logistic回归与线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同，其他的基本都差不多，正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalized linear model）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同，如果是连续的，就是多重线 ...
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2019-02-14 11:58:05
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1- 指定阈值 为了将逻辑回归值映射到二元类别，必须指定分类阈值（也称为判定阈值）。如果值高于该阈值，则表示“1”；如果值低于该阈值，则表示“0”。人们往往会认为分类阈值应始终为 0.5，但阈值取决于具体问题，因此必须对其进行调整。 2- 真与假以及正类别与负类别 真正例是指模型将正类别样本正确地预 ...
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2019-01-30 01:19:33
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一、分类和回归 回归分析研究的范围大致如下： 1、逻辑回归 2、决策树 运行上述代码，生成tree.dot文件，对其稍作修改 得到决策树的可视化 3、人工神经网络 二、评价指标 三、聚类分析 聚类效果评价 聚类可视化——TSNE ...
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2019-01-28 01:02:51
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1.Logistic Regression是一个二元分类问题 (1)已知输入的特征向量x可能是一张图，你希望把它识别出来，这是不是猫图，你需要一个算法，可以给出预测值，更正式的y是一个概率，当输入特征x满足条件的时候y就是1。换句话说，如果x是图片，那就需要拿到一张猫图的概率。 (2)Sigmoid ...
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2019-01-21 21:42:47
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前置知识 求导 知识地图 逻辑回归是用于分类的算法，最小的分类问题是二元分类。猫与狗，好与坏，正常与异常。掌握逻辑回归的重点，是理解 S型函数 在算法中所发挥的作用，以及相关推导过程。 从一个例子开始 假设我们是信贷工作人员，有 ...
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2019-01-17 00:33:03
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Spark MLlib中分类和回归算法： -分类算法： pyspark.mllib.classification -朴素贝叶斯 NaiveBayes -支持向量机（优化：随机梯度下降）SVMWithSGD -逻辑回归 LogisticRegressionWithSGD // 从Spark 2.0开始 ...
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2019-01-16 19:48:26
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目录 Pytorch Leture 05: Linear Rregression in the Pytorch Way Logistic Regression 逻辑回归 - 二分类 Lecture07: How to make netural network wide and deep ? Lect ...
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2019-01-16 14:58:55
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本篇主要总结1.二分类逻辑回归简单介绍 ， 2.算法的实现 3.对欠拟合问题的解决方法及实现（第二部分） 1.逻辑回归 逻辑回归主要用于非线性分类问题。具体思路是首先对特征向量进行权重分配之后用 sigmoid 函数激活。如下公式(1)(2) : h > 0.5时，分类为1。h < 0.5时分类为0 ...
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2019-01-14 21:24:57
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二项逻辑回归模型是如下的条件概率分布： 其中x∈是输入，y∈{0，1}是输出。 为了方便，将权值向量和输入向量进行扩充，此时w = ,x = ,回归模型表示如下： 参数w未知，采用统计学中的极大似然估计来由样本估计参数w。对于0-1分布x ~ B(1 , p)，x的概率密度函数可以表示为： 其中k ...
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2019-01-14 20:08:47
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多分类问题优先选择SVM，随机森林，其次是逻辑回归。 朴素贝叶斯和线性回归都是比较简单的模型，对于数据的要求比较高，功能不是特别强大。 1、决策树 不需要对数据做任何预处理， 2、随机森林 3、数据预处理与特征工程 （1）数据预处理：只需要X 数据无量钢化：标准化(转化为正态分布)、归一化(不改变数 ...
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2019-01-13 16:08:38
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