逻辑回归代码问题 [问题点数:20分]

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分类算法 之 逻辑回归--理论+案例+代码
分类算法 之 <em>逻辑回归</em>–理论+案例+<em>代码</em>标签
逻辑回归多分类实现方法
<em>逻辑回归</em>主要用来解决二分类<em>问题</em>,但是在工作学习中,我们肯定会碰到多分类的<em>问题</em>,下面就简单介绍下用<em>逻辑回归</em>解决多分类<em>问题</em>的方法。none-VS-restn从上面的名字就可以看出来,这个做法是通过对一个n分类<em>问题</em>训练n个分类器,其中每个分类器是区分某一个类别和剩下所有类别的(1,0)。预测的时候,根据每个分类器预测为某一类(1)的概率,最大值即为预测结果。n优点:普适性较广,效率相对较好,多少个类别训...
机器学习——逻辑回归logistic实现二分类(matlab)
输入:特征和标签->模型->回归系数->预测:分类结果 功能:<em>逻辑回归</em>实现二分类
用线性逻辑回归处理多分类问题
一 实例描述构建网络模型完成将3类样本分开的任务。在实现过程中先生成3类样本模拟数据,构造神经网络,通过softmax分类的方法计算神经网络的输出值,并将其分开。二 <em>代码</em>import tensorflow as tfnimport numpy as npnimport matplotlib.pyplot as pltnfrom sklearn.utils import shufflenfrom m...
纯python3.5代码实现逻辑回归的二分类(附数据)
纯python<em>代码</em>实现<em>逻辑回归</em>,不调机器学习第三方库,仅调用numpy实现矩阵向量计算和matplotlib实现画图
机器学习笔记(8)------------ (logistic)逻辑回归之多分类问题
多类别分类:一对多nn如何使用<em>逻辑回归</em> (logistic regression)来解决多类别分类<em>问题</em>,具体来说,我想通过一个叫做&quot;一对多&quot; (one-vs-all) 的分类算法。也可以称为“一对余”。nn然而对于之前的一个,二元分类<em>问题</em>,我们的数据看起来可能是像这样:nnnn对于一个多类分类<em>问题</em>,我们的数据集或许看起来像这样:nnnn我们现在已经知道如何进行二元分类,可以使用<em>逻辑回归</em>,对于直线或...
matlab实现的多分类逻辑回归
matlab实现的多分类<em>逻辑回归</em>,用于手写数字识别
逻辑回归解决多分类&二分类算法如何解决多分类
我们都知道<em>逻辑回归</em>是基于概率理论的。所以<em>逻辑回归</em>只能解决二分类<em>问题</em>,那么<em>逻辑回归</em>该如何解决多分类<em>问题</em>呢?n**nOVRnOVR(One Vs Rest)nOVR的思想 : 还是讲类别分为两类: 一类是A类,另一类就是其他所有类(把其他所有类当成一类来看),如图:nn上图可见:n要将类别分为三类,这就是多分类的<em>问题</em>, 如果用OVR来解决的话:n如下图:n**nn...
matlab逻辑回归应用代码(十分详细)附数据
利用matlab自带工具箱对二分类数据进行<em>逻辑回归</em>预测1和0的概率
逻辑回归多分类
 nn nnhttps://www.cnblogs.com/Rambler1995/p/5467071.htmlnn nn(<em>逻辑回归</em>实现多分类<em>问题</em>)nnhttps://www.cnblogs.com/hapjin/p/6085278.htmlnn nn公式挺多:nn<em>逻辑回归</em>解决多分类和softmaxnnhttps://blog.csdn.net/szu_hadooper/article/detai...
逻辑回归二分类理解
一、<em>问题</em>描述假设我们要分类一个<em>问题</em>,且只是是与不是的<em>问题</em>,比如是否是一只猫,只能是(1)或(0)。而且这个目标拥有n个特征,我们得到的是一个关于输入x的线性函数,我们可以得到:z= w1*x1+w2*x2+....+wn*xn+b上述的公式对于描述我们要得到0和1并不是一个很好的描述,因为结果可能有很多种结果,非常大的数或很小的负数。所以将上述的结果作为sigmoid函数自变量,公式及图形如下,当...
逻辑回归L2正则化预测模型
该<em>代码</em>是主要基于tensorflow框架下的<em>逻辑回归</em>模型,使用经典的梯度下降算法来最小化误差,加了L2正则化以减小过拟合。主要是针对没有测试集的数据,利用五折交叉验证并重复十次来计算AUC值,以评估模型。
分类问题逻辑回归
<em>逻辑回归</em>(logistic regression):nnnLogistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes.(将数据分类为离散的结果输出,例如将分类邮件为垃圾邮件或非垃圾邮件)nnn首先,了解一下分类:n例如,给出一堆邮件,将其分为垃圾邮件和非垃圾邮件;又比如将肿瘤分类为良性和恶性两
逻辑回归与过拟合问题
<em>逻辑回归</em>(Logistic Regression)分类<em>问题</em>(classification)是机器学习要解决的另一大类<em>问题</em>,这里用到的方法是<em>逻辑回归</em>(logistic regression),也是目前机器学习领域应用最广泛的方法。
面试中关于LR逻辑回归问题的整理
面试中关于LR<em>逻辑回归</em><em>问题</em>的整理与思考
[机器学习] 逻辑回归2——多分类问题和过拟合问题
补充点上一篇博客没有提到的知识点nn多分类学习nn现实生活中常遇到很多多分类学习任务,有些二分类学习方法可以直接推广到多分类,但在现实更多情形下,我们是基于一些策略,利用二分类学习器来解决多分类<em>问题</em>。nn利用二分类学习器进行的多分类学习可以分为三种策略:nnn一对一 (One vs One)n一对其余 (One vs Rest)n多对多 (Many vs Many)nnnnn一对一 (One vs...
