逻辑回归与梯度下降法全部详细推导 第三章 使用sklearn 实现机学习的分类算法分类算法分类器的性能与计算能力和预测性能很大程度上取决于用于模型训练的数据训练机器学习算法的五个步骤：
特征的选择确定评价性能的标准选择分类器及其优化算法对模型性能的评估算法的调优sklearn初步使用3.1 sklearn中包括的processing 模块中的标准化类，StandardScaler
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2024-10-14 14:06:38
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logistic回归这部分相信那些实现代码并不难以理解，难以理解的是为什么可以这样来实现这个算法，它背后的数学支撑究竟是怎样的。关于这个问题，我们将在下文中进行探索。Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(Discriminative Model)。利用了Sigmoid函数值域在[0,1]这个特性。使用Sigmoid进行二分类操作时，当函数值大于0.5，我们将对应的样本数据划分到1类；
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点是其中的几个重要公式用来实现logistic回归的梯度下降法接下来开始学习logistic回归的梯度下降法logistic回归的公式
现在只考虑单个样本的情况，关于该样本的损失函数定义如上面第三个公式，其中a是logistic回归的输出，y是样本的基本真值标签值，下面写出该样本的偏导数流程图假设样本只有两个特征x1和x2为了计算Z
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2024-05-05 21:53:42
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最近学习Logistic回归算法，在网上看了许多博文，但其中有个关键问题没有讲清楚：为什么选择-log(h(x))作为成本函数(也叫损失函数)。和线性回归算法相比，逻辑回归的预测函数是非线性的，不能使用均方差函数作为成本函数。因此如何选择逻辑回归算法的成本函数，就要多费一些事。在正式讨论这个问题之前，先来复习一些基础知识。一些常见函数的导数
$$
\frac{dy}{dx}(x^n) = nx^{
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2024-05-21 12:03:27
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Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。通常的问题是，研究某些因素条件下某个结果是否发生，比如医学中根据病人的一些症状来判断它是否患有某种病。 在讲解Logistic回归理论之前，我们先从LR分类器说起。LR分类器，即Logistic Regression Classifier。在分类情形下，经过学习后的LR分类器是一组
原创
2023-05-31 15:20:05
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Logistic回归引入sigmoid函数梯度上升算法example_数据分类example_疝气病预测马的死亡率后记 引入平时在做实验时，我们经常会得到一系列数据点，根据实际的实验情况和实验理论我们通常会将其拟合成一条直线或者曲线，方便实验结果有一个直观的展示，那么究竟是怎样得到的这条拟合曲线呢？这就是这一章的主人公—Logistic回归 逻辑回归其实是非常典型的二分类算法，通过某种手段（si
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2024-05-09 17:43:32
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1 逻辑回归 逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法，以在二分类问题中，我们的目标就是习得一个分类器，它以图片的特征向量作为输入，然后预测输出结果 y 为 1 还是 0。 逻辑回归的公式定义如下： 损失函数： 代价函数： 1.1逻辑回归模型 对于二元分类问题来讲 ...
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2021-07-23 17:13:00
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机器学习10：如何理解随机梯度下降1.梯度下降法 理解随机梯度下降，首先要理解梯度下降法。 大多数机器学习或者深度学习算法都涉及某种形式的优化，优化指的是改变 x以最小化或最大化某个函数的任务， 我们通常以最小化 指代大多数最优化问题， 最大化可经由最小化算法最小化-来实现。&n
Logistic回归算法调试一、算法原理 Logistic回归算法是一种优化算法，主要用用于只有两种标签的分类问题。其原理为对一些数据点用一条直线去拟合，对数据集进行划分。从广义上来讲这也是一种多元线性回归方法，所不同的是这种算法需要找出的是能够最大可能地将两个类别划分开来而不是根据直线关系预测因变量的值。Logistic回归算法的核心部分是sigmoid函数：其
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2023-11-27 13:39:30
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一个典型的机器学习的过程，首先给出一组输入数据X，我们的算法会通过一系列的过程得到一个估计的函数，这个函数有能力对没有见过的新数据给出一个新的估计Y，也被称为构建一个模型。我们用X1、X2...Xn 去描述feature里面的分量，用Y来描述我们的估计，得到一下模型：我们需要一种机制去评价这个模型对数据的描述到底够不够准确，而采集的数据x、y通常来说是存在误差的（多数情况下误差服从高斯分布），于是
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2024-03-22 14:59:15
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目 录一. 梯度下降 1.基本概念 2.梯度下降的步骤 3.批量梯度下降(BGD)和随机梯度下降(SGD)二. 一元线性回归 1.概念 2.
