概述 逻辑回归也叫对数几率回归 “逻辑回归”虽然叫回归，但是却是一种分类方法，跟线性回归(linear regression)有着显著的不同。...缺点： 算法推导 image.png image.png 关于代价函数采用-log()的解释 出发点：假设样本的分类为1(y=1)，我们希望当预测的结果越接近1，损失越小，预测结果越接近0，损失越大。
其实不然，其中的细节操作十分精妙，渐进时间复杂度肯定是 O(n) 无法再减少，但如果深究算法的执行速度，仍然有优化空间。...接下来，我们想办法优化这两个算法，使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。 最大值和最小值 为啥一般的解法还能优化呢？肯定是因为没有充分利用信息，存在冗余计算。...对于这个问题，还有另一种优化方法，那就是分治算法。大致的思路是这样： 先将数组分成两半，分别找出这两半数组的最大值和最小值，然后max就是两个最大值中更大的那个，min就是两个最小值中更小的那个。...PS：其实这个分治算法可以再优化，比较次数可以进一步降到 n + log(n)，但是稍微有点麻烦，所以这里就不展开了。...首先，分治算法是一种比较常用的套路，一般都是把原问题一分为二，然后合并两个问题的答案。如果可以利用分治解决问题，复杂度一般可以优化，比如以上两个问题，分治法复杂度都是1.5n，比一般解法要好。
我们一直说机器学习有自动学习的功能，在线性回归中更能体现。此处可以通过一些优化方法去优化（其实运用了是数学当中的求导功能）回归的总损失！！！ 2.优化算法 如何去求模型当中的 W，使得损失最小？...（目的是找到最小损失对应的 W 值） 下面即线性回归经常使用的两种优化算法： 2.1 正规方程 2.1.1 什么是正规方程 ? 理解：X 为特征值矩阵，y 为目标值矩阵。根据公式直接求出最好的结果。...此时，就可以利用梯度下降算法来下山了。...正因为有了梯度下降这样一个优化算法，回归才具有「自动学习」的能力 2.2.5 优化动态图演示 ?...3.总结 1) 线性回归的损失函数 - 均方误差2) 线性回归的优化方法：正规方程、梯度下降3) 梯度下降和正规方程的对比： 梯度下降 正规方程 需要选择学习率 不需要 需要迭代求解 一次运算得出 特征数量较大可以使用
结论：使用标记-清除算法，清理垃圾后会发现存活对象分布的位置比较零散，如果有有大对象需要分配的话，很难有连续的空间进行分配；缺点：效率低、空间碎片 复制算法 为了解决内存碎片问题，jvm大师们研究出了复制算法...，复制算法的原理是将内存空间分为两块，当其中一块内存使用完之后，就会将存活对象复制到另外一块内存上，将之前的内存块直接清理掉，这样就不会产生内存碎片的问题了。...使用复制算法，内存前后对比 ? ? 结论：解决了内存碎片的问题，但是会导致内存空间缩减一半，适用于存活对象少的区域。...标记整理算法 标记整理算法的步骤和标记-清除是一样的，不过最后多加一步就是整理，用来整理存活对象造成的内存碎片，使用标记-整理后内存前后对比： ? ?...分代收集算法 分代收集算法主要就是将内存分为两个年代，一个是年轻代，一个是老年代，在年轻代中使用复制算法，因为年轻代存活的对象少，比较适合使用复制算法，老年代使用标记整理算法，因为老年代垃圾比较少，所以适用于标记整理算法
以下文章来源于数据思践 ，作者王路情 导读 阅读完本文，你可以知道： 1 线性回归是什么以及有什么用 2 基于Python和库执行线性回归算法 1 概述 1 什么是回归？...3 什么是线性回归（Linear Regression）? 线性回归是最重要和最广泛应用的回归技术之一。 它是最简单的回归方法。 它易于理解模型和解释结果。 4 线性回归的问题定义？ ?...3 基于Python和库执行线性回归算法 1 问题定义： 研究美国30-39岁的女性平均体重和平均身高的关系 2 数据准备 代码 # 导入Python库 import numpy as np import...4 总结 1 线性回归算法是一种最经典的机器学习算法，有着广泛地用途，也是学习其他机器学习算法的基础。...2 线性回归算法在设计和构建模型的时候做了强的假设，即自变量与因变量之间满足线性关系，因而在使用这种方式之前，需要根据实际问题检验线性假设的合理性。 关于线性回归算法，您有什么想法请留言。