逻辑回归与二元分类——含python代码
  <em>逻辑回归</em>和线性回归的最终目标都是拟合一个线性函数 y=θTxy=θTxy=\boldsymbol{\theta}^T\boldsymbol{x},使得我们的预测输出和真实输出之间的差异最小。它们的区别在于损失函数不一样,线性回归的损失函数(MSEMSEMSE)是基于模型误差服从正态分布的假设推导出来的,而<em>逻辑回归</em>的损失函数则是基于极大似然的假设推导出来的,即所有样本结果的后验概率乘积最大。nn...
使用Logistic回归实现猫的二分类
目录nnnn目录n前言n导入包n获取数据n学习算法的一般体系结构n定义模型结构n定义sigmoid函数n定义计算损失值函数nnn初始化模型的参数n定义梯度下降算法nnn使用Logistic预测n将所有功能合并到模型中n测试各种的学习率对模型收敛的效果n预测自己的图像n启动训练n全部<em>代码</em>n参考资料nnnnnnn前言nn这里使用到的是一个猫的数据集,根据这个数据集训练图像是不是猫,数据集的图像如下: ...
逻辑回归算法——解决分类问题
分类:n        二元分类:n                          n        多类别分类:(看成多个二元分类)n                            nn         n<em>逻辑回归</em>中的更新在形式上与线性回归相同,实则不同:h(x) 不同nn        线性回归中:h(x) 是一个线性函数n       <em>逻辑回归</em>中:h(x) 是
多元逻辑回归 - 小技巧(一)
在做多元<em>逻辑回归</em>进行分类<em>问题</em>时,经常需要将某一个分类转化成vector,或者反过来的操作。比如一共有四种分类,那么第二种分类的vector就是:[0;1;0;0], 除了第二个元素为1外,其它的都为0.nn所以<em>问题</em>为:给定一个vector,里边的值代表了是第几重分类:nn比如y = [1;2;4]; 三个样本,第一个样本为分类1,第二个样本为分类2,第三个样本为分类4. 构造一个矩阵,样本分类的相...
Machine Learning第三讲[Logistic回归] --(四)解决过拟合问题
内容来自Andrew老师课程Machine Learning的第三章内容的Solving the Problem of Overfitting部分。nn一、The Problem of Overfitting(过拟合<em>问题</em>)nn1、下面是线性回归的例子,图一、图二、图三反映了三种情况,下见图注释。 nnn2、下面是logistic回归的例子,同样,图一、图二、图三反映了三种情况: nnn3、过拟合问
非线性回归:逻辑回归( Logistic Regression )笔记
Logistic Regression (<em>逻辑回归</em>)1.  基本模型         测试数据为X(x0,x1,x2···xn)         要学习的参数为: Θ(θ0,θ1,θ2,···θn)    向量表示:    处理二值数据,引入Sigmoid函数时曲线平滑化 :得到<em>逻辑回归</em>的预测函数:也可以用概率表示:  正例(y=1),即在给定的x和Θ的情况下,发生的概率为:  反例(y=0),即...
pytorch学习:逻辑回归代码
n# -*- coding: utf-8 -*-n&quot;&quot;&quot;nCreated on Sun Sep 2 09:50:01 2018nn@author: wwwn&quot;&quot;&quot;nnimport torchnfrom torch.autograd import Variablenimport numpy as npnimport matplotlib.pyplot as pltnn#设定随机种子ntorch.m...
二、回归——logistic regression实现多类别分类的实现
一、one-Versus-All,OVA方法nn     一对所有(one-Versus-All,OVA),给定m个类,训练m个二元分类器(将选取任意一类,再将其它所有类看成是一类,构建一个两类分类器)。分类器j使类j的元组为正类,其余为负类,进行训练。为了对未知元组X进行分类,分类器作为一个组合分类器投票。例如,如果分类器j预测X为正类,则类j得到一票。如果他测得X为正类,则类j得到一票。如果测...
【火炉炼AI】机器学习009-用逻辑回归分类器解决多分类问题
【火炉炼AI】机器学习009-用<em>逻辑回归</em>分类器解决多分类<em>问题</em>nn【本文所使用的Python库和版本号】: Python 3.5, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2nn nn前面的【火炉炼AI】机器学习008已经讲解了用简单线性分类器解决二分类<em>问题</em>,但是对于多分类<em>问题</em>,我们该怎么办了?nn此处介绍一种用于解决多分类<em>问题</em>的分类器:<em>逻辑回归</em>。虽然...