随机梯度下降法1. 概念 那个梯度值准确的求出来。 那么通过推导的这个公式可以看出来，要想求出这个准确的梯度来，在这个式子中每一项都要对所有的样本（ 个）进行一下计算，前面是有一个求和计算的，那么这样的一个下降法通常又叫做批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）。也就是说，每一次计算的过程都要将样本中所有的信息批量的进行计算，但是这显然就带来了一个问题，如果我们的 个样
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2024-05-08 18:52:07
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梯度下降法本算法由梯度下降所引申： 对于优化问题： 使用梯度下降： 注意，alpha也是可以算的：求一个a使得f(x0+aP0)最小，是求函数极值的，这时候是关于a的一个函数，所以对a求导求极小值，复合函数求导法则最后就会得到求导等于0，这时候的点是驻点，就是导数值为0的点，因为二阶导数黑塞矩阵正定，所以一定为极小值点。这时候就求出了在P0方向上的最小值点。 图中（）意味内积。共轭和预备知识共轭：
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2024-05-08 11:46:28
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本文将涉及以下知识点（1）特征缩放（2）均值归一化（3）正规方程优化梯度下降算法在上一篇博文中，我们了解了梯度下降算法，它为解决线性回归问题提供了思路。但梯度下降的迭代推算过程，较为耗时。简单地说，整个算法是一个不断尝试收敛的过程。如果能够降低算法的尝试次数，以及每次迭代的算法复杂度，那么，便能更高效的解决线性回归问题。影响梯度下降算法收敛速度的因素很多，例如样本集合大小，特种向量中某一元素的取值
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2024-06-30 11:10:56
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Logistic 回归是一个二分分类的算法。包括正向传播和反向传播两个过程。正向过程计算代价函数，反向过程训练参数。logistic 回归算法可以被看作是一个非常小的神经网络。通过梯度下降法，来训练w或者b，使得代价函数最小化。代价函数是一个凸函数，这样可以找到全局最优解。函数的凸性也是为什么选择在这个函数的原因。函数是凸的，无论从哪一点开始都应该到达同一点。 梯度下降法就是从初始点开始，每次朝
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2024-04-02 20:59:48
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梯度下降法和随机梯度下降法 一、总结 一句话总结： 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）：在更新参数时使用所有的样本来进行更新 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）：求梯度时没有用所有的m个样本的数据，而是仅仅选取一个样本j来求梯度。 小
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2020-07-26 23:02:00
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梯度下降法、拉格朗日乘子法、KKT条件回顾梯度下降法梯度下降法(Gradient Descent， GD)常用于求解无约束情况下凸函数(Convex Function)的极小值，是一种迭代类型的算法，因为凸函数只有一个极值点，故求解出来的极小值点就是函数的最小值点。导数：一个函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率，也可以 认为是函数在某一点的导数就是该函数所代表的曲线在这一点的切线斜
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2024-05-19 01:58:03
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随着深度学习的火热，人们在惊呼其效果之外，对其表现出如此效果的内在原理却知之甚少，为此，本文基于自己在之前课堂上学习到的知识对其内部工作情况做一个较为详细的介绍，考虑到目前主流深度学习还是基于随机梯度下降及BP算法进行网络参数的调整，为此本章将对BP算法进行详细的推导，希望能对刚入门的读者有所帮助，当然读者首先需要对神经网络有一定的了解。 我们首先说一下梯度下降算法，假设我们有一个损失函数： 现在
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2024-04-26 15:49:17
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原文链接:http://ihoge.cn/2018/GradientDescent.html最近在看机器学习相关的基础算法原理,意外发现一个大神的分享网页,简洁并且语言精炼,思路很清楚,仔细研究会对算法原理有新的理解,另外还有代码分享,可以手码.引言李航老师在《统计学习方法》中将机器学习的三要素总结为：模型、策略和算法。其大致含义如下：模型：其实就是机器学习训练的过程中所要学习的条...
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2021-09-01 16:13:48
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1.前言 这几种方法呢都是在求最优解中常常出现的方法。主要是应用迭代的思想来逼近。在梯度下降算法中，都是环绕以下这个式子展开： 当中在上面的式子中hθ(x)代表。输入为x的时候的其当时θ參数下的输出值。与y相减则是一个相对误差，之后再平方乘以1/2，而且当中 注意到x能够一维变量，也能够是多维变量。
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2018-03-02 08:13:00
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