目录 一.对数几率和对数几率回归 二.Sigmoid函数 三.极大似然法 四.梯度下降法 四.Python实现 一.对数几率和对数几率回归   在对数几率回归中,我们将样本的模型输出\(y^*\)定义为样本为正例的概率,将\(\frac{y^*}{1-y^*}\)定义为几率(odds),几率表示的是样本作为正例的相对可能性.将几率取对便可以得到对数几率(log odds,logit). \[logit=\log\frac{y^*}{1-y^*} \]   而对数几率回归(Logistic Reg

本文主要使用了对数几率回归法与线性判别法(LDA)对数据集(西瓜3.0)进行分类.其中在对数几率回归法中,求解最优权重W时,分别使用梯度下降法,随机梯度下降与牛顿法. 代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 2017-05-09 15:03:50 # @Author : whb (whb@bupt.edu.cn) # @Link : ${link} # @Version : $Id$ import numpy a

LR(对数几率回归) 函数为\(y=f(x)=\frac{1}{1+e^{-(w^{T}x+b)}}\). 由于输出的是概率值\(p(y=1|x)=\frac{e^{w^{T}x+b}}{1+e^{w^{T}x+b}},p(y=0|x)=\frac{1}{1+e^{w^{T}x+b}}\),所以求解使用极大似然估计来求解参数\(w,b\). 为了方便表示,记\(\widehat{w}=(w;b),\widehat{x}=(x;1)\) 写出似然函数\[\prod_{i=1}^{m}p(y=1|\

logistic函数,也称sigmoid函数,概率分布函数.给定特定输入,计算输出"success"的概率,对回题回答"Yes"的概率.接受单个输入.多维数据或训练集样本特征,可以用线性回归模型表达式合并成单值. 损失函数可以使用平方误差.训练集"Yes"代表100%概率或输出值1的概率.损失刻画特定样本模型分配小于1值概率."No"概率值0.损失是模型分配样本概率值并取平方.平方误差惩罚与损失同数量级情形.输出与期望相差太远

目录 1. 对数几率回归 1.1 求解 ω 和 b 2. 对数几率回归进行垃圾邮件分类 2.1 垃圾邮件分类 2.2 模型评估 混淆举证 精度 交叉验证精度 准确率召回率 F1 度量 ROC AUC 1. 对数几率回归 考虑二分类任务,其输出标记 \(y \in \{0, 1\}\),记线性回归模型产生的预测值 \(z=\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x} + b\) 是实值,于是我们需要一个将实值 \(z\) 转换为 \(0/1\) 的 \(g^{-}(\cdot)\)

今天 学习了对数几率回归,学的不是很明白x1*theat1+x2*theat2...=y 对于最终的求解参数编程还是不太会,但是也大致搞明白了,对数几率回归是由于线性回归函数的结果并不是我们想要的,我们需要的或许只有是和不是,也就是0或1的关系,这时候我们就需要一个联系函数y=1/(1-e^(-1)) 作为桥梁这样我们就可以无限趋近于我们的0或者1. 然后就是参数估计,通过最大似然估计函数可以得到最简单的结果 最后还是需要通过梯度下降求得最终的解答 我学习的书是<机器学习西瓜书>周志华

1.程序设计思想 ⑴将JDBC驱动jar包导入到WEB-INF的lib文件夹下 ⑵建立数据库,在数据库中建表,分别将课程名称.任课教师及上课地点录入到列中 ⑶首先写出加载驱动.关闭资源的工具类和异常处理类,然后再写出课程信息模型类.对课程信息进行操作的接口及实现接口的方法类 ⑷.java文件建立好之后,用jsp写做信息录入界面和信息核对的反馈界面,另外接收任课教师信息的字符串要用.equals方法判别是否属于5个限定的教师之中,接收上课地点的字符串要用substring()或者startwith

声明:本文涉及的开源程序代码学习和研究,严禁用于商业目的. 如有任何问题,欢迎和我交流.(企鹅号:408797506) 本文介绍自己用过的ACS,其中包括开源版(提供下载包)和商业版(仅提供安装包下载,没有源码) 参考: 1) http://www.docin.com/p-1306443672.html 2) http://www.easycwmp.org/ 一. 背景   程序设计的思想来自于easycwmp官网,看过或者用过easycwmp的工程师应该都知道,该开源代码还有商业版,而且价格不

概述 1940年以前:面向机器 1940年以前:面向机器 最早的程序设计都是采用机器语言来编写的,直接使用二进制码来表示机器能够识别和执行的指令和数 据.简单来说,就是直接编写 和 的序列来代表程序语言.例如:使用 代表 加载(LOAD), 代表 存储(STORE)等. 机器语言由机器直接执行,速度快,但一个很明显的缺点就是:写起来实在是太困难了,一旦你发现自己写错了,改起来更蛋疼!这样直接导致程序编写效率十分低下,编写程序花费的时间往往是实际运行时间的几十倍或几百倍. 有一个关于机器语言和比尔