MachineLearning—Logistic Regression(四)-逻辑回归应用于手写数字识别
之前的文章对<em>逻辑回归</em>已经进行了较为详尽的介绍,在此我们为了更为迅速方便的理解<em>逻辑回归</em>在手写数字识别当中的应用,我们仅仅做简单快速的回顾。<em>逻辑回归</em>通常应用于二分类<em>问题</em>,而经过拓展其也可以应用于多分类<em>问题</em>,此<em>问题</em>读者可以去看本人写的这篇文章机器学习-Softmax Regression;
逻辑回归原理介绍与案例python代码实现
<em>逻辑回归</em>是用于分类的算法。平常的线性回归方程为f(x)=wx+b,此时f(x)的取值可以是任意的,要让预测的值可以分类,例如分类到class1是预测值为1,分类到class2时预测值为0。这时我们就要用到分类函数。下面来介绍一个分类函数sigmoid:其中z=wx+bf(z)的取值将在0与1之间,如下图有:设f(z)表示分类到class1是的概率,则分类到class2的概率为1-f(z)。假设我们...
机器学习/深度学习入门:sklearn实现多分类逻辑回归
n#!/usr/bin/env pythonn# -*- coding: utf-8 -*-n# @Time : 2018/4/4 19:22n# @Author : HJHn# @Site : n# @File : mul_logistics.pyn# @Software: PyCharmnnnimport numpy as npnimport matplotlib.pypl...
机器学习-逻辑回归(python3代码实现)
<em>逻辑回归</em>(Logistic regression)nn哈尔滨工程大学—537nn算法原理nnnn一、sigmoid函数nn线性回归是将一组输入映射为一个输出值: nhθ(x)=θ0+θ1x1+θ1x2hθ(x)=θ0+θ1x1+θ1x2h_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_1x_2,其中θ0θ0\theta_0是偏置项。 n我们的目的是要找到最合适的θ0,...
softmax回归(Matlab)
softmax回归是<em>逻辑回归</em>的延伸,用来处理多分类<em>问题</em>,此<em>代码</em>是用matlab实现
逻辑回归Python代码
在工程应用中,我们得到一组数据,两维的,如下所示:rnrn-0.017612 14.053064 0n-1.395634 4.662541 1n-0.752157 6.538620 0n-1.322371 7.152853 0n0.423363 11.054677 0n0.406704 7.067335 1n0.667394 12.
逻辑回归对mnist数据集实现逻辑回归
<em>代码</em>如下:#-*- coding:utf-8 _*- n&quot;&quot;&quot; n@author:bluesli n@file: logistic_regression.py n@time: 2018/06/23 n&quot;&quot;&quot;n'''n<em>逻辑回归</em>是基于数字字符逻辑的,所以英文字母是logistic,而不是logicn'''nn'''n1:通过input_data 获取数据n2:分别获取对应的训练样本(784个像素点)...
逻辑回归:原理+代码
(作者:陈玓玏)nn<em>逻辑回归</em>算是传统机器学习中最简单的模型了,它的基础是线性回归,为了弄明白<em>逻辑回归</em>,我们先来看线性回归。nnnn一、线性回归nn假设共N个样本,每个样本有M个特征,这样就产生了一个N*M大小的样本矩阵。令矩阵为X,第i个样本为Xi,第i个样本的第j个特征为Xij。令样本的观测向量为Y,第i个样本的观测值为Yi,那么就会有以下公式: n(X+[1]N*1)*W = Y n也就是说,...
机器学习——逻辑回归的原理及python代码实现
机器学习——<em>逻辑回归</em>的原理及python<em>代码</em>实现rn<em>逻辑回归</em>的数学原理及推导过程rn<em>逻辑回归</em>算法是比较牛逼的二分算法,是分类用的,机器学习算法中,首选的都是<em>逻辑回归</em>,如果<em>逻辑回归</em>做得好,那还选啥其他的,做的不好再选复杂的。rnSigmoid函数方程rnrnrn方程式如下:rnrn自变量取值为任意实数,值域为[0,1]rn这个方程的目的在于分类,一般用于对两个东西进行 分类,也就是分成两类,横轴是任意取值,y轴是 这...
机器学习面试准备之一、线性回归与逻辑回归
机器学习面试准备之一、线性回归与<em>逻辑回归</em>
逻辑回归训练测试的完整代码和数据集
内含完整的<em>逻辑回归</em>数据集,已经<em>逻辑回归</em>训练,训练完成后的模型测试部分(包括<em>代码</em>和完成数据集),用python3编码,可直接运行。训练完成后可直接显示点的颜色和分布,以及训练得到的直线。
小白的机器学习笔记(八)----Logistic回归处理二分类
前面介绍了针对连续值的线性回归,现在我们继续学习针对离散值的Logistic回归。在绪论里面已经说过,回归针对连续,分类针对离散,这里又说Logistic回归针对离散,到底是怎么一回事?其实Logistic回归<em>问题</em>就是一种分类<em>问题</em>,只是名字叫这个而已······nn我们来看看为啥说线性回归不太适合分析离散值。nn第一点原因,因为数据离散分布,受描点的影响大,很容易因为少数几种情况导致拟合的线偏离正...
