阅读本文需要的背景知识点：线性回归、最大似然估计、一丢丢编程知识一、引言 前面几节我们学习了标准线性回归，然后介绍了三种正则化的方法 - 岭回归、Lasso回归、弹性网络回归，这些线性模型解决的都是回归的问题。最开始还介绍了两种简单的算法-PLA与口袋算法，他们解决的是分类问题。 那么我们能使用回归的方式来解决分类问题么，答案是肯定的，这就是下面要介绍的模型 - 对数几率回归算法1（Logi
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2024-05-21 10:50:38
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线性回归模型所预测的是一个连续值或任意实数。下面介绍一种能够回答Yes-No类型的问题（如，这封邮件是否为垃圾邮件？）的模型。在机器学习领域，有一个极为常见的函数——logistic函数。由于外形与字母S相仿，它也称为sigmoid函数（sigma为等价于S的希腊字母）。从上图可清楚地看到logistic/sigmoid函数呈现出类似字母“S”的形状。logistic函数是一个概率分布函数，即给定
逻辑回归的编程实践
题目理解编程实现对率回归，分析西瓜数据集3.0α上的运行结果：将西瓜数据集分成训练集和测试集，利用对率回归模型分析运行结果。算法原理对率回归模型是一个典型的二分类任务学习模型，二分类问题输出标记y∈{0，1}，最理想的是“单位阶跃函数”：但是单位阶跃函数不连续，不能直接用于线性模型的预测。因此需要找到一个类似的连续函数，即参数在取中间
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2024-05-08 16:56:36
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今天拜读南大周志华老师今年1月的新书《机器学习》, 决定趴一趴Logistic Regression. 在各种书籍, 网络中它们翻译各不相同, 有叫”逻辑回归”的, 也有叫”对数回归” “的, 也有叫”对数几率回归”. 其实, 这几个概念都是同一个概念.当然, 我是认为周志华老师的”对数几率回归”的说法比较恰当.那我就来当个”传教士”, 说说什么是”对数几率回归”, 为什么要叫”对数几率回归” ?
一.对数几率回归的定义1.1 广义线性模型在之前的机器学习(一)：深入解析线性回归模型一文中所介绍的线性模型都是基于这种形式的。但对于某些数据集虽然其自变量与因变量并不满足一元函数关系，但是可以通过某些函数让输入空间到输出空间的非线性函数映射转换成输入空间到输出空间的线性函数映射，即： 其中，为单调可微函数。为了方便理解这里也给出一个例子：当在指数尺度上变化时，我们可以让作为线性模型逼近的目标，即
0 前言上篇：从零实现线性回归 此内容主要依据李沐老师的《动手学深度学习》课程，同时结合了网络上其它资料和自己的理解。1 创建与读取数据集导入模块：import torch
import numpy as np
from torch.utils import data
from d2l import torch as d2l超参数的设置与上节一样，我们把上节的synthetic_data方法放入了
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2024-04-20 20:35:02
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调用sklearn.linear_model中的LogisticRegression库，尝试通过对率回归对离散数据进行划分，类推，最终绘制一棵决策树。
原创
2023-05-17 15:39:00
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逻辑回归，别看他的名字是回归，它其实是一个分类问题，而且是一个二分类的问题!逻辑回归是一个线性分类的问题。所以它的决策边界也是一个线性的。但是它的激励函数是非线性的哈！之前在进行ml的学习的时候，我已经介绍过相关的东西，详见博客逻辑回归，包括他的假设函数，代价函数，它的优化算法可以是梯度下降，随机梯度下降，牛顿法等等，但是在上学校的ml的课程的时候，我发现了不仅可以用梯度下降来更新我们的参数，还可
首先，对数几率回归和线性回归的一点直观上的理解：线性回归目的是找到一条直线（或者超平面）尽可能地接近所有的训练数据点，而对数几率回归（二元）的目的是找到一条直线（或者超平面）尽可能地分开两种不同类别的数据点。简单回顾下线性回归的思路：线性回归试图找到一组参数Θ从而构建函数h(x)，从而让h(x)尽可能地拟合或者说接近y。一般方法是构建损失函数，采用最小二乘法去最小化J(Θ)。现在转到对数几率回归：
Logistic Regression简介对数几率回归，也称为逻辑回归，虽然名为“回归”，但实际上是分类学习方法。优点不仅可以预测类别，还可以得到近似概率，对许多需要利用概率辅助决策的任务很有用。直接对分类可能性建模，无需考虑数据分布的问题。对率函数任意阶可导，有很好的数学性质缺点特征空间较大时，性能表现不好容易欠拟合，一般准确率不高只适用线性可分问题基本原理分类函数考虑二分类任务，输出类别标记为
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2024-07-22 08:41:24
