逻辑回归模型是针对线性可分问题的一种易于实现而且性能优异的分类模型。 它假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法,运用梯度下降法来求解参数,来达到将数据二分类的目的。 算法推导 引入几率比(odds):指一个事件发生的概率与不发生概率的比值。对其求log,可得: $$ logit(p) = ...
分类:
其他好文 时间:
2019-05-15 16:08:09
阅读次数:
178
大白话5分钟带你走进人工智能-第二十节逻辑回归和Softmax多分类问题(5) 上一节中,我们讲解了逻辑回归的优化,本节的话我们讲解逻辑回归做多分类问题以及传统的多分类问题,我们用什么手段解决。 先看一个场景,假如我们现在的数据集有3个类别,我们想通过逻辑回归建模给它区分出来。但我们知道逻辑回归本质 ...
分类:
其他好文 时间:
2019-05-02 00:20:02
阅读次数:
174
第十九节逻辑回归之优化点(4) 上一节中我们讲解了逻辑回归导函数求解的问题,一步步推导出交叉熵损失函数的梯度。很是不容易,这节中我们一起看下逻辑回归的优化有哪些点? 第一点关于逻辑回归优化:和多元性回归是一模一样。要不要设置w0?比如下图: ? 之前说多元性回归是做拟合,假如现在要分类的话,我们知道 ...
分类:
其他好文 时间:
2019-05-01 12:06:11
阅读次数:
150
第十八节逻辑回归之交叉熵损失函数梯度求解过程(3) 上一节中,我们讲解了交叉熵损失函数的概念,目标是要找到使得损失函数最小的那组θ,也就是l(θ)最大,即预测出来的结果在训练集上全部正确的概率最大。那我们怎么样找到我们的最优解呢?上节中提出用梯度下降法求解,本节的话我们对其具体细节展开。 先来看下我 ...
分类:
其他好文 时间:
2019-04-30 19:51:12
阅读次数:
121
转自 http://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 1.简介 逻辑回归是面试当中非常喜欢问到的一个机器学习算法,因为表面上看逻辑回归形式上很简单,很好掌握,但是一问起来就容易懵逼。所以在面试的时候给大家的第一个建议不要说自己精通逻辑回归,非常容易被 ...
分类:
其他好文 时间:
2019-04-18 09:17:39
阅读次数:
120
在逻辑回归中,我们将二元响应\(Y_i \)回归到协变量\(X_i \)上。 下面的代码使用Metropolis采样来探索\(\ beta_1 \)和\(\ beta_2 \)的后验。 YiYi到协变量XiXi。让 定义expit和logit链接函数 这是MCMC的主要功能。can.sd是候选标准偏 ...
分类:
编程语言 时间:
2019-04-16 17:47:49
阅读次数:
381
<机器学习基础> 逻辑回归,SVM,决策树 1、逻辑回归和SVM的区别是什么?各适用于解决什么问题? https://www.zhihu.com/question/24904422 2、Linear SVM 和 线性回归 有什么异同? 答案:https://www.zhihu.com/questio ...
分类:
编程语言 时间:
2019-03-25 17:55:13
阅读次数:
232
由于分类问题的输出是0、1这样的离散值,因而回归问题中用到的线性回归模型就不再适用了。对于分类问题,我们建立逻辑回归模型。 针对逻辑回归模型,主要围绕以下几点来讨论。 Logistic Regression (逻辑回归) Sigmoid Function (逻辑函数) Decision Bounda ...
分类:
其他好文 时间:
2019-03-22 00:30:49
阅读次数:
132
常见损失函数记录,主要是自己记一下公式,没啥讲解 均方误差,绝对值损失,0 1损失 最简单的几种,没啥好说的 $$ L(Y, f(X))=(Y f(X))^{2} \\ L(Y, f(X))=\left\{\begin{array}{ll}{1,} & {Y \neq f(X)} \\ {0,} & ...
分类:
其他好文 时间:
2019-03-14 14:59:01
阅读次数:
179
https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80212814什么是梯度?对于梯度下降算法(Gradient Descent Algorithm),我们都已经很熟悉了。无论是在线性回归(Linear Regression)、逻辑回归(Logisti ...
分类:
其他好文 时间:
2019-03-14 10:24:37
阅读次数:
203