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《机器学习实战》 - Logistic回归

在数学,如果实数域上某个函数可以用半开区间上指示函数有限次线性组合来表示,那么这个函数就是阶跃函数。...而数学中指示函数(indicator function)是定义在某集合X上函数,表示其中有哪些元素属于某一子集A。...,向量 w 是我们要找到最佳参数(系数) 为了寻找最佳参数,接下来使用最优化知识。...示例:从疝气病症预测病马死亡率 4.1 准备数据:处理数据缺失值 使用可用特征均值来填补缺失值; 使用特殊值来填补缺失值,-1; 忽略有缺失值样本; 使用相似样本均值添补缺失值; 使用另外机器学习算法预测缺失值...寻找一个非线性函数Sigmoid最佳拟合参数,求解过程可由最优化算法完成。

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理解Logistic回归算法原理与Python实现

一般机器学习实现大致都是这样步骤: 1.准备数据,包括数据收集,整理等等 2.定义一个学习模型(learning function model),也就是最后要用来去预测其他数据那个模型...3.定义损失函数(loss function),就是要其做优化那个,确定模型参数那个函数。...4.选择一个优化策略(optimizer),用来根据损失函数不断优化模型参数。...而Logistic回归同样遵循这个步骤,上面的步骤中一,五,六自然是不用说,剩下Logistic回归算法与其他机器学习算法区别也只在于第二步—学习模型选择。...其实只是每一个特征(feature)上都乘以一个回归系数,然后把所有的结果值相加,定义sigmoid函数输入为z,那么: ? 其中 ? 就是特征了,而 ? 就是需要训练得到参数

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Python3《机器学习实战》学习笔记(一):k-近邻算法(史诗级干货长文)

图2.4 计算公式     我们很容易发现,上面方程数字差值最大属性对计算结果影响最大,也就是说,每年获取飞行常客里程数对于计算结果影响将远远大于表2.1其他两个特征-玩视频游戏所耗时间占比和每周消费冰淇淋公斤数影响...weights:默认是uniform,参数可以是uniform、distance,也可以是用户自己定义函数。uniform是均等权重,就说所有的邻近点权重都是相等。...除此之外,还有其他度量方法,例如曼哈顿距离。这个参数默认为2,也就是默认使用欧式距离公式进行距离度量。也可以设置为1,使用曼哈顿距离公式进行距离度量。...metric_params:距离公式其他关键参数,这个可以不管,使用默认None即可。 n_jobs:并行处理设置。默认为1,临近点搜索并行工作数。...4.2 其他 关于algorithm参数kd_tree原理,可以查看《统计学方法 李航》书中讲解; 关于距离度量方法还有切比雪夫距离、马氏距离、巴氏距离等; 下篇文章将讲解决策树,欢迎各位届时捧场

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Logistic回归算法及Python实现

其中x是分类器输入数据,向量\omega即为我们要找最佳回归系数,为了寻找最佳回归系数,我们需要用到最优化理论一些知识。 这里采用梯度上升算法(求最大值),求最小值使用梯度下降。...其中,函数 必须要在待计算点上有定义并且可微。一个具体函数例子见下图。 [SouthEast] 图中梯度上升算法沿梯度方向移动了一步。乐意看到,梯度算子总是指向函数值增长最快方向。...梯度上升算法用来求函数最大值,而梯度下降算法用来求函数最小值。...另一点值得注意是,在降低alpha函数,alpha每次减少$\frac{i}{j+i}$时,alpha就不是严格下降。便面参数严格下降也常见于模拟退火算法等其他优化算法。...处理数据集中缺失数据 我们有以下方法处理缺失数据: 使用可用特征均值来填补缺失值; 使用特殊值来填补缺失值,-1; 忽略有缺失值样本; 使用相似样本均值来填补缺失值; 使用另外机器学习算法预测缺失值

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C++max函数:用法、技巧与注意事项

定义类型max函数使用:如何为自定义类型(类或结构体)重载max函数。 容器max元素查找:介绍如何在STL容器(vector、set等)中使用算法查找最大元素。...探索C++max函数 在C++编程,我们经常需要比较两个或多个值找出其中最大值。幸运是,C++标准库为我们提供了max函数,它能够方便地比较两个值并返回较大一个。...它依赖于C++模板推导机制,这意味着你可以用它来比较各种类型值,包括内置类型(int、double等)和用户定义类型。...通过模板重载和特化,我们可以扩展max函数以处理更复杂情况,包括自定义类型和容器元素比较。在接下来部分,我们将详细讨论这些高级用法,并探讨如何在使用max函数时优化性能和避免常见陷阱。...这意味着如果参数是复杂对象(包含动态分配内存类),并且你不再需要这两个对象任何一个,那么在使用std::max之后,你应该小心处理这两个对象以避免内存泄漏或其他资源泄漏问题。