Java实现逻辑回归算法(LogRegression)对iris数据集分类
使用<em>逻辑回归</em>对iris数据集进行分类,只选取了前2种花的部分样本。java实现。
非线性回归(逻辑回归
一.理论n1.概率n1)定义:对一件事发生的可能性的衡量;n2)范围:0n3)计算方法:na.根据个人置信nb.根据历史数据nc.根据模拟数据n4)条件概率n定1nnn2.<em>逻辑回归</em>(Logistic Regression)n1)在特定的场景中,线性回归不能正确的分类数据n2)基本模型n定2nnn定3nnn3.Cost函数(代价最小化)n线性回归:n定4
逻辑回归原理介绍并构建一个逻辑回归分类器来进行图像二分类
构建一个<em>逻辑回归</em>分类器来进行图像二分类nnnn<em>逻辑回归</em>原理介绍nn<em>逻辑回归</em>主要用来处理二分类<em>问题</em>,目的是预测当前被观察的对象属于哪个组。它会给你提供一个离散的二进制(0或者1)输出结果。<em>逻辑回归</em>的实现过程主要包括构造预测函数与代价函数,选择优化方法更新参数以及决策函数阈值的选取三部分。nnnn1. 构造预测函数nn对于二分类<em>问题</em>,通常选择sigmoid函数作为基础逻辑函数,sigmoid函数的表达...
深度学习之PyTorch---- Logistic回归(二分类问题
n&quot;&quot;&quot;nLogistic 回归n&quot;&quot;&quot;nnnclass LogisticRegression(nn.Module):n def __init__(self):n super(LogisticRegression,self).__init__()n self.lr = nn.Linear(2,1)n self.sm = nn.Sigmoid()n ...
逻辑回归--代码实现(不使用scikit-learn)
参考:https://blog.csdn.net/chibangyuxun/article/details/53148005nnnn1 <em>逻辑回归</em>和线性回归的区别nn线性回归算法是使用线性方程对数据集进行拟合的算法,通常情况下使用线性回归算法可以对某些事物进行预测。例如:房价预测,身高预测,体重预测等等。https://blog.csdn.net/qq_37879432/article/detail...
机器学习逻辑回归:原理解析及代码实现
前到现在为止,我们通过大约1周的时间初步对机器学习是怎么一回事算是有一些基本的理解了,从最基本的线性回归入手,讨论了如何在拿到一堆数据时,先进行数据预处理(暂时未详细阐述,会在以后某个时间段详细论述),然后再假设模型(model)为线性模型,再带入数据通过直接求解法和梯度下降法求解模型的各个特征的权重参数,最后用脊回归和套索回归优化了普通最小二乘法回归,对L1和L2正则化有了进一步地认识。我们的整
逻辑回归python实现
在开源的基础上实现的<em>逻辑回归</em>,纯python实现,采用的是批量梯度下降,用户可以自己换其他的梯度下降方式
TensorFlow的逻辑回归实现
打开微信扫一扫,关注微信公众号【数据与算法联盟】 n n转载请注明出处:http://blog.csdn.net/gamer_gyt n博主微博:http://weibo.com/234654758 nGithub:https://github.com/thinkgamernnnnn <em>逻辑回归</em>我们都知道是用来进行二分类处理的,里边经常用到的阶跃函数是海维塞得阶跃函数(Sig...
Logistic regression (逻辑回归)算法代码实战(二)
上一篇文章详细说明了逻辑斯蒂回归模型的原理,这篇文章中,我将用python通过该算法来实现对鸢尾花数据集的分类。 n1、首先导入三大件nn#三大件nimport numpy as npnimport pandas as pdnimport matplotlib.pyplot as pltnn2、读取数据nnimport osnpath = 'data' + os.sep + 'iris_data....
逻辑回归(Logistic Regression)对非线性可分数据集分类效果差的原因
开篇rn学习了吴恩达神经网络与深度学习第一部分的课程后,赶紧做一做课后习题巩固一下。于是把第二周和第三周的课后编程练习跟着相关资料一步一步的理解与实现。对<em>逻辑回归</em>和单隐层神经网络有了逐渐深入的理解。rn下面简单做下记录,其中最重要的一点是理解了为什么<em>逻辑回归</em>当数据集不是线性可分的时候分类效果会很差。rnWeek2_LogisticRegression_summaryrnLogistyic 回归没有隐层,直...
python逻辑回归代码实例
# -*- coding: utf-8 -*-n&quot;&quot;&quot;nCreated on Tue Feb 6 09:00:31 2018nn@author: wangqingxinn&quot;&quot;&quot;nimport pandas as pdnfrom pandas.core import datetoolsnimport statsmodels.api as smnimport pylab as plnimport n...