逻辑回归（Logistic Regression）是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。它根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率。...例如，下图为逻辑回归曲线图，显示了考试通过概率与学习时间的关系。再如，在探讨引发疾病的危险因素时，可以根据危险因素预测疾病发生的概率。...通过逻辑回归分析，可以得到自变量的权重，从而可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性。...它被用于形式系统的研究，证明理论中的定理和推理规则，以及计算机科学中的递归算法和程序设计等领域。
回归分析的分类：按照自变量的多少分为：一元回归分析和多元回归分析；按照因变量的多少分为：简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的相关关系不同分为：线性回归分析和非线性回归分析。...而回归算法正是基于上述三种度量，利用技术建立的一种模型。回归算法有很多种，甚至你也可以自己创造出一种没被使用过的算法。...但在创新之前，一些常见的回归算法有必要了解：Linear Regression线性回归线性回归也被称为最小二乘回归，通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。...为了解决这个问题，就有了优化算法——岭回归。岭回归通过对系数的大小施加惩罚来解决线性回归的一些问题。Lasso Regression套索回归套索回归与岭回归类似，会对回归系数的绝对值添加一个罚值。...实现这一点，取决于随机森林的每颗cart树是分类树还是回归树。如果是回归树，则cart树是回归树，采用的原则是最小均方差。XGBoost回归基本所有的机器学习比赛的冠军方案都使用了XGBoost算法。
算法简介 解决回归问题 思想简单，实现容易 许多强大的非线性模型的基础 结果具有很强的解释性 蕴含机器学习中很多的重要思想 线性回归算法可以简单概括为，寻找一条直线，最大程度地“拟合”样本特征和样本输出标记之间的关系...，可以获得机器学习的模型，对于几乎所有的参数学习的算法，都是这样的套路，比如线性回归、多项式回归、逻辑回归和SVM等。...plt.scatter(x,y) plt.plot(x,y_hat,color = 'r') plt.axis([0,6,0,6]) plt.show() 20200404230510.png 自己封装线性回归算法...y_hat = reg.predict(x) plt.scatter(x,y) plt.plot(x,y_hat,color='g') plt.axis([0,6,0,6]) plt.show() 衡量回归算法的标准...2} 其中SS_{residual}表示Residual Sum of Squares，SS_{total}表示Total Sum of Squares，这个评价方法也是scikit-learn中线性回归算法中
说到逻辑回归（Logistic Regression），其实他解决的并不是回归问题（Regression），而是分类问题（Classification）。...而且更重要的是，他并不是一个下凸函数，所以甚至不能用GD算法求极值。...frac{1}{m}\underset{i=1}{\overset{m}{\Sigma}}Cost(h_\theta(x_i),y_i) 进而，我们对J函数中每一个\theta求偏导，可以得到下面的梯度下降算法...没错，最终的表达式跟线性回归的计算方法几乎一模一样（注意少了一个分母上的m）！这就是Sigmoid函数的强大之处。...优化算法 对于逻辑回归算法，有一些高级的优化算法比如Conjugate gradient、BFGS、L-BFGS等，这些跑起来快，但是难学。。。这里就不提了。
文章目录 简介 激活函数 损失函数 优化算法 代码 简介 ---- 对数几率回归（Logistic Regression），也称逻辑回归，虽然名字中含有回归，但其实是一种分类算法。...找一个单调可微函数将分类任务中的真实标记与线性回归模型的预测值联系起来，是一种广义线性回归。 比如给定身高和体重数据，通过线性回归算法训练模型后，可以得到身高体重的回归方程，从而得到预测值。...通过属于某个类别的概率值来判断是否属于该类别，比如设定大于0.5则判为该类别，定义损失函数和优化算法对模型进行训练。...线性回归可参考：：回归-线性回归算法（房价预测项目） 激活函数 ---- 激活函数就是将预测值 图片 转换为0/1值。...)) 由于log函数在(0,1)区间内是负的，我们乘以-1，使最终损失函数为正： J(w)=\sum_{i=1}^m-y_ilog(h(w^Tx))-(1-y_i)log(1-h(w^Tx)) 优化算法
