逻辑回归简介：逻辑回归主要处理分类问题，属于线性模型，模型表达能力有限需要构建深层次的特征。ps：在推荐模型里对LR改进著名的有FM和FFM模型增加了特征自组合出更高维度的特征来加强模型的表达。ps：FM（因子分解机）对模型的参数以及对应的特征进行分解来达到特征组合的目的。ps：FFM（场感知因子分解机）对FM引入了场的概念对FM的计算域进行了限定（只会跟其余场的特征进行计算），提高了计算速度。这
【笔记】逻辑回归一、介绍篇1.1什么是逻辑回归LR是Logistic Regression Classifier，本质上是线性回归，特殊之处在于特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z)，即先把特征线性求和，然后使用函数**g(z)**作为假设函数来预测。g(z)可以将连续值映射到0 和1。逻辑回归使用的g(z)函数是sigmoid函数。因此逻辑回归=线性回归 + sigmoid。逻辑回归的表达
文章目录构造hypothesis构造损失函数通过“梯度下降法”求参数
θ
\theta
θ代码实现Reference
逻辑回归算法背后的数学看完Andrew Ng老师的机器学习公开课后，对于逻辑回归部分，打算写篇学习笔记记录总结一下，也和大家共同分享。 1 基本思能逻辑回归（Logistic Regression）和线性回归（Linear Regression）的模型和原理是相似的（哈哈，给我的感觉就像是街霸游戏里的Ryu和Ken），按照我的理解，算法大致可以分为以下步骤：&nb
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)，这个拟合的过程就称作回归。利用逻辑回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。线
Logistic 回归 概述Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线(Decision Boundary)建立回归公式，以此进行分类。须知概念Sigmoid 函数回归 概念假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（这条直线称为最佳拟合直线），这个拟合的过程就叫做回归。进而可以得到对这些点的拟合直线方程，那么
和里面的公式：...
原创
2023-06-09 14:15:51
104阅读
本文符号约定参见《机器学习之矩阵微积分及其性质》。假设有个数据，每一个数据由个特征构成，如下： feature_1 feature_2 feature_n value 1 ... 2 ... . . . ...
原创
2021-07-16 09:41:50
676阅读
老规矩–妹妹镇楼：
一. 逻辑回归 目的：经典的二分类算法 机器学习算法选择：先逻辑回归再用复杂的，越简单越好。 逻辑回归的决策边界：可以是非线性的。二. Sigmoid函数(1). 公式：
记录Logistic的一次详尽公式推导及使用简介 文章针对像我一样数学弱又想学好机器的朋友们！手写推导过程尽可能的详尽。后面还有案例实现，希望也能帮助大家理解。 Logistic 回归模型和线性回归一样，都是 y = wx + b ，其中 x 可以是一个多维特征，唯一不同的地方在于Logistic 回归会对 y 作用一个Logistic 函数，将其变为一种概率结果，Logistic 函数作为逻
逻辑回归逻辑回归概念逻辑回归属于线性模型,虽然名字是回归,但是实际上是用来解决分类问题,主要是二分类问题. 之所以叫逻辑回归,是因为预测函数用到了逻辑函数,也叫作sigmoid函数:g(z)=11+e−z逻辑函数如下图所示:可以看出逻辑函数能够把所有输入映射到[0-1]之间. 之所以引入逻辑函数,是因为线性回归的输出可能超出1,如果用来解决二分类问题显然是不太合适的,所以需要用逻辑函数把输入映