关于线性回归和逻辑回归一些深入的思考
在学习完 Andrew Ng 教授的机器学习课程,和多方查阅大神的博客,本以为很简单的<em>逻辑回归</em>,在深思其细节的时候,很多容易让人不理解,甚至是疑惑的地方,这几天一直冥想其中的缘由。1、 为什么是<em>逻辑回归</em>? n都说
建立逻辑回归(LogisticRegression)二分类器
git:<em>逻辑回归</em>二分类器nn已知数据集 testSet.txt 中数据格式如下: n n设第一列特征为x1,第二列特征为x2,第三列标签为znn每一个特征都乘上一个回归系数w,则有z=w0x0+w1x1+w2x2(x0=1)" role="presentation" style="text-align: center; position: relative;">z=w0x0+w1x1+w2x2(x
线性回归、感知机、逻辑回归、SVM
线性回归nn线性回归是一个回归<em>问题</em>,即用一条线去拟合训练数据。 n模型:根据训练数据学习一个特征的线性组合,作为预测函数。 n n学习策略:最小化均方误差损失函数,求解参数w;(注意与感知机的区别,此处误分类点与坐标轴垂直) n n n求解方法: 最小二乘法,梯度下降法(两者的区别) n最小二乘法:对目标损失函数求导,导数为零的点对应的参数,就是待求参数: n均方误差函数: n n目标函数对参数的...
逻辑回归之银行贷款拖欠数据
本例来自于张良均等著《python数据分析与挖掘》 n<em>逻辑回归</em>之银行贷款拖欠数据nn<em>逻辑回归</em>属于概率型非线性回归,因变量取值一般为是和否(0或1)。线性回归、非线性回归皆是基于最小二乘法的、<em>逻辑回归</em>,当自变量之间出现多重共线性时,则要用岭回归和主成分回归。 n所谓的多重共线性是指一些自变量之间存在较强的线性关系。如研究高血压与年龄、吸烟年限、饮白酒年限等因素的关系,这些自变量通常是相关的,如果这种...
机器学习三(sklearn逻辑回归多分类——数字识别)
1.前言nn看了Andrew ng的课程,用python sklearn总结一下<em>逻辑回归</em>——多分类,数字识别。nn2.python<em>代码</em>nn(1)数据集用的sklearn自带,数字0~9分类 n(2)采用和上篇博客一样的算法,稍作调整 n(3)执行<em>代码</em>如下multi_class.py:nnimport util.logistic_regression as lrnfrom sklearn impor...
C++实现回归算法(逻辑回归 线性回归)
C++实现回归算法, 包含线性回归和<em>逻辑回归</em>, <em>代码</em>干净, 整洁, 有注释, 具有良好的封装性, 可直接迁移使用
TensorFlow 逻辑回归样例代码
import tensorflow as tfnimport com.junyang.logic.extern.input_data as input_data#加载数据nmnist = input_data.read_data_sets('D:/Code/tensorflow/learn/Logic/files/', one_hot=True)ntrainimg = mnist.train.ima
基于Python的逻辑回归实现及数据挖掘应用案例讲解
商业背景:随着三大运营商和民营企业的迅猛发展,移动市场竞争激烈,市场日趋饱和,各通信运营商的发展重心由发展新用户过渡到维系保有老用户,为了更好支撑老用户维系工作,用户流失预警作为其中一项重要环节被尤其重视,本案例是基于电信集团某省公司几千万用户数据展开。 n本案例只展示核心步骤及相关<em>代码</em>,使用工具为Python,主要算法和技术为LR、RandomForest、交叉验证法、网格搜索调优参数。nnnn...
梯度下降求解逻辑回归2(代码编写以及三种梯度下降对比)
*上一篇是理论知识、背景介绍以及大体的实现方向,这一篇是具体<em>代码</em>实现nnnn<em>代码</em>编写nn我们的功能模块:nnn写出sigmoid函数,返回被录取的概率,即映射到概率nnnnng(z)=11+e−zg(z)=11+e−zng(z) = \frac{1}{1+e^{-z}} nnnn写出model函数,返回预测结果值,即X(样本值)与theta的矩阵相乘结果nnn(θ0θ1θ2)×⎛⎝⎜1x1x2...
机器学习:逻辑回归与Python代码实现
前言:本篇博文主要介绍<em>逻辑回归</em>(logistic regression),首先介绍相关的基础概念和原理,然后通过Python<em>代码</em>实现<em>逻辑回归</em>的二分类<em>问题</em>。特别强调,其中大多理论知识来源于《统计学习方法_李航》和斯坦福课程翻译笔记以及Coursera机器学习课程。
吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(9)Python实现逻辑回归和正则化(Programming Exercise 2)
Programming Exercise 2: Logistic RegressionnPython版本3.6n编译环境:anaconda Jupyter Notebookn链接:ex2data1.txt、ex2data2.txt 和编程作业ex2.pdf(实验指导书)n提取码:i7con本章课程笔记部分见:<em>逻辑回归</em>正则化n在这一次练习中,我们将要实现<em>逻辑回归</em>并且应用到一个分类任务。我们还将通过将...