文章目录 简介 原理 代码 过拟合 简介 ---- 多项式回归（Polynomial Regression）顾名思义是包含多个自变量的回归算法，也叫多元线性回归，多数时候利用一元线性回归（一条直线）不能很好拟合数据时...，就需要用曲线，而多项式回归就是求解这条曲线。...一元线性回归可参考另一篇博客：回归-线性回归算法（房价预测项目） 原理 ---- 多元线性回归很复杂，特别是当特征数多元数多的时候，可视化难以想象。...使用最小二乘法作为损失函数，并选择优化算法：正规方程或梯度下降。...图片 可参考：浅谈梯度下降算法（模拟退火实战） 代码 ---- 多元线性回归与一元线性回归其实只是x的维度不同，也就是说通过设置x的维度，调用线性模型LinearRegression即可进行求解，即对数据进行预处理
文章目录 简介 损失函数 优化算法 正规方程 梯度下降 项目实战 简介 ---- 线性回归（Linear Regression）是回归任务中最常见的算法，利用回归方程对自变量和因变量进行建模，且因变量和自变量之间是线性关系而得名...其中，只有一个自变量则称为一元线性回归，包含多个自变量则成为多元线性回归。...即使用损失函数和优化算法。 损失函数 ---- 损失函数就是定义当前函数和目标函数之间的差异，并且我们期望这个差异（损失）越小越好。...优化算法 正规方程 ---- 利用高中知识，求一个函数的最小值，我们可以求导，在导数为0处取得最小值。...比如三维特征中，其平面图可以像是山峰和谷底，那我们就是要从山峰出发，从最陡（梯度最大）的方向进行下山，从而到达谷底取最小值，但往往可能陷入其它谷底，只取到了极小值，可以修改步长（学习率）。
逻辑回归 Logistic Regression 所谓LR，就是一个被Logistic方程归一化后的线性回归，可以将非线性的问题转化为线性问题。...优点： 算法易于实现和部署，执行效率和准确度高 缺点： 离散型的数据需要通过生产虚拟变量的方式来使用。
小编邀请您，先思考： 1 回归算法的道和术分别是什么？ 2 如何应用回归算法？...为了得到线性回归系数θθ，我们需要定义一个损失函数，一个极小化损失函数的优化方法，以及一个验证算法的方法。损失函数的不同，损失函数的优化方法的不同，验证方法的不同，就形成了不同的线性回归算法。...scikit-learn中的线性回归算法库可以从这三点找出各自的不同点。理解了这些不同点，对不同的算法使用场景也就好理解了。 1....LinearRegression 损失函数： LinearRegression类就是我们平时说的最常见普通的线性回归，它的损失函数也是最简单的，如下： J(θ)=12(Xθ−Y)T(Xθ−Y)J(θ)=...损失函数的优化方法： OrthogonalMatchingPursuit类使用前向选择算法来优化损失函数。它是最小角回归算法的缩水版。虽然精度不如最小角回归算法，但是运算速度很快。
1、特征工程的重要性 特征选择是指从所有可用的特征中选择最相关和最有用的特征，以用于模型的训练和预测。...最后训练了一个线性回归模型并在测试集上评估了其性能。 通过特征选择和特征工程，在实际的算法建模中，可以更好地理解数据，提高模型的性能。...在线性回归中，最常见的损失函数是均方误差，其公式是： 其中： 是样本数量 是第 个样本的实际观测值 是第 个样本的模型预测值 （3）梯度下降 梯度下降是一种优化算法，用于最小化损失函数。...使用梯度下降算法进行参数优化的Python代码： import numpy as np class LinearRegression: def __init__(self, learning_rate...0.37869152 0.65891856] # Intercept: 0.5604540832879905 # Predictions: [6.07796379 7.11557387] 这段代码演示了如何使用梯度下降算法拟合线性回归模型
