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搜索关键字:信用建模 评分卡 logistic regression    ( 1340个结果
多元函数求极值问题
今天来讨论多元函数求极值问题,在Logistic回归用牛顿迭代法求参数会提到这个,所以很有必要把它研究清楚。   回想一下,一元函数求极值问题中我们是怎样做的?比如对于凹函数,先求一阶导数,得到, 由于极值处导数一定为零,但是导数等于零的点不一定就有极值,比如。所以我们还需要进一步判断,对 函数继续求二阶导得到,现在因为在驻点处二阶导数成立,所以 在处取得极小值,二阶导数在这里的意义就是...
分类:其他好文   时间:2014-11-23 20:19:23    阅读次数:279
逻辑回归
逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中十分常用的一种模型,属于广义线性模型。在互联网领域得到了广泛的应用,尤其是在广告系统中用来估计CTR。本文主要介绍逻辑回归的模型形式,求解策略和算法。接着介绍逻辑回归的最大似然估计,最后说明为什么逻辑回归要采用sigmoid函数做变换。模...
分类:其他好文   时间:2014-11-21 18:26:10    阅读次数:360
深度学习 Deep Learning UFLDL 最新Tutorial 学习笔记 5:Softmax Regression
官方Tutorial地址:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/SoftmaxRegression/...
分类:其他好文   时间:2014-11-20 20:24:03    阅读次数:289
深度学习 Deep Learning UFLDL 最新Tutorial 学习笔记 4:Debugging: Gradient Checking
1 Gradient Checking 说明前面我们已经实现了Linear Regression和Logistic Regression,关键在于代价函数Cost Function和其梯度Gradient的计算。在Gradient的计算中,我们一般采用推导出来的计算公式来进行计算。但是我们看到,推导出来的公式是复杂的,特别到后面的神经网络,更加复杂。这就产生了一个问题,我们如何判断我们编写的程序就...
分类:其他好文   时间:2014-11-20 13:46:16    阅读次数:339
深度学习 Deep LearningUFLDL 最新Tutorial 学习笔记 2:Logistic Regression
1 Logistic Regression 简述Linear...
分类:其他好文   时间:2014-11-19 22:20:55    阅读次数:207
MatLab2012b/MatLab2013b 分类器大全(svm,knn,随机森林等)
train_data是训练特征数据, train_label是分类标签。Predict_label是预测的标签。MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出)。1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(tr...
分类:其他好文   时间:2014-11-13 20:41:50    阅读次数:211
one vs all -- 将01分类器用于多类分类问题
大多数分类器都是01分类器,如logistic regression。当我们要将数据分为多类的时候,可以用一种叫one-vs-all的方法将01分类器用于多类分类(mult-class classification)原理很简单,训练与类数(k)相同个数的分类器,每个分类器只判断每个item是否属于某...
分类:其他好文   时间:2014-11-13 10:47:29    阅读次数:193
logistic regression中的cost function选择
一般的线性回归使用的cost function为:但由于logistic function:本身非凸函数(convex function), 如果直接使用线性回归的cost function的话,很难到达全局最优解。相反,很容易陷入局部最优解然后就认为到达收敛条件了。因此,logistic regr...
分类:其他好文   时间:2014-11-13 08:16:45    阅读次数:221
《PRML》Logistic回归的IRLS求解
逻辑回归的IRLS求解方法...
分类:其他好文   时间:2014-11-12 21:17:28    阅读次数:176
《PRML》Logistic回归(逻辑回归,LR)的推导
《PRML》中Logistic回归(逻辑回归,LR)的推导...
分类:其他好文   时间:2014-11-12 21:16:56    阅读次数:280
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