3.6 逻辑回归的特征提升技巧 3.6.1 特征归一化 3.6.2 特征分段 3.7 深入理解损失函数和逻辑函数 (由于知乎平台稿件格式问题,公式格式不能正确写上;如若读写困难可后台私信我要完整电子版) 线性回归是指特征 x 通过模型运算得到预测值 y^'。在理论上,y^' 的取值范围是 (-∞,+∞),即 y^' 可以是任何值,例如销量、价格、负债等。 在
1.逻辑回归(Logistic Regression) 1.1逻辑回归与线性回归的关系 逻辑回归是用来做分类算法的,大家都熟悉线性回归,一般形式是Y=aX+b,y的取值范围是[-∞, +∞],有这么多取值,怎么进行分类呢?不用担心,伟大的数学家已经为我们找到了一个方法。 首先我们先来看一个函数,这个函数叫做Sigmoid函数: 函数中t无论取什么...
逻辑回归分类根据输入数据不同,可以分为「线性可分」分类和「非线性可分」分类。 线性可分 与线性回归法不同,逻辑回归不会尝试在给定一组输入的情况下预测数值变量的值。相反,输出是给定输入点属于某个类的概率。为简单起见,假设我们只有两个类(对于多类问题,对应的是多项Logistic回归,后面会介绍到),我们希望输出...
从广义线性模型(1)广义线性模型详解中我们知道,逻辑回归是使用logit函数(Sigmod函数)作为连接函数,伯努利分布(二分类问题)或多项式分布(多分类问题)作为概率分布的广义线性模型。 逻辑回归,虽然叫做回归,但它却是分类算法,而且是比较重要的有监督的分类算法。 L...
一、逻辑回归基本概念 1. 什么是逻辑回归 逻辑回归就是这样的一个过程:面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 Logistic回归虽然名字里带“回归”,但是它实际上是一种分类方法,主要用于两分类问题(即输出...
1.逻辑回归简介 逻辑回归是一种有监督学习算法，研究分类因变量与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法 logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的。因变量是二分变量的就是二元logistic回归。2.逻辑回归的数据要求 ① 自变量与因变量之间存在线性关系 ② 自变量之间不存在多重共线性 ③ 自变量为分类...
逻辑回归的拟合能力有限,当变量离散化为N个后,每个变量有单独的权重,相当于为模型引入了非线性,能够提升模型拟合能力的同时,也有更好的解释性。而且离散化后可以方便地进行特征交叉,由M+N个变量变为M*N个变量,可以进一步提升表达能力。 离散化后的特征对异常数据有较强的鲁棒性:比如一个特征是年龄>44是1,否则0...
逻辑回归(Logistic Regression)是一种用于解决二分类问题的统计学习方法,其输出结果表示了某个事件发生的概率。以下是关于逻辑回归的详细解释: 定义与背景 定义:逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型,用于估计二分类因变量的概率。它常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。
逻辑回归(LR,Logistic Regression)是传统机器学习中的一种分类模型,由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习(动态扩展)的特点,在工业界具有非常广泛的应用。 在线学习算法:LR属于一种在线学习算法,可以利用新的数据对各个特征的权重进行更新,而不需要重新利用历史数据训练。
逻辑回归算法会训练出一个由直线表示的决策边界,因此逻辑回归是线性分类器。 2.逻辑回归的假设函数 任何机器学习模型,都需要有一个假设函数。 我们通过假设函数,来表示输入数据与输出结果之间的关系: 也就是将样本的特征向量x,输入至假设函数hθ(x)中,计算出模型的预测结果。