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机器学习实战-2-KNN

当我们不知道未知电影史属于何种类型,我们可以通过计算未知电影和其他电影距离,按照电影递增排序,可以找到k个距离最近电影。在距离最近电影,选择类别最多那部电影,即可判断为未知电影类型。...: inX:用于分类数据,测试集 dataSet:用于训练数据集,训练集 labels:分类标签 k:算法参数,选择距离最小k个点 """ def classify...算法,分类器 参数inX:用于分类数据,测试集 dataSet:用于训练数据集,训练集 labels:分类标签 k:算法参数,选择距离最小k个点 返回值: sortedClassCount...classfiy函数有4个输入参数: 用于分类输入向量inX 输入训练样本集合为dataSet 标签向量为labels 用于选择最近邻居数目k 其中标签向量元素数目和矩阵dataSet行数相同...import pandas as pd """ 函数功能:KNN分类器 参数说明: inX:待预测分类数据 dataSet:原数据集,训练集 k:k-近邻算法参数k

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Logistic 回归算法及Python实现

其中x是分类器输入数据,向量$\omega$即为我们要找最佳回归系数,为了寻找最佳回归系数,我们需要用到最优化理论一些知识。 这里采用梯度上升算法(求最大值),求最小值使用梯度下降。...其中,函数$f(x,y)$必须要在待计算点上有定义并且可微。一个具体函数例子见下图。 ? 图中梯度上升算法沿梯度方向移动了一步。乐意看到,梯度算子总是指向函数值增长最快方向。...梯度上升算法用来求函数最大值,而梯度下降算法用来求函数最小值。...另一点值得注意是,在降低alpha函数,alpha每次减少$\frac{i}{j+i}$时,alpha就不是严格下降。便面参数严格下降也常见于模拟退火算法等其他优化算法。...处理数据集中缺失数据 我们有以下方法处理缺失数据: 使用可用特征均值来填补缺失值; 使用特殊值来填补缺失值,-1; 忽略有缺失值样本; 使用相似样本均值来填补缺失值; 使用另外机器学习算法预测缺失值

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KNN (K 邻近)分类算法

KNN 是非参数(non-parametric),基于实例(instance-based)算法。非参数意味着其不在底层数据分布上进行任何臆测。...我们将要把灰色点分类为亮绿色,绿色,棕色一类。一开始会计算灰色点与其他各个点之间距离,然后再找出 k 值 - 最邻近一些点。 ?...其他常用方法还有: 汉明距离(Hamming Distance) 曼哈顿距离 (Manhattan Distance) 闵可夫斯基距离(Minkowski Distance) k 取值 k 取值并非容易...k 值取小的话,意味着数据噪音将会在结果上有很大影响。k 值取大的话,将会使计算成本很大。k 取值很大程度上也依赖于个人遇到问题。如何取得更好 k 值,将由自己来衡量。...default=None),字典get()方法,返回指定键值,如果值不在字典返回默认值。

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Zabbix5.0前端个性化设置,教你定制属于你Logo

欢迎投稿分享你使用经验。 本文介绍在Zabbix5.0如何通过修改Zabbix前端文件icon-sprite.svg来实现自定义Logo,参与感更强。...1] 需求 需要将Zabbix登录页面及Dashboard左上角Zabbix Logo,替换成自定义Logo。...使用Inkscape修改Zabbix 前端文件icon-sprite.svg,该文件在Zabbix前端安装文件目录/assets/img/icon-sprite.svg。 ?...编辑icon-sprite.svg 将要替换目标Logo导入inkscape工具,并调整对应参数,如下图: ?...Zabbix前端LOGO对应位置及大小参数 注:参数和位置要和源Logo一致,否则不显示;:1处z可以删除直接替换下一层红色背景。 修改后效果图,如下: ? 修改后效果图 2.

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Zabbix5.0前端个性化设置,手把手教你定制Logo

本文介绍在Zabbix5.0如何通过修改Zabbix前端文件icon-sprite.svg来实现自定义Logo,参与感更强。...所需软件 软件名称 软件版本 说明 Zabbix Server 5.0.5 已完成Zabbix Server 5.0.5环境部署 Inkscape 1.1 用于修改svg文件工具 Inkscape:...需求 需要将Zabbix登录页面及Dashboard左上角Zabbix Logo,替换成自定义Logo。 操作步骤 1....使用Inkscape修改Zabbix 前端文件icon-sprite.svg,该文件在Zabbix前端安装文件目录/assets/img/icon-sprite.svg。...编辑icon-sprite.svg 将要替换目标Logo导入inkscape工具,并调整对应参数,如下图: Zabbix前端LOGO对应位置及大小参数 注:参数和位置要和源Logo一致,否则不显示