<JavaScript高级程序设计>Chapter6笔记 1.ECMAScript内部值属性:数据属性和访问器属性 1)数据属性 数据属性的4个特性: configurable:表示能否通过delete删除该属性,能否修改属性的特性,或者能否把属性修改为访问器属性.默认值true; enumerable:表示能否通过for-in循环返回属性.默认值true; writable:表示能否修改属性值.默认值true; value:包含这个属性的数据值.读取属性值时,从这个位置读,写入属性值时,把新

Python的面向对象 一.面向过程与面向对象的对比 面向过程的程序设计的核心是过程(流水线式思维),过程即解决问题的步骤,面向过程的设计就好比精心设计好一条流水线,考虑周全什么时候处理什么东西. 优点是:极大的降低了程序的复杂度 缺点是:一套流水线或者流程就是用来解决一个问题,生产汽水的流水线无法生产汽车,即便是能,也得是大改,改一个组件,牵一发而动全身. 应用场景:一旦完成基本很少改变的场景,著名的例子有Linux內核,git,以及Apache HTTP Server等. 面向对象的程序设计

前面我们把Python环境安装成功,同时也选择了自己合适的IDE工具来开启自己的编程之旅. 那么今天来说说怎么编程,程序设计需要什么步骤,我们应该怎么做才能编写自己的程序. 1-1.程序设计方法: IPO模式: I:input--输入,程序的输入(文件输入.网络输入.用户手工输入.随机数据输入.程序内部参数输入等) P:process--处理,程序的主要逻辑(程序对输入进行处理输出产生结果:处理的方法也叫算法) O:output--输出,程序的输出(屏幕显示输出.文件输出.网络输出.操作系统内部

感知机.logistic回归 损失函数对比探讨 感知机 假如数据集是线性可分的,感知机学习的目标是求得一个能够将正负样本完全分开的分隔超平面 \(wx+b=0\) .其学习策略为,定义(经验)损失函数并将损失函数最小化.通常,定义损失函数的策略是:==误分类点到分隔超平面的总距离==.[李航,2.2节] 如果没有误分点,则损失函数值是0. 感知机学习算法若采用不用的初始值或选取不同的误分类点,得到的分隔超平面可不同. logistic回归(对数几率回归): 逻辑回归和感知机一样,定义一个决策面(

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(

一 评价尺度 sklearn包含四种评价尺度 1 均方差(mean-squared-error) 2 平均绝对值误差(mean_absolute_error) 3 可释方差得分(explained_variance_score) 4 中值绝对误差(Median absolute error) 5 R2 决定系数(拟合优度) 模型越好:r2→1 模型越差:r2→0 二 逻辑斯蒂回归 1 概述 在逻辑斯蒂回归中,我们将会采用sigmoid函数作为激励函数,所以它被称为sigmoid回归或对数几率回归

一.简介 逻辑回归(Logistic Regression),与它的名字恰恰相反,它是一个分类器而非回归方法,在一些文献里它也被称为logit回归.最大熵分类器(MaxEnt).对数线性分类器等:我们都知道可以用回归模型来进行回归任务,但如果要利用回归模型来进行分类该怎么办呢?本文介绍的逻辑回归就基于广义线性模型(generalized linear model),下面我们简单介绍一下广义线性模型: 我们都知道普通线性回归模型的形式: 如果等号右边的输出值与左边y经过某个函数变换后得到的值比较贴

目录 logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型 1.1 logistic分布 1.2 二项logistic回归模型 1.3 模型参数估计 2. 最大熵模型 2.1 最大熵原理 2.2 最大熵模型 2.3 最大熵模型的学习 3. 极大似然估计 4. 最大熵与logistic回归的关系 5. 总结 6. Reference logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型   logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear mod

机器学习总结之逻辑回归Logistic Regression 逻辑回归logistic regression,虽然名字是回归,但是实际上它是处理分类问题的算法.简单的说回归问题和分类问题如下: 回归问题:预测一个连续的输出. 分类问题:离散输出,比如二分类问题输出0或1. 逻辑回归常用于垃圾邮件分类,天气预测.疾病判断和广告投放. 一.假设函数 因为是一个分类问题,所以我们希望有一个假设函数,使得: 而sigmoid 函数可以很好的满足这个性质: 故假设函数: 其实逻辑回归为什么要用sigmoi

警告:本文为小白入门学习笔记 由于之前写过详细的过程,所以接下来就简单描述,主要写实现中遇到的问题. 数据集是关于80人两门成绩来区分能否入学: 数据集: http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex4/ex4.html 假设函数(hypothesis function):   ----------------------------------

线性回归目的是找到一条直线(或者超平面)尽可能地接近所有的训练数据点,而对数几率回归的目的是找到一条直线(或者超平面)尽可能地分开两种不同类别的数据点. 对数几率回归感觉更像是一个分类问题.https://blog.csdn.net/amds123/article/details/70243497这篇博客中·已经讲的很好了,分类问题的结果是0或1.而对于logistic回归,我们不再要求直接给出分类结果,而是通过要求“分类结果为1的概率”进而得到分类结果,而概率属于[0,1]. 下面就看下公式的