一、基本概念 1、逻辑回归与线性回归的区别? 预测得到的是一个数值，而 预测到的数值只有0、1两个值。 是在线性回归的基础上，加上一个 ，让其值位于 之间，最后获得的值大于 判断为 ，小于等于 判断为 二、逻辑回归的推导 $\hat y$表示 ，$y$表示 1、一般公式 $$ \hat y = wx ...
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2019-03-02 10:51:52
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原文地址：https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/81074408 前言 很多人不明白为什么要在神经网络、逻辑回归中要在样本X的最前面加一个1，使得 X=[x1,x2,…,xn] 变成 X=[1,x1,x2,…,xn] 。 ...
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2019-02-25 18:26:45
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这篇教程分为两部分，第一部分用例子解释基础概念，第二部分构建逻辑回归模型。 Part-1: TensorFlow基础 TensorFlow是一个数据流经过的图，数据表示为n维向量，图由数据和操作组成。 节点：数学操作 边：数据 TensorFlow跟其他编程语言不同之处在于不论你想创建什么都必须先创 ...
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2019-02-20 13:20:51
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简称S函数，定义域为负无穷到正无穷，值域为（0，1）。目的是把值映射为0到1的值。 直观的特性：函数的取值在0-1之间，且在0.5处为中心对称，并且越靠近x=0的取值斜率越大。 机器学习中一个重要的预测模型逻辑回归（LR）就是基于Sigmoid函数实现的。LR模型的主要任务是给定一些历史的{X,Y} ...
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2019-02-19 17:39:12
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```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification def initialize_params(dims):... ...
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2019-02-18 14:16:52
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深度学习（Deep Learning）是机器学习（Machine Learning）的一大分支，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 逻辑回归（Logistic Regression，也译作“对数几率回归”）是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是 ...
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2019-02-17 19:01:12
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首先明白一个概念，什么是逻辑回归；所谓回归就是拟合，说明x是连续的；逻辑呢？就是True和False，也就是二分类；逻辑回归即使就是指对于二分类数据的拟合（划分）。 此时采用的sigmoid函数： sigmoid函数的精妙之处就在于在x=0点出是一个分水岭，x>0y值去1，x<0 y值取0。所以si... ...
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2019-02-17 12:39:51
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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.向量内积： (1)假设有u和v这两个二维向量：，接下来看一下u的转置乘以v的结果，u的转置乘以v也叫做向量u和向量v的内积，u是一个二维向量，可以将其在图上画出来，如下图所示向量u： 在横轴上它的值就是某个u_1，在纵轴上它的高度就是某个值u_2,即U的第二个分量，那么现在就容易得出向量u的范数 ...
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2019-01-30 15:57:05
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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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