第04课逻辑回归——给病患和鸢尾花分类

零基础学机器学习 2022-01-04 13:49:30

4.2 从回归问题到分类问题
- 代码：4.2 从回归问题到分类问题｜code_1.py
4.3 通过逻辑回归解决二元分类问题
4.7 通过逻辑回归解决多元分类问题

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逻辑回归 一、从回归问题到分类问题回归基础请见上一篇文章：https://blog.csdn.net/sjjsaaaa/article/details/115967347 1.机器学习中的分类问题事物的类别，正确的分类观是建立科学体系、训练逻辑思维能力的重要一步。举例：根据客户的收入、存款、性别、年龄以及流水，为客户的信用等级分类。读入图片，为图片内容分类（猫、狗、虎、兔）手写数字识别，输出类别0-9 手写文字识别。也是分类问题，只是输出类别有很多，有成千上万个类。而机器学习的分类方法，也

数据科学导论学习小结——其三这是笔者大学二年级必修科目《数据科学基础》个人向笔记整理的第三部分，包含第六章节。本笔记内容基于清华大学出版社《数据科学导论-探索数据的奥秘》的相关知识。对于同样学习本门学科的读者可以此做参考方便您的学习；对于其他对本学科或相关领域感兴趣的读者，也可以在对本篇的阅读中激发兴趣。文章目录数据科学导论学习小结——其三第六章建模与性能评价6.1 统计建模（1）基本概念回顾（2）常见的概率密度函数6.2 回归模型6.3 朴素贝叶斯模型2.读入数据总结第六章建模与性能评价本

Logistic回归公式推导和代码实现 1，引言　　logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一，有人称之为逻辑回归或者逻辑斯蒂回归。虽然他称为回归模型，但是却处理的是分类问题，这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数Sigmoid，将线性模型得到的连续结果映射到离散型上。它常用于二分类问题，在多分类问题的推广叫softmax。　　本文首先阐述Logistic回归的定义，然后介绍一些最优化算法，其中包括基本的梯度上升法和一个改进的随机梯度上升法，这些最优化算法将用于分类器.

数据挖掘的定义？数据挖掘是指从大量的、随机的、不完全的、有噪声的、模糊的应用数据中，提取出潜在有价值的信息，该过程自动完成，信息的表现形式可以为规则、概念、模型、模式等。知识发现的过程？确定知识发现的目标数据采集数据探索数据预处理数据挖掘模式评估数据挖掘任务主要集中在哪些方面（也叫数据挖掘的模式类型）？哪些是预测性任务，哪些是描述性任务？主要集中在回归、分类、预测、关联、聚类、异常检测6个方面，前3个是预测性，后3个是描述性 pandas两种核心数据结构一维数据结构Series，二

让我们总结一下逻辑回归与其他分类模型的优缺点。优点当数据是线性可分的时，算法保证能找到一个类间的分离超平面。提供类概率估计不容易过拟合（但通常对数据存在欠拟合）高度可解释（与每个特征相关的权重表示其重要性）高度可扩展（需要的参数数量与特征数量线性相关）可以处理冗余特征（通过赋予它们接近 0 的权重）超参数数量较少缺点只能找到类别之间的线性决策边界通常被更复杂的模型超越仅支持二分类，但可以扩展到多分类。将逻辑回归扩展到多分类问题（称为多项式逻辑回归或softmax 回归）在这篇文章中有介绍。

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