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import numpy as np from numpy import random def dataload(filename,l,r):#导入数据，感觉导入的有点困难 f=open(filename) ar=f.readlines() num=len(ar) mat=np.zeros((r-l
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2017-06-23 20:11:00
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单纯理解算法还算容易，但是到实际工作中就往往理不清头绪，特征变量从哪来，又怎么选，模型的输出结果是什么，如何评价模型好坏，有了模型如何应用，模型上线之后还要做什么等等一系列问题。今天我们就以常用的逻辑回归为例，结合实际场景说说如何应用结果问题的过程。对于数据产品经理、数据建模师、数据挖掘工程师、数据分析师来说，都必须了解全部流程。算法描述逻辑回归(Logistic Regression)是应用
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2024-04-12 12:47:08
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目录✨主程序✨画图程序 ✨代码修改细节✨结果展示✨参考 主程序import os
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
from createPlot import createPlot
import m
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2024-06-12 18:07:35
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上期讲到回归BUG，本文将讨论一些回归测试的最佳实践和方法，它们将有助于处理回归BUG。确保工作质量通常，由于封板日期越来越近，并且需求方迫切要求结束测试阶段，因此测试人员很可能会迫关闭某些尚未修复的小BUG。测试人员在保障质量前提下第一时间完成现有的工作，它将为提供高质量的重要依靠，一旦发生延期，很可能会导致整个流程产生更多的不确定性。前期充分测试肯定地说，回归测试非常消耗人力。团队必须花费时间
Logistic Regression是一个经典的判别学习分类方法。参考资料—西瓜书&&机器学习公开课-Andrew Ng。 首先我们来看为什么Logistic Regression被称为对数几率回归。几率：将一个实例映射到正例或者负例的可能性比率。令P(y=1|x;θ)
P
(
import numpy as np
import pandas as pd
import mathdf=pd.read_excel("data.xlsx",dtype=str)df.describe()
随机值公司Id时间内注册公司数量（月）注册地址重合关联公司涉案法人有涉案记录（总次数）社保人数纳税金额法人过境记录预测结果属性count47234723472347234723472347
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2024-05-17 15:05:17
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代码详解P.S:记录下第一个搞明白的模型哦！import statsmodels.api as sm # 基本api
import statsmodels.formula.api as smf # 公式api
import statsmodels.graphics.api as smg # 图形界面api
import patsy # 主要类似 R 语言的公式转成 statsmodels
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2024-03-21 19:26:46
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在本教程中，作者对现代机器学习算法进行一次简要的实战梳理。虽然类似的总结有很多，但是它们都没有真正解释清楚每个算法在实践中的好坏，而这正是本篇梳理希望完成的。因此本文力图基于实践中的经验，讨论每个算法的优缺点。而机器之心也在文末给出了这些算法的具体实现细节。 对机器学习算法进行分类不是一件容易的事情，总的来看，有如下几种方式：生成与判别、参数与非参数、监督与非监督等等。然而，就实践经验来
文章目录Log一、分类问题（Classification problems）1. 分类问题的例子2. 正类和负类3. 分类问题中不用线性回归二、假设表示（Hypothesis representation）1. Sigmoid 函数2. 模型解释三、决策边界（Decision boundary）1. 判断 y 何时取到边界值2. 多个特征量下的函数图像①简单例子②复杂例子四、代价函数（Cost
深度学习入门实战系列笔记（1）——线性回归实战1.问题描述2.解决方法3.解决步骤4.源程序5.输出图像附录 1.问题描述给出一系列点，求出能够对数据拟合的直线方程，采用合适的方法对数据进行拟合，并绘制图像。2.解决方法采用梯度下降法来求出满足条件的方程。梯度下降法简介：梯度下降算法的思想：选择合适的损失函数，开始时随机选择一个参数作为初值，选择合适的学习率，即步长。在训练过程中不断迭代出下一个
