作者：奶糖猫一、算法概述逻辑回归(Logistic)虽带有回归二字，但它却是一个经典的二分类算法，它适合处理一些二分类任务，例如疾病检测、垃圾邮件检测、用户点击率以及上文所涉及的正负情感分析等等。首先了解一下何为回归？假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)
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2024-04-18 09:30:02
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线性回归算法线性模型就是对输入特征加权求和，再加上一个我们称为偏置项（也称为截距项）的常数，以此进行预测简单（单变量）线性回归的目标是：通过模型来描述某一特征（解释变量x）与连续输出（目标变量y）之间的关系。 当只有一个解释变量时，线性模型的函数定义如下： y＝w0＋w1x 其中，权值w0为函数在y轴上的截距，w1为解释变量的系数。我们的目标是通过学习得到线性方程的这两个权值，并用它们描述
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2024-03-28 17:10:20
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我会将学习笔记陆续分享出来，为有兴趣深度学习的同仁提供便利。再次由衷感谢吴恩达老师的精彩讲解和无私奉献！特别说明：图片来源于吴恩达老师视频截图。 附文本：欢迎回来，在本节我们将讨论怎么样计算偏导数来实现logistic回归的梯度下降法。它的核心关键是，其中有几个重要公式用来实现logistic回归的梯度下降法。但在本节视频中，我们将使用导数流程图来计算
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2024-04-14 22:28:43
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*上一篇是理论知识、背景介绍以及大体的实现方向，这一篇是具体代码实现代码编写我们的功能模块：写出sigmoid函数，返回被录取的概率，即映射到概率 g(z)=11+e−z
g
(
z
)
=
1.逻辑回归中的梯度下降（Logistic Regression Gradient Descent ）我们讨论怎样通过计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降算法。它的关键点是几个 重要公式，其作用是用来实现逻辑回归中梯度下降算法。但是在本节视频中，我将使用计算 图对梯度下降算法进行计算。我必须要承认的是，使用计算图来计算逻辑回归的梯度下降算 法有点大材小用了。但是，我认为以这个例子作为开始来讲解，可以
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2024-01-11 15:47:33
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logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。其公式如下: &nb
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2024-03-28 14:08:49
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建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学管理员，你想根据两次考试的结果
来决定每个申请人的录取机会，你有以前申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训
例子，有两个考试的申请人的分数和录取决定，为了做到这一点，建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。 导入数据，并读取数据import numpy as np
import p
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2024-04-03 10:17:59
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梯度计算过程如下： 线性回归： 逻辑回归 优化 使梯度下降进行逻辑回归的速度提高，适合数据比较大 >> options = optimset('GradObj','on','MaxIter','100'); >> initialTheta = zeros(2,1) initialTheta = 0
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2019-12-16 21:23:00
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文章目录逻辑回归的计算逻辑使用python实现运行结果 逻辑回归是一种经典的二分类算法（当然也可以用作多分类），也是我们在进行数据分析和挖掘过程中最常使用的算法之一。 通常我们在选择机器学习算法的时候，往往都是先选取简单的模型，如逻辑回归模型，因为它的原理简单、可解释性强，我们将简单的模型和复杂的模型取得的结果进行对比，如果它们效果差不多，那我们也没有必要选择复杂的模型了，逻辑回归就是这样一
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2024-04-07 11:43:27
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先说下线性回归(直接上图)如上图所示，根据肿瘤尺寸数据进行判断。设hypothesis函数为根据上图可以看出线性h(x)能够将上述数据进行有效分类，当h(x)>0.5,则为肿瘤患者，当h(x)<0.5，则为正常。但是线性模型会出现下面的一种情况此时通过调整线性模型的参数后最终得到的线性模型为蓝色的直线，此时就会发现最右侧的红色叉号被预测成了正常，这显然是不合理的，并且后果是严重的（人家
引入梯度下降算法可以用于在线性回归（及以外）问题中帮助我们求出最小的代价函数\(J\)。基本步骤：先初始化\(\theta_0和\theta_1\)，一般选择同时初始化为0。然后持续改变\(\theta_0和\theta_1\)来减少代价函数\(J\)，直到最小值，或者是局部最小值。假设我们把下图现象成想象成一座山，想象你站在红色的山顶上，该用什么步伐和方向才能最快下山。如果你的起点偏移一点，你可
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2024-05-09 09:15:01
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机器学习 -- 线性回归一、梯度下降法1、概念2、对比分析梯度下降法和最小二乘法3、代码 “故不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海” 线性回归的第二部分，梯度下降法 一、梯度下降法1、概念 在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一。这是一种很重要的优化方法，需要进行好
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2024-05-06 18:45:56
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FLowUs邀请链接：https://flowus.cn/login?code=AXNU63
FlowUs邀请码：AXNU63用到的文件:
链接：https://pan.baidu.com/s/1V3gtif8jTFU62VvUBYhZfQ
提取码：mtphLogistic RegressionThe data我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想
梯度下降： 对theta1， theta2， theta3 分别求最快梯度下降的方向，然后根据给定的学习率，进行theta1， theta2， theta3的参数跟新假定目标函数 J(theta) = 1/2m * np.sum(h(theta) - y)^2 / len(X)梯度下降的策略分为3种， 批量梯度下降： 每次迭代输入全部的数据， 效果好，但耗时&
一句话概括： 1、logistic回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然法，运用梯度下降求解参数，从而实现分类。 2、梯度下降就是通过对代价函数求导，得到梯度的方向，也就是代价下降最快的方向，然后使得参数沿着该方向更新就可以使得代价下降最快。之前一直在想逻辑回归为啥跟神经网络差不多，其实，他们本来就差不多~~只是区别在神经网络可能有多层，逻辑回归只有一层。 可以将Logistic Regress
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2024-04-01 01:51:35
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这一节讨论怎么计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降法，它的核心关键点是其中有几个重要法公式用于实现逻辑回归的梯度下降法。这里将使用导数流程图来计算梯度，必须承认，用导数流程图来计算逻辑回归的梯度下降有点大材小用了。但以这种方式来讲解可以更好地理解梯度下降，从而在讨论神经网络时，可以更深刻全面地理解神经网络。回想一下逻辑回归的公式，如下图所示，现在只考虑单个样本的损失函数，现在写出该样本的偏导数流程图
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2024-04-11 15:18:47
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一、The data 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。#三大件
import numpy as np
i
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2024-04-18 12:11:08
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文章目录前言梯度下降法梯度梯度法逻辑回归思路公式推导代码实现西瓜数据集手写梯度下降法求解二分类逻辑回归模型可爱的sklearn求解参考 前言逻辑回归，其实不是回归任务，而是分类任务，逻辑回归模型对二分类问题效果较好。梯度下降法梯度import numpy as np
def function_2(x):
return x[0]**2 + x[1]**2
def numerical_gra
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2024-04-18 09:44:19
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一般来说，二项逻辑斯谛回归模型是一个二分类判别模型，由条件概率分布P(Y|X)
P
(
Y
|
X
)
表示，随机变量X
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2024-05-06 22:01:08
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在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。一. 梯度在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,简称grad f
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2024-04-19 12:16:37
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