n = shape(dataMatrix)#获取矩阵的维数alpha = 0.001#设定步长maxCycles = 500#设定循环次数weights = ones((n,1))#初始化权值forkinrange(maxCycles):#heavy on matrix operationsh = sigmoid(dataMatrix*weights)#logistic regression的hypothesiserror = (labelMat -h)...
题目大意:给你一个数据集ex1.txt,其中包括三个列向量,分别为学生两门课的成绩和是否被某学校录取,录取用1表示,未录取用0表示,请使用logistic regression算法给出某学生成绩向量[a;b]时,其被录取的概率。每一行具体干什么见代码注释 首先,我们希望看到数据的分布情况,大概确定使用几个参数等等,不妨现将其用散点...
logistic regression属于概率型非线性回归,它是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。例如,在流行病学研究中,经常需要分析疾病与各危险因素之间的定量关系,为了正确说明这种关系,需要排除一些混杂因素的影响。对于线性回归分析,由于应变量Y是一个二值变量(通常取值1或0),不满足应用条件,尤其当...
而这里我们是进行ML课程的学习,因此研究如何利用前面讲到的梯度下降法(gradient descent)进行拟合。 cost function: function [ jVal,gradient ] = costFunction2( theta ) %COSTFUNCTION2 Summary ofthis function goes here % linear regression -> y=theta0 + theta1*x % parameter: x:m*n theta:n*1 y:...
Matlab实现Logistic Regression算法-Matlab实现Logistic Regression 什么叫做回归呢?举个例子,我们现在有一些数据点,然后我们打算用一条直线来对这些点进行拟合(该曲线称为最佳拟合曲线),这个拟合过程就被称为回归。 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。 这里的”...
【matlab】stanford线性回归,logistic regression 实验 1、找到衡量误差的函数costFunction 2、拟合参数theta,使costFunction最小。用梯度下降,迭代n次,迭代更新theta,让costFunction减小 3、找到了合适的参数theta,进行预测 一、linear regression computeCost:
matlab LSTM单变量回归预测代码 matlablogistic回归模型 logistic regression属于概率型非线性回归,它是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。例如,在流行病学研究中,经常需要分析疾病与各危险因素之间的定量关系,为了正确说明这种关系,需要排除一些混杂因素的影响。对于线性回归分析,由于应变量Y是...
【摘要】 本文为Maching Learning 栏目补充内容,为上几章中所提到单参数线性回归、多参数线性回归和 逻辑回归的总结版。旨在帮助大家更好地理解回归,所以我在Matlab中分别对他们予以实现, 本文为Maching Learning 栏目补充内容,为上几章中所提到单参数线性回归、多参数线性回归和逻辑回归的总结版。旨在帮助大家更好地理...
Using Logistic Regression for Predictor Importance Predictor importance is related to the notion of predictor weights, since the weight of a predictor determines how important it is in the assignment of the final score, and therefore, in the PD. Computing predictor weights is a back-of-the-envelo...
回顾Logistic Regression的基本原理 关于sigmoid函数 极大似然与损失函数 牛顿法 实验步骤与过程 首先,读入数据并绘制原始数据散点图 根据图像,我们可以看出,左下大多为负样本,而右上多为正样本,划分应该大致为一个斜率为负的直线。 定义预测方程: 此处使用sigmoid函数,定义为匿名函数(因为在MATLAB中内联函数即将被淘...