在之前的文章当中，我们介绍过了简单的朴素贝叶斯分类模型，介绍过最小二乘法，所以这期文章我们顺水推舟，来讲讲线性回归模型。线性回归的本质其实是一种统计学当中的回归分析方法，考察的是自变量和因变量之间的线性关联。后来也许是建模的过程和模型训练的方式和机器学习的理念比较接近，所以近年来，这个模型被归入到了机器学习的领域当中。然而，不管它属于哪个领域，整个模型的思想并没有发生变化。我们只要有所了解即可。模
原创
2021-04-29 16:01:20
491阅读
导读逻辑回归是一种线性模型，更确切的说是嵌套了一层sigmoid函数的线性模型。写在滕王阁下的一篇文章01 为什么叫逻辑回归分类和回归是机器学习中两类经典的问题，而逻辑回归虽然叫回归，却是一个用于解决分类问题的算法模型，但确实跟回归有着密切关系——它的分类源于回归拟合的思想。解释这个问题，得首先从回归和分类的特点说起。回归，最简单的场景就是用身高拟合体重：给出一组身高数据，通过训练可以拟合获得期望
逻辑回归（logistic regression）被广泛用于分类预测，例如：银行通过客户的用户行为判断客户是否会流失，医院通过病人肿瘤的形态特征判断肿瘤是否为良性，电子邮箱通过对邮件信息的识别判断是否为垃圾邮件等等。作为目前最流行使用的一种学习算法，逻辑回归能非常有效地对数据进行分类。1. 回归假设，其中： 代表特征向量（即影响因子向量），代表参数的转置矩阵， 代表一个常用的逻辑函数，为S形函数（
在上篇中，我们已经实现了lmdb的制作，实际上就是将训练和测试的图片的信息存放在Datum中，然后再序列化到lmdb文件中。上篇完成了数据的准备工作，而要跑通整个实验，还需要在data_layer.cpp中做一些相应的修改。data_layer.cpp中的函数实现了从lmdb中读取图片信息，先是反序列化成Datum，然后再放进Blob中。仔细想一下可以知道，因为原先caffe的data_layer
本文主要介绍多层感知器模型（MLP），它也可以看成是一种logister回归，输入层通过非线性转换，即通过隐含层把输入投影到线性可分的空间中。如果我们在中间加一层神经元作为隐含层，则它的结构如下图所示 ，其中 D和L为输入向量和输出向量f(x)的大小。 隐含层与输出层神经元的值通过激活函数计算出来，例如下图：如果我们选用sigmoid作为激活
摘要提出了一种基于波利亚-伽马数据扩增和诱导点的可扩展随机变分方法。与以往的方法不同，我们获得了基于自然梯度的封闭式更新，从而得到有效的优化。我们在包含多达 1100 万个数据点的真实数据集上评估了该算法，证明它比目前的状态快了两个数量级，同时就精度而言，它也具有竞争性。1、 介绍高斯过程(GPs)提供了一种流行的贝叶斯非线性非参数的回归和分类方法。由于 GPs 能够精确地适应数据，从而在提供良好
什么是逻辑回归LR 是 Logistic Regression Classifier，本质上是线性回归，特殊之处在于特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数 g(z) 是 sigmoid 函数。因此逻辑回归 = 线性回归 + sigmoid。线性回归公式： 有时候为了方便，将权值向量和输入向量加以扩充，仍记作 即 即：sigmoid 公式：因此，逻辑回归的公式：逻辑回归的优势逻辑回归的优点：它是直
下面将详细讲解推导逻辑回归sigmod激活函数、逻辑回归损失函数、逻辑回归梯度下降，只作为自己学习笔记。一句话总结逻辑回归：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。逻辑回归全方位推导1 问题引出由问题引出sigmod激活函数存在意义：线性回归模型预测值为连续的实数，而对于预测二分类任务的样本标签为0和1时，线性回归模型似乎不能很好的
机器学习1. Logistic回归1.1 原理1.2 sklearn实现 1. Logistic回归1.1 原理Logistic回归是一种分类算法，通过将线性回归预测值映射到{0, 1}之间实现预测值到概率的转换；即根据数据集对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。Logistic回归选择Sigmoid作为映射函数，其中Sigmoid函数及其导数如图：选择Sigmoid函数原因：在(-,+)区间