逻辑回归logistic原理(python代码实现)
Logistic Regression Classifier<em>逻辑回归</em>主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程,为最大化方程,利用牛顿梯度上升求解方程参数。n优点:计算代价不高,易于理解和实现。n缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高。n使用数据类型:数值型和标称型数据。
PyTorch1.0 在MNIST手写数字数据集上实现Logistic regression 逻辑回归
PyTorch1.0 在MNIST手写数字数据集上实现Logistic regressionrnMNIST手写数字数据集:rn可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取,它包含了四个部分:rnrnTraining set images: train-images-idx3-ubyte.gz (9.9 MB, 解压后 47 MB, 包含 60,000 个样本)rnTrain...
逻辑回归 python代码+训练数据
python实现<em>逻辑回归</em>的例子,值得学习
以logistic Regression为例实现多类别分类及Python实现
关于logistic 回归的内容,参照前面的文章,这里主要讲了多分类的方法和Python的实现,n(一)多分类方法n    1.第一种简单的方法是一对所有(one-Versus-All,OVA),给定m个类,训练m个二元分类器(将选取任意一类,再将其它所有类看成是一类,构建一个两类分类器)。分类器j使类j的元组为正类,其余为负类,进行训练。为了对未知元组X进行分类,分类器作为一个组合分类器投票
使用逻辑回归预测波士顿房价
<em>逻辑回归</em>nn房价预测的例子是很多机器学习课程的经典入门案例,房价受多种因素的影响,例如房屋面积、卧室数量等等,那么是否存在一个方程式能够表达这些因素与房价的定量关系呢?其实这就是机器学习需要解决的<em>问题</em>,寻找最佳匹配方程。本次实验采用的是波士顿房价数据集,关于该数据集,可以参考sklearn的datasets。房价是一个连续值,预测连续值的<em>问题</em>属于<em>逻辑回归</em><em>问题</em>。借助python强大的机器学习类库,我...
R语言使用逻辑回归分类算法
说明<em>逻辑回归</em>属于概率统计的分类算法模型的算法,是根据一个或者多个特征进行类别标号预测。在R语言中可以通过调用logit函数执行<em>逻辑回归</em>分类算法并预测输出概率。通过调用glm函数将family参数也就是响应分布指定为binominal(二项式)。
机器学习-非线性回归( Unlinear Regression) -逻辑回归(Logistic Regression)算法
学习彭亮《深度学习基础介绍:机器学习》课程 nnnnnnn概率nnnn定义nn概率(Probability): 对一件事情发生的可能性的衡量nnnn范围nn0 nnnn计算方法nnn根据个人置信n根据历史数据n根据模拟数据nnnnn条件概率nn n 即A在B发生的情况下的概率=AB同时发生的概率/B发生的概率nnnnLogistic Regression (<em>逻辑回归</em>)nnnn例子nn n以h(x)
6、python逻辑回归代码案例实现
<em>逻辑回归</em>(Logistic Regression)nn    针对因变量为分类变量而进行回归分析的一种统计方法,属于概率性非线性回归。n    n    优点:算法容易实现和部署,执行效率和准确度高。n    n   缺点:离散类型的自变量数据需要通过生成虚拟变量的额方法来使用n   n  n2 公式对比nn线性回归方程nny=a1x1+a2x2+....+anxnnnSigmoid函数(Sigm...
【自学笔记】之Python机器学习算法(2)——利用梯度下降法训练Logistic Regression模型
PS:参考书籍《Python机器学习算法》——赵志勇  @电子工业出版社nn我们从最终<em>代码</em>反过来看计算过程nn1.首先导入模块nnnimport numpy as npnn nn2.然后下面是主训练函数nnndef lr_train_bgd(feature, label, maxCycle, alpha):n '''n 利用梯度下降法训练LR模型n :param feature:...
逻辑回归手撸代码
本篇博客主要是<em>逻辑回归</em>的手撸<em>代码</em>,但是还有我的简单理解,用QW的形式描述。并不是<em>逻辑回归</em>的介绍,如有错误还望指出。<em>逻辑回归</em>与线性回归关系<em>逻辑回归</em>与线性回归同属于广义线性模型。<em>逻辑回归</em>就是用线性回归模型的预测值去拟合真实标记的对数几率。相当于在线性回归模型上加了一层非线性映射。<em>逻辑回归</em>和线性回归就是得到一条直线。线性回归的直线是尽可能去拟合输入向量x的分布,使得训练集中所有样本点到直线的距离最短;而...
逻辑回归实战--R/python代码
 <em>逻辑回归</em>实战--R/python<em>代码</em> nn目录nn  nn<em>逻辑回归</em>nn1、R语言实现:nn1.1 传统统计学算法nn<em>代码</em>解析nn结果查看:nn1.2机器学习:nn2、python<em>代码</em>实现nn2.1传统统计学思想nn2.2 python机器学习思想nn总结:nn<em>逻辑回归</em>nn又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型;nn与多重线性回归的最大区别就是因变量不同,多重线性回归因变量是连...
为什么不使用线性回归而是逻辑回归解决二分类预测问题
1.<em>逻辑回归</em>解决的<em>问题</em>n毫无疑问是分类<em>问题</em>,可以有多分类和二分类。n2.为什么不使用线性回归?(<em>逻辑回归</em>与线性回归的异同?)n一句话,是因为当因变量为概率时,用不了线性回归。n为啥?n线性回归需要两个假设条件,即:nn高斯马尔科夫条件n{cov(ϵi,ϵj)=0if&amp;nbsp;i≠jD(ϵi)=σ2任意iE(ϵi)=0\begin{cases}ncov(\epsilon_i,\epsilon_j)...
