实例： 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。 假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。 你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。 对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。 为了做到这一点，我们将建立一个分 ...
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2018-03-30 21:58:40
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案例1:使用逻辑回归模型,预测客户的信用评级 数据集中采用defect为因变量,其余变量为自变量 1.加载包和数据集 2.查看数据集, 结论:一共有10000行数据,56个变量,其数据集中没有空值,但是有极大值存在 3,数据清洗 修改前 修改后 结论:visit_cnt不再有不符合业务的极大值出现 ...
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2018-03-30 12:14:30
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一、前述 根据前文中架构，本文我们讨论线下部分构建训练集部分。因为我们离线部分模型的选择是逻辑回归，所以我们数据必须有x和y. 二、具体流程 1.从数据库中分离出我们需要的数据。 用户行为表（日志） 用户历史下载表 商品词表（商品的基本特征） 2.构建训练集中的关联特征 流程： 2.构建训练集中的基 ...
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2018-03-26 19:20:18
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内容:线性回归；逻辑回归，应用场景。 一、线性回归 有监督学习，根据学习样本{x->y},学习一个映射f：X->Y(线性相关),输出预测结果y_i。最简单的例子：y=ax+b 重要组成：训练数据集 training set, 学习算法 learning algorithm, 损失函数 loss fu ...
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2018-03-25 14:27:24
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逻辑回归的本质是最大似然估计 逻辑回归的输出是 分别表示取1和取0的后验概率。将上面两式联系起来得到 取似然函数 再取对数 最大似然估计就是求使似然函数最大的参数θ。此时可以使用梯度上升法优化代价函数 取负号和求平均后得到J函数 此时就是求使J函数最小的参数θ。接下来用梯度下降法优化。 ...
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2018-03-25 12:11:25
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许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种极其高效的概率计算机制。实际上，您可以通过下两种方式之一使用返回的概率： “按原样” 转换成二元类别 我们来了解一下如何“按原样”使用概率。假设我们创建一个逻辑回归模型来预测狗在半夜发出叫声的概率。我们将此概率称为： 如果逻辑回归模型预测 p(bark ...
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2018-03-25 12:01:08
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逻辑回归返回的是概率。您可以“原样”使用返回的概率（例如，用户点击此广告的概率为 0.00023），也可以将返回的概率转换成二元值（例如，这封电子邮件是垃圾邮件）。 如果某个逻辑回归模型对某封电子邮件进行预测时返回的概率为 0.9995，则表示该模型预测这封邮件非常可能是垃圾邮件。相反，在同一个逻辑 ...
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2018-03-25 11:57:52
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Python从2015年开始，一直处于火爆的趋势，目前Python工程师超越Java、Web前端等岗位，起薪在15K左右，目前不管是小公司还是知名大公司都在热招中。 当然，每个城市对岗位的需求也不尽相同，例如北京肯定是最大，其次是上海： 从目前的市场需求的岗位技能，我们列举了如下的岗位要求，具体如下 ...
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2018-03-23 16:21:12
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一.逻辑回归问题（分类问题） 其中g(z)被称为逻辑函数或者Sigmiod函数，其函数图形如下： 理解预测函数hθ(x)的意义：其实函数hθ(x)的值是系统认为样本值Y为1的概率大小，可表示为hθ(x)=P(y=1|x;θ)=1-P(y=0|x;θ). 代价函数（Cost Function）J(θ) ...
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2018-03-19 22:18:17
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