1.逻辑回归1.1 introduce 逻辑回归用于分类问题，例如判断一封邮件是否为垃圾邮件，一颗肿瘤为恶性肿瘤还是良性肿瘤。 如图所示，若依然使用线性回归训练模型，则本来拟合的曲线为左边那条，加入最右上角的数据后，拟合的曲线斜率减小了。因此我们需要改变策略，可以设定一个固定的阈值0.5，超过0.5则预测为1，低于0.5则预测为0。 因此，我们应当使我们的假设函数始终处于[0
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2024-03-20 16:47:46
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# linear_model.LogisticRegression 逻辑回归回归分类器（又叫logit回归，最大熵分类器）# linear_model.LogisticRegressionCV 带交叉验证的逻辑回归分类器# linear_model.logistic_regression_path 计算Logistic回归模型以获得正则化参数的列表# li
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2024-04-16 20:53:57
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线性回归与逻辑回归的正则化一、为什么要正则化？说起正则化要从过拟合问题说起。当我们拥有相当多的特征时，机器学习出来的假设可能在训练集上符合的很好，但是却未能在新的测试集上取得好的效果，这就是我们通常意义上所说的过拟合现象。通常意义上可以采用舍弃一部分特征的方法来避免过拟合，但是相对的会舍弃一些特征信息。当我们需要保留所有特征变量时，我们就会使用正则化的方法。在正则化过程中，我们将保留所有的特征变量
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2023-10-08 19:41:40
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在分类问题中,你要预测的变量 y 是离散的值,我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法,这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。在分类问题中,我们尝试预测的是结果是否属于某一个类(例如正确或错误)。分类问 题的例子有:判断一封电子邮件是否是垃圾邮件;判断一次金融交易是否是欺诈;之前我们 也谈到了肿瘤分类问题的例子,区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。我们可以用逻辑
"逻辑回归算法”（分类算法）
在这个算法里，我们的假设函数长这样： 简化一下，把叫做Z，那么原函数就变成了 图示如下： 是不是感觉长得很像累计分布函数啊…… （第二个图是累计分布函数的） 嗯。反正差不多，所以高数的知识可以直接拿过来用了。 逻辑回归算法，计算目的是为了分类。按照图中所示，当的时候，大于0.5，那么假如你要分类，1为在某类，0为不在某类，那四舍五入就是1个1……。同理，
第三章，逻辑回归(分类)and正则化上半部分：逻辑回归假设函数： （可以通过增加多项式来拟合曲线） 要求： 重新定义函数为： g(z)图像： 新的代价函数： 图像：合并：（和线性回归类似，h(x)不同，有除以m） 1.决策边界：对应h(x)=0.5，即theta' * X=0。2.
作者丨Poll，编辑丨极市平台阅读目录LP范数L1范数L2范数L1范数和L2范数的区别DropoutBatch Normalization归一化、标准化 & 正则化Reference在总结正则化（Regularization）之前，我们先谈一谈正则化是什么，为什么要正则化。个人认为正则化这个字眼有点太过抽象和宽泛，其实正则化的本质很简单，就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的
#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得；#注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要、难理解或容易忘记的内容并做了些补充，并非是课堂详细笔记和要点；#标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容，参考文献列于文末。博主能力有限，若有错误，恳请指正；#------------------------------------------------------
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2024-08-30 16:56:10
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本文记录线性回归的一般步骤，并不会详细介绍原理。视频教程: 第七章Logistic回归和第八章正则化。笔记-原理介绍、公式推导代码1. logistic回归前面介绍过线性回归，线性回归主要是做预测的，而本文介绍的逻辑回归则是做分类，逻辑回归可以处理二分类和多分类问题。在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融
算法原理模型逻辑回归模型是一个二分类的对数线性模型。令样本数据集为 其中，是样本的特征，是样本的类别，限定为0或1。逻辑回归模型的数学表达式为 单单看这个表达式可以发现，它跟上节讲到的感知机模型是很类似的，感知机使用sign函数对线性表达式进行转化，而逻辑回归是用了sigmoid函数，这也是为什么感知机中的类别标签是1和-1，而逻辑回归的类别标签是0和1。但是在算法思想上两者却完全不同，感知机利用
