Logistic regression 与sklearn的实现有一些不同。 Gradient Stochastic gradient descent algorithm importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearn.metricsimportf1_score,recall_score,precision_score# evaluation metricsclasslogreg_sgd_clf:def__init__(sel...
plot(X(ind0, 1), X(ind0, 2), 'ko', 'MarkerFaceColor', 'y', 'MarkerSize', 7); 2.sigmoid.m g = 1 ./ (ones(size(z)) + exp(-z)); 3.costFunction.m h = sigmoid(X * theta); % h_theta(X) : m*1 J = (-log(h.')*y - log(ones(1, m) - h.')*(ones(m, 1)...
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: 法2:二阶梯度下降(牛顿法/切线法) 一阶梯度:将导数...
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汰) 定义损失函数和迭代次数 损失函数: 参数更新规则: 梯度: 注意:其中,参数theta初始化为0,...
【MachineLearning】之 逻辑回归(Logistic Regression) 本章开始学习分类啦~ Topic: 逻辑回归 ( 逻辑回归 与 线性回归的关系) 逻辑回归模型 梯度下降法 一、逻辑回归 逻辑回归(Logistic Regression),又叫逻辑斯蒂回归,是机器学习中一种十分基础的分类方法。
代码实现 逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字...
1 Logistic Regression “ you will build a logistic regression model to predict whether a student gets admitted into a university” 大致意思就是假设自己是一个大学的管理者,请你根据学生两次考试的成绩来决定他们是否会被录取。整个模拟流程在ex2.m中 ...
machine learning 之 多元线性回归 其他 整理自Andrew Ng的machine learning课程 week2. 目录:多元线性回归 Multivariates linear regression /MLR Gradient descent for MLR Feature Scaling and Mean Normalization Ensure gradient descent work correctly Features and polynomial regression Normal Equation Vectorization 前...
%% Machine Learning Online Class - Exercise 2: Logistic Regression % % Instructions % --- % % This file contains code that helps you get started on the logistic % regression exercise. You will need to complete the following functions % in this exe...
Logistic Regression Model Andrew首先介绍了如果采用linear regression的cost function形式用于logistic regresion是不可以的,因为这将使得cost function成为"non-convex"(非凸)函数。 Andrew给出的sigmoid函数的cost function居然具有如此魔性的结构,当然用梯度下降是没法找到全局最小值的了。不过为什么函数曲线真的如此魔性...