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机器学习算法-k近邻

我们看看下表数据: [h6gjbdbs0w.jpeg] 当我们不知道未知电影史属于何种类型,我们可以通过计算未知电影和其他电影距离,按照电影递增排序,可以找到k个距离最近电影。...在距离最近电影,选择类别最多那部电影,即可判断为未知电影类型。 比如k=5,这5部电影3部是爱情片,2部是动作片,那么我们将未知电影归属为爱情片。...: inX:用于分类数据,测试集 dataSet:用于训练数据集,训练集 labels:分类标签 k:算法参数,选择距离最小k个点 """ def classify...算法,分类器 参数inX:用于分类数据,测试集 dataSet:用于训练数据集,训练集 labels:分类标签 k:算法参数,选择距离最小k个点 返回值: sortedClassCount...: inX:待预测分类数据 dataSet:原数据集,训练集 k:k-近邻算法参数k 返回值:分类结果 """ def classify0(inX, dataSet

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机器学习实战-2-KNN

当我们不知道未知电影史属于何种类型,我们可以通过计算未知电影和其他电影距离,按照电影递增排序,可以找到k个距离最近电影。在距离最近电影,选择类别最多那部电影,即可判断为未知电影类型。...: inX:用于分类数据,测试集 dataSet:用于训练数据集,训练集 labels:分类标签 k:算法参数,选择距离最小k个点 """ def classify...算法,分类器 参数inX:用于分类数据,测试集 dataSet:用于训练数据集,训练集 labels:分类标签 k:算法参数,选择距离最小k个点 返回值: sortedClassCount...classfiy函数有4个输入参数: 用于分类输入向量inX 输入训练样本集合为dataSet 标签向量为labels 用于选择最近邻居数目k 其中标签向量元素数目和矩阵dataSet行数相同...import pandas as pd """ 函数功能:KNN分类器 参数说明: inX:待预测分类数据 dataSet:原数据集,训练集 k:k-近邻算法参数k

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使用k-近邻算法改进约会网站配对效果

inX, 输入训练样本集为dataSet, 标签向量为labels 最后参数k表示用于选择最近邻居数目, 其中标签向量元素数目和矩阵dataSet行数相同 ''' def classify0...(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] # 距离计算 diffMat = tile(inX, (dataSetSize...listFromLine[0:3] # -1表示列表最后一列元素,将最后一列元素存储到向量classLabelVector classLabelVector.append...,但其实多个特征都是同等重要属性,这样如果其中一个占权重过大,会严重影响到计算结果 所以在处理不同取值范围特征值时候,我们通常采用方法是将数值归一化,将取值范围处理为0到1或者-1到1之间...,dataSet.min(0)参数0使得函数可以从列中选取最小值 minVals = dataSet.min(0) # 将每列最大值放在变量maxVals maxVals

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机器学习——Python实现逻辑回归(实例:预测病马死亡率)

,需要输入一些数据,并将其转换成对应结构化数值;接着,基于训练好回归系数就可以对这些数值进行简单回归计算,判定它们属于哪个类别;在这之后,就可以在输出类别上做一些其他分析工作 基于逻辑回归和Sigmoid...基于最优化方法最佳回归系数确定 训练算法:适用梯度上升找到最佳参数 梯度上升法基于思想是:要找到某函数最大值,最好方法是沿着该函数梯度方向探寻。...使用算法:实现一个简单命令行程序来收集马症状 准备数据:处理缺失值 处理缺失值可选做法: 使用可用特征均值来填补缺失值 使用特殊值来填补缺失值,-1 忽略有缺省值样本 使用相似样本均值填补缺失值...这个结果并不差,因为有30%缺失值。 如果调整colicTest()迭代次数和stocGradAscent1()步长,平均错误率还可以下降。...Signmoid最佳拟合参数,求解过程可以由最优化算法来完成。

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R语言弹性网络Elastic Net正则化惩罚回归模型交叉验证可视化

p=26158 弹性网络正则化同时应用 L1 范数和 L2 范数正则化来惩罚回归模型系数。为了在 R 应用弹性网络正则化。...在 LASSO回归中,我们为 alpha 参数设置一个 '1' 值,并且在 岭回归中,我们将 '0' 值设置为其 alpha 参数。弹性网络在 0 到 1 范围内搜索最佳 alpha 参数。...在这篇文章,我们将学习如何在 R 应用弹性网络正则化。 首先,我们将为本教程创建测试数据集。...x <- as.matrix(df)\[,-4\] for (i in 1:length(alpha)) { bst$mse <- c(bet$mse, min(cg$cm)) } inx...which(bst$mse==min(bst$mse)) betlha <- bs$a\[inex\] be_mse <- bst$mse\[inex\] 接下来,我们再次使用最佳 alpha 进行交叉验证获得

