公式 y^=f(x) 求出的 y^ 就是需要的值。例如预测成绩得到的就是成绩,预测价格得到的就是价格。 逻辑回归中,将 y^ 再通过转换公式 p^=p(y...
*在coursera的machine learning中,最后推出的结论是 这跟Linear Regression的例子类似,跟stochasticgradient ascent的结果是一致的(只是每次需要处理全部samples) 其它(Generalized Linear Model/Exponential Family/SoftMax) 这一段严格说只是因为感兴趣g(z)的推导而做笔记,看看而已。。。
[Machine Learning] 逻辑回归 (Logistic Regression) -分类问题-逻辑回归-正则化 在之前的问题讨论中,研究的都是连续值,即y的输出是一个连续的值。但是在分类问题中,要预测的值是离散的值,就是预测的结果是否属于某一个类。例如:判断一封电子邮件是否是垃圾邮件;判断一次金融交易是否是欺诈;之前我们也谈到了肿瘤...
6.logistic regression logistic regression 若两个分布一样的话呢,cross entropy则为0 如果Y=1 F(xn)也为1,则为0 如果Y=1 F(xn)接近0, 则cross entropy就很大。所以说最理想的情况,也就是cross entropy最小的情况,为0. cross entropy的值越小,就说明越好。 这个推导没毛病 差别在于一个y只在0或1 ...