逻辑回归解决分类问题
n n n 有监督学习里面的两个<em>问题</em>,一个是线性回归,一个是<em>逻辑回归</em>。n线性回归<em>问题</em>n指的是:能够预测的值是连续的,比如房子的大小和价格的关系。nnnnnnimage.pngnn<em>问题</em>是预测750平方英尺的时候,价格是多少?nnnnnnnimage.pngnn<em>逻辑回归</em><em>问题</em>n指的是分类<em>问题</em>,也就是预测的结果是离散的。n预测一个乳腺癌是否是恶性的,假设乳腺癌是否恶性与年龄和...
逻辑回归简单的代码(scala实现)
package com.sxt.scala.lrimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPointimport org.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsimport org...
逻辑回归实现
参考&amp;lt;&amp;lt;机器学习实战&amp;gt;&amp;gt;中讲解以及上一章理论推导,我们来深入了解一下。n测试数据n机器学习实战中给出一个testSet.txtn-0.017612 14.053064 0n-1.395634 4.662541 1n-0.752157 6.538620 0n-1.322371 7.152853 0n0.423363 11.054677 0n0.406704 7.067335 ...
逻辑回归和决策边界的解释和代码实现(Octave)
这一次,我们从回归<em>问题</em>走向了分类<em>问题</em>nnnn1.拟合函数的选择nn现实世界中我们不仅仅需要实际值的预测,更需要类别的预测。比如,邮件属于垃圾邮件还是正常邮件、性别区分男女等等。在这些<em>问题</em>中,我们的目标只有两种状态,1(是)、0(非),如果采用之前的回归模型,那么我们将会得到,大于1或者小于1的实际值。因为我们回归模型<em>问题</em>中,是用一个函数来拟合数据 nnn想要实现分类模型,我们先来看一看实际<em>问题</em>。
逻辑回归python代码
<em>代码</em>是python完成,使用mnist数据集,实现<em>逻辑回归</em>的功能
sklearn逻辑回归参数中涉及样本不平衡的部分
一、class_weight :n分类模型中各种类型的权重,可以不输入,即不考虑权重,或者说所有类型的权重一样。nn手动输入各个类型的权重:n比如对于0,1的二元模型,定义class_weight={0:0.8, 1:0.2},即表示类型0的权重为80%,而类型1的权重为20%.n选择balanced:n类库根据训练样本量计算权重,表示样本数目越多,权重越小,样本数越少,权重越大。n计算方法如下:...
逻辑回归(Logistic Regression)简介及C++实现
<em>逻辑回归</em>(Logistic Regression)简介及C++实现
线性回归与逻辑回归python实现
1、线性回归定义一个线性回归类LinearRegression只使用一个库numpy在一开始导入from numpy import *(1)先进行初始化由于传入的是训练样本X以及标签y,所以初始化函数为:def __init__(self, X, y):n self.m = len(X)n self.n = len(X[0])n self.theta = ones((self.n...
利用简单逻辑回归(Logistic Regression)学习MNIST手写数字集
一动机:想学习深度学习算法,之前已经看过Andrew NG的课程,听完之后感觉原理也不是很难,于是萌生了上手试一把的冲动,最开始用了TensorFlow,感觉很神奇的几段<em>代码</em>就达成了,然而用TensorFlow感觉还是很黑盒的感觉,还是想用Python手动撸一把,于是就上手试一下。nn二方法:基本原理其实不是很复杂,照着线性回归,改成sigmoid的函数就可以了,超过两个用softmax,Cost...
逻辑回归算法python实战(简单版)sklearn
这是个人学习<em>逻辑回归</em>时写的<em>代码</em>,主要时用的sklearn包。很简单的<em>代码</em>,只适合初学者。
分类算法 -- 逻辑回归方法(理论与python实现)
<em>逻辑回归</em>算法是目前机器学习中比较主流的一种分类算法。通常我们指的分类<em>问题</em>都是一个二分类<em>问题</em>,<em>逻辑回归</em>方法也主要是针对二分类<em>问题</em>的。rn但是,在实际应用中也存在很多多分类<em>问题</em>,比如我们预测一场足球比赛的结果,这就有胜负平三种可能,也即是三种分类。多分类<em>问题</em>我们将在文末加以说明。rn算法步骤rn<em>逻辑回归</em><em>问题</em>其实是将回归的思想用于分类<em>问题</em>rnStep 1: 通过自变量利用回归分析的思想得到因变量预测值yrnSte...
机器学习——影响线性回归和逻辑回归拟合结果的一些问题及解决办法
在先前的两篇帖子中讨论了基本的线性回归和<em>逻辑回归</em>的<em>问题</em>,这些模型还比较理想,实际情况下样本数据的分布可能并没有这么完美,这个时候就会产生一系列的<em>问题</em>。nn1 非线性回归nn很多时候我们碰到的回归<em>问题</em>并不是线性的,而是非线性的。换句话说,我们的样本数据分布不是一条完美的直线,而是一条曲线。以之前线性回归的例子,如下图所示,样本数据的分布更符合一条曲线的形状。那么如何去拟合得到这样的曲线呢?nn在处理...