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机器学习实战之Logistic回归

本文尽量最简单易懂叙述方式,少讲公式原理,多讲形象化案例为原则,给读者讲懂Logistic回归。如对数学公式过敏,引发不适,后果自负。...当新样本(x1,x2)需要预测时,带入直线函数,函数值大于0,则为绿色样本(正样本),否则为红样本(负样本)。...推广到高维空间中,我们需要得到一个超平面(在二维是直线,在三维是平面,在n维是n-1超平面)切分我们样本数据,实际上也就是求该超平面的W参数,这很类似于回归,所以取名为Logistic回归。 ?...这时就需要这个目标函数值最大,以此求出θ。 梯度上升法 在介绍梯度上升法之前,我们看一个中学知识:求下面函数在x等于多少时,取最大值。 ? 函数图: ?...解:求f(x)导数:2x,令其为0,求得x=0时,取最大值为0。

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机器学习实战之Logistic回归

本文尽量最简单易懂叙述方式,少讲公式原理,多讲形象化案例为原则,给读者讲懂Logistic回归。如对数学公式过敏,引发不适,后果自负。...当新样本(x1,x2)需要预测时,带入直线函数,函数值大于0,则为绿色样本(正样本),否则为红样本(负样本)。...推广到高维空间中,我们需要得到一个超平面(在二维是直线,在三维是平面,在n维是n-1超平面)切分我们样本数据,实际上也就是求该超平面的W参数,这很类似于回归,所以取名为Logistic回归。...[1240] 我们把sigmoid公式应用到z函数: [1240] 通过条件概率可推出下面公式,对公式进行整合为一个,见下。...梯度上升法 在介绍梯度上升法之前,我们看一个中学知识:求下面函数在x等于多少时,取最大值。 [1240] 函数图: [1240] 解:求f(x)导数:2x,令其为0,求得x=0时,取最大值为0。

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机器学习实战-4-KNN算法总结

图解KNN算法 如何建立KNN分类 电影分类和约会网站配对案例 还有其他内容,比如KNN算法中使用欧式距离涉及到机器学习度量问题、jupyter notebook如何使用KNN算法等。...算法理论 KNN算法 功能 分类(核心),回归 算法类型 有监督学习-惰性学习 数据输入 特征矩阵至少包含k个训练样本,数据标签特征空间中各个特征量纲需要统一,如果不统一,需要做归一化处理自定义参数...KNN分类器 利用Python创建一个KNN分类器: import numpy as np """ 函数说明:KNN算法分类 函数参数inX 用于分类数据集(测试集) dataSet 用于训练数据...,即所要分类类别 ​ 根据电影分类问题写出简洁版本: import pandas as pd """ 函数功能:KNN分类器 参数说明: inX:待预测分类数据 dataSet...:原数据集,训练集 k:k-近邻算法参数k 返回值: 分类结果 修改时间: 2021-02-28 """ def classify0(inX, dataSet,k): result

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使用k-近邻算法改进约会网站配对效果--学习笔记(python3版本)

函数需要传入一个参数,就是数据文本名字。首先打开,然后一次读取所有的行。计算出数据总共有多少行,构造一个和样本数据行数相同,列为3矩阵。构造标签列表。然后逐行处理数据,并存入矩阵。...这里处理数据是先去掉空格,然后\t分隔开。...将每列最小值放入minVals最大值放入maxVals, 归一化公式: newValue = (oldValue - min) / (max - min) 这里采用是线性函数归一化,将原始数据归一化到...也叫交叉验证,一般用来评判分类器性能。 函数datingClassTest()函数,先定义用于交叉验证数据比率。然后读取数据样本,再用autoNorm将数据样本归一化。在取得数据样本行数。...不像其他分类算法,是先训练样本。k-近邻学习起来简单易懂。

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MachineLearning ----KNN

同时,KNN通过依据k个对象占优类别进行决策,而不是单一对象类别决策。这两点就是KNN算法优势。...,我们选择计算欧式距离,这里我们有两种方法来计算距离: 先定义一个KNN算法函数: def classify0(inX, dataSet, labels, k): 参数inX: 用于分类输入向量...在字典中将该类型加一 # 字典get方法 # :list.get(k,d) 其中 get相当于一条if...else...语句,参数k在字典,字典将返回list[k];如果参数k不在字典则返回参数...排序并返回出现最多那个类型 # 字典 items() 方法,列表返回可遍历(键,值)元组数组。...# sorted 第2个参数 key=operator.itemgetter(1) 这个参数意思是先比较第几个元素 sortedClassCount = sorted(classCount.items

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