最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。...1.1.2、最小二乘法 最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。...1.4、线性回归 算法特点 优点：结果易于理解，计算上不复杂。...，可以将新拟合线绘在图上作为对比 训练算法: 找到回归系数 测试算法: 使用 rssError()函数 计算预测误差的大小，来分析模型的效果 使用算法: 使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升...(4) 训练算法：构建不同的模型，采用逐步线性回归和直接的线性回归模型。 (5) 测试算法：使用交叉验证来测试不同的模型，分析哪个效果最好。 (6) 使用算法：这次练习的目标就是生成数据模型。
一、算法介绍 Logistic regression （逻辑回归）是一种非线性回归模型，特征数据可以是连续的，也可以是分类变量和哑变量，是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性，主要的用途...LR可以用来回归，也可以用来分类，主要是二分类。logistic回归模型在多分类问题上的推广是softmax regression。...可以用于多分类），且必须线性可分； 参考内容： Coursera公开课笔记: 斯坦福大学机器学习第六课“逻辑回归(Logistic Regression)” 李航博士《统计学习方法》 回复数字或算法名称即可查看相关文章...没有公式如何看懂EM算法？ 7. Python实现KNN算法 8. 基础聚类算法：K-means算法 9. 集成学习算法----Adaboost 10. 分类回归树算法---CART 11....EAG多目标进化算法 12. 蚁群算法（独辟蹊径的进化算法） 13. 逻辑回归（LR）算法 免责声明：本文系网络转载。版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删除！
一、算法介绍 Logistic regression （逻辑回归）是一种非线性回归模型，特征数据可以是连续的，也可以是分类变量和哑变量，是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性，主要的用途...LR可以用来回归，也可以用来分类，主要是二分类。logistic回归模型在多分类问题上的推广是softmax regression。...二、算法原理 Regression问题的常规步骤为： 1. 寻找h函数（即hypothesis）； 2....但是线性回归无法做到，可以引用LR的h函数是一个Sigmoid函数： ?...改进算法，随机梯度上升算法： ? 1）第一种改进算法，随机梯度算法，加大计算每组数据的梯度。
以下文章来源于数据思践 ，作者王路情 看视频学习后，你可以知道： 1 回归是什么和应用场景 2 线性回归的定义，问题描述和性能分析 3 线性回归的原理 4 基于Python和相应库执行线性回归算法 温馨提示...线性回归算法视频分享 http://mpvideo.qpic.cn/0bf274aaaaaa5iaiyvq6onpfb76dad7qaaaa.f10002.mp4?...什么是回归？ 回归的应用场景是什么？ 线性回归是什么？ 线性回归的问题定义？ 线性回归的性能分析？...二 线性回归的原理 线性回归的原理就是要拟合出一条直线或者一个超平面，使得预测值与实际值的之差的平方和最小化。...三 TensorFlow框架的线性回归API介绍 四 基于Python语言和相应库执行线性回归算法 关于线性回归算法，您有什么想法请留言。
简介 对数几率回归（Logistic Regression），也称逻辑回归，虽然名字中含有回归，但其实是一种分类算法。...找一个单调可微函数将分类任务中的真实标记与线性回归模型的预测值联系起来，是一种广义线性回归。 比如给定身高和体重数据，通过线性回归算法训练模型后，可以得到身高体重的回归方程，从而得到预测值。...通过属于某个类别的概率值来判断是否属于该类别，比如设定大于0.5则判为该类别，定义损失函数和优化算法对模型进行训练。...线性回归可参考：：回归-线性回归算法（房价预测项目） 激活函数 ---- 激活函数就是将预测值 z=\bold w^T\bold x+ b 转换为0/1值。...sum_{i=1}^m-y_ilog(h(w^Tx))-(1-y_i)log(1-h(w^Tx)) （插播反爬信息 ）博主CSDN地址：https://wzlodq.blog.csdn.net/ 优化算法
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