逻辑回归是解决分类问题的最常用算法，不过常常也让人摸不着头脑。下面10道题带你简单了解逻辑回归算法背后的“逻辑”。逻辑回归模型1.逻辑回归是监督机器学习的算法吗？答案：是。逻辑回归之所以是监督机器学习的算法，原因在于它使用了真值对数据进行训练。监督机器学习训练模型时会有输入变量X和目标变量Y。2.逻辑回归主要用来做回归吗？答案：错。逻辑回归是分类算法，不要被它的名字给迷惑了
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2024-09-02 11:01:37
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文章目录概括术语混淆特征缩放归一化(normalization)Rescaling (min-max normalization)Mean normalization 均值归一化标准差标准化Scaling to unit length其他归一化方式Standardization（标准化） 概括首先根据维基百科（参考[3]）中所说，归一化（normalization）和标准化（standardiz
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2024-03-25 21:31:24
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机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合（overfit）。即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用使用正则化，例如 L1 和 L2 正则化。但是，正则化项是如何得来的？其背后的数学原理是什么？L1 正则化和 L2 正则化之间有何区别？本文将给出直观的解释。1. L2 正则化直观解释L2 正则化公式非
导读：上一节中，我们讲了使用多项式的方式使得逻辑回归可以解决非线性分类的问题，那么既然使用了多项式方法，那势必模型就会变的很复杂，继而产生过拟合的问题。所以和多项式解决回归问题一样，在逻辑回归中使用多项式也要使用模型正则化来避免过拟合的问题。作者 | 计缘逻辑回归中使用模型正则化这一节我们使用Scikit Learn中提供的逻辑回归来看一下如何使用模型正则化。在这之前先来复习一下模型正则化。所谓模
在逻辑回归中添加多项式项，从而得到不规则的决策边界，进而对非线性的数据进行很好的分类。但是众所周知，添加多项式项之后，模型会变变得很复杂，非常容易出现过拟合。因此就需要使用正则化，且sklearn中的逻辑回归，都是使用的正则化。1.逻辑回归中使用正则化对损失函数增加L1正则或L2正则。可以引入一个新的参数来调节损失函数和正则项的权重，如：$ J(\theta)+\alpha L_{1} $。（对于
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2024-04-11 19:30:08
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机器学习 第一章：机器学习基础 第二章：线性回归 第三章：逻辑回归 第四章：BP 神经网络 第五章：卷积神经网络 第六章：循环神经网络 第七章：决策树与随机森林 第八章：支持向量机 第九章：隐马尔科夫 第十章：聚类等算法 ... 正则化逻辑回归-python实现机器学习前言一、基础概念二、构造损失函数三、梯度下降法求解最小值四、正则化逻辑回归总结 基于吴恩达机器学习的习题 前言机器学习是从
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2023-11-23 20:27:26
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EX2 逻辑回归练习 假设你是一个大学某系的管理员，你想根据两项考试结果来确定每个申请人的录取机会。你有以前申请人的历史资料以作为逻辑回归的训练集。对于每一个训练集，你拥有每个申请人的两项考试的分数与最终录取与否的信息。绘出数据散点图figure; hold on;
%Find indices of postive and negative examples
pos = find(y==1);
n
六、逻辑回归(Logistic Regression)6.1 分类问题逻辑回归算法
原创
2022-07-13 09:57:11
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机器学习之逻辑回归中正则化的正则参数1、数据背景 我们的数据来源为《吴恩达机器学期——第二周》相关数据集可在coursera当中获取下载，其课程来源为Stanford University，本篇文章中我们不会过多讲解手撸的回归算法，主要集中在正则参数对拟合结果的影响。 设想你是工厂的生产主管，你有一些芯片在两次测试中的测试结果。对于这两次测试，你想决定是否芯片要被接受或抛弃。为了帮助你做出艰难的决
knn通过正则化项减小方差# 通过正则化减小提高模型你能力 来减小方差from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCVfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.preprocessing import StandardScaleriris = datasets.load_iris()...
原创
2022-07-18 14:56:51
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