逻辑回归(Logistic Regression)程序及数据
<em>逻辑回归</em>的程序及数据,采用python编写,简单明了。
吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(7)逻辑回归(Logistic Regression)
5.<em>逻辑回归</em>(Logistic Regression)rn文章目录5.<em>逻辑回归</em>(Logistic Regression)5.1 分类<em>问题</em>5.2 假说表示5.3 判定边界5.4 代价函数5.5 多类别分类:一对多rn5.1 分类<em>问题</em>rn&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbsp; &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbsp; &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbsp; &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbsp;
Tensorflow实现逻辑回归(使用MNIST数据集)
今天我们讲一下如何使用Tensorflow实现<em>逻辑回归</em>,<em>代码</em>中采用了MNIST数据集。nn首先,我们去获取MNIST数据集(下载链接:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/),并将其读取到程序中。<em>代码</em>实现如下所示:nnnimport tensorflow as tfnfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import inpu...
逻辑回归的讲解和代码
<em>逻辑回归</em>模型是由以下条件概率分布表示的分类模型。nn<em>逻辑回归</em>模型源自逻辑分布,其分布函数使S形函数;nn<em>逻辑回归</em>:用于分类<em>问题</em>中,预测值为离散值;算法的性质是输出值永远在0和1之间;nn<em>逻辑回归</em>的模型假设:,nnnnh(x)的作用:对于给定的输入变量,根据选择的参数计算输出变量=1的可能性,nn代价函数:nn梯度下降算法:nnnnnn高级优化算法:共轭梯度法、BFGS变尺度法、L-BFGS限制变尺...
c++实现逻辑回归算法
样本从csv文件中读出迭代10次,学习率为0.001结果为:样本集:x1    x2      y34.6 78 030.2 43.8 035.8 72.9 060.1 86.3 179 75.3 145 56.3 061.1 96.5 175 46.5 176 87.4 184.4 43.5 195.8 38.2 075 30.6 0#include &amp;lt;iostream&amp;gt;n#incl...
python数据分析与挖掘实战 逻辑回归代码勘误
不气不气就不气,发现这本书的<em>代码</em>真的是错误多啊,但是理解思路就可以了,学习本来就是不断改错的过程啊nn在运行源<em>代码</em>时,报错nnnn感觉是下标越界的样子,后来发现,,原来源<em>代码</em>筛选特征时整体的数据,所以只要把最后一列数据drop掉就好了。。。nn修改后的<em>代码</em>在此nn nnnn好了,完美解决 ,看一眼结果吧nn...
logistic regression 超详细java代码 带 数据集
超详细的logistic regression java<em>代码</em> 带数据集,外文网站找了n天找到的
Logistic Regression(逻辑回归)模型实现二分类和多分类
版权声明:本文为原创文章:http://blog.csdn.net/programmer_wei/article/details/52072939Logistic Regression(<em>逻辑回归</em>)是机器学习中一个非常非常常见的模型,在实际生产环境中也常常被使用,是一种经典的分类模型(不是回归模型)。本文主要介绍了Logistic Regression(<em>逻辑回归</em>)模型的原理以及参数估计、公式推导方法...
基于python的logistic回归分类
个人学习笔记:看机器学习实战这本书,里面关于logistic回归分类的原理以及在python上的实现讲得简单明了,通俗易懂。n      书里只谈到logistic回归在二分类上的应用,并没有举例多分类的应用例子。经个人网上查询,其实多分类跟二分类也是大同小异,可参考这篇文章nhttp://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/51590376d
机器学习07-逻辑回归-代价函数与梯度下降的优化
一,代价函数 rn  针对<em>逻辑回归</em>,本篇博文讲述<em>逻辑回归</em>里的代价函数,并给出优化后的梯度下降算法,读完本篇博文你应该可以使用<em>逻辑回归</em>了。如何拟合<em>逻辑回归</em>模型的参数θ。具体来说,我要定义用来拟合参数的优化目标或者叫代价函数,这便是监督学习<em>问题</em>中的<em>逻辑回归</em>模型的拟合<em>问题</em>。rnrnrnrnrn 对于线性回归模型,我们定义的代价函数是所有模型误差的平方和。理论上来说,我们也可以对<em>逻辑回归</em>模型沿用这个定义,
[机器学习]逻辑回归(Logistics)及代码实现
LR:nnsoftmax:nndef soft_max(data, K, alpha, lamda):n n = len(data[0]) - 1 #样本维度n w = np.zeros((K, n)) #当前权值,每个类都有自己的权值n wNew = np.zeros((K, n)) #临时权值:迭代过程中的权值n for times in range(1000):n ...
STM32F10x最新固件库及例程v3.5下载
STM32F10x最新固件库v3.5,内含例程。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/keith_cheung/7792707?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/keith_cheung/7792707?utm_source=bbsseo[/url]
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