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对数几率回归 —— Logistic Regression

这里就用到了对数几率函数 (形状如图中黑色曲线所示): ? ?...单位阶跃函数与对数几率函数(来源于周志华《机器学习》) 它是一种“Sigmoid”函数,Sigmoid 函数这个名词是表示形式S形的函数,对数几率函数就是其中最重要的代表。...对数几率函数是任意阶可导函数,它有着很好的数学性质,很多数值优化算法都可以直接用于求取最优解。 总的来说,模型的完全形式如下: ? 其实,LR 模型就是在拟合 ?...由于借助对数几率函数,其输出是介于0~1之间连续概率值。...和真实值 Y 之间的差值,其实这也是得益于对数几率函数本身很好的数学性质。 再接再厉,求得: ? ? ---- 2 代码实现 下面我们开始用 python 自己实现一个简单的 LR 模型。

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分类-对数几率回归(逻辑回归)算法

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。...现需要根据身高体重来判断胖瘦,即二分类任务,也就是要根据回归方程来转换成分类,定义激活函数,转为0~1之间的值,即对数几率回归的输入就是线性回归的输出—— 图片 。...\end{split} \end{align*} 但是单位阶跃函数并不连续,我们需要找到一个单调可微的函数,在一定程度上尽量接近单位阶跃函数,而对数几率函数(Sigmoid函数)就能很好的近似。...Sigmoid函数中,有 y=h(w^Tx)=\frac{1}{1+e^{-(w^Tx+b)}} ln\frac{y}{1-y}=w^Tx+b \dots① y就是正例,1-y是反例,两者比值称为几率...,再取对数ln,故得名对数几率函数。

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机器学习-对数几率回归(逻辑回归)算法

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。...现需要根据身高体重来判断胖瘦,即二分类任务,也就是要根据回归方程来转换成分类,定义激活函数,转为0~1之间的值,即对数几率回归的输入就是线性回归的输出—— z=\bold w^T\bold x+ b 。...position 7: \begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲*̲}̲\begin{split}y=… 但是单位阶跃函数并不连续,我们需要找到一个单调可微的函数,在一定程度上尽量接近单位阶跃函数,而对数几率函数...Sigmoid函数中,有 y=h(w^Tx)=\frac{1}{1+e^{-(w^Tx+b)}} ln\frac{y}{1-y}=w^Tx+b \dots① y就是正例,1-y是反例,两者比值称为几率...,再取对数ln,故得名对数几率函数。

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逻辑斯谛回归(对数几率回归)

LR简介 逻辑斯谛回归是一种经典的线性分类方法,又被称为对数几率回归,其属于对数线性模型。...|x) = \frac{1}{1 + \exp(w\cdot x + b)} P(Y=1∣x)=1+exp(w⋅x+b)exp(w⋅x+b)​P(Y=0∣x)=1+exp(w⋅x+b)1​ 一个事件的几率是指该事件发生的概率与不发生的概率的比值...,如果事件发生的概率为ppp,则该事件的几率为p1−p\frac{p}{1-p}1−pp​,则该事件的对数几率即为: log⁡p1−p \log \frac{p}{1-p} log1−pp​ 考虑逻辑斯谛回归模型...x+b \log \frac{P(Y=1|x)}{1-P(Y=1|x)} = w\cdot x + b log1−P(Y=1∣x)P(Y=1∣x)​=w⋅x+b 也就是说,输出Y=1Y=1Y=1的对数几率是输入...theta)}{\partial \theta\partial\theta^T} = xx^T\hat{y}(1-\hat{y}) ∂θ∂θT∂2L(θ)​=xxTy^​(1−y^​) 参考 知乎-对数几率回归

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逻辑回归(对数几率回归,Logistic)分析研究生录取数据实例

逻辑回归系数给出了预测变量增加一个单位时结果的对数几率变化。 gre每增加一个单位,录取(与未录取)的对数几率增加0.002。 gpa增加一个单位,被研究生院录取的对数几率就会增加0.804。...例如,就读于排名为2的本科院校与排名为1的院校相比,被录取的对数几率会改变为-0.675。 系数表下面是拟合指数,包括无效和偏差残差以及AIC。...## 概率比 ##概率和95%CI 现在我们可以说,gpa增加一个单位,被研究生院录取(与未被录取)的几率就会增加2.23倍。请注意,截距的几率一般不会被解释。...本文摘选《R语言逻辑回归(对数几率回归,Logistic)分析研究生录取数据实例》。

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基本功不扎实一半的面试几率都呛,来看看这份“地表最强安卓面试宝典”

在一堆讨论什么时候能收到面试通知的吐槽中,某同学的这几句话格外的惹眼—— “我倒是进了一面” “但是我感觉这个一面挺难的” “我感觉有68.5%的几率一面要凉” “就是从答上来和没答上来的比例” “我感觉面试官老觉得我答非所问...3)不要东学一点西学一点,尽量集中学习某个方向,以 Java 后端为例,可以先集中学习 Java 常见的八股文 4)学习时不能只看教程(博客、公众号、在线培训机构等),一个是要培养自己的学习能力,另一个是现在很多教程都是为了割韭菜水平堪忧...image.png 面试前应该准备哪些内容 以下内容是我自己的准备,经验差不多的同学可以参考下: 1、架构师筑基语言基础 重点内容:深入Java泛型+注解深入浅出+并发编程+数据传输与序列化+Java虚拟机原理...你了解过 Java 的四种引用吗? 分别代表什么含义,他们有什么区别? 了解过 Java 的集合吗? 说说 HashMap 的底层实现原理? ArrayList 和 LinkedList 的区别?...Java 集合中哪些是线程安全的? JVM 的内存模型?

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一次ArrayList的使用不当导致线上jstorm任务启动失败的案例

at java.lang.System.arraycopy(Native Method) at java.util.ArrayList.addAll(ArrayList.java:562...at java.lang.System.arraycopy(Native Method) at java.util.ArrayList.addAll(ArrayList.java:580...,但奇怪的是:为什么生产环境每次都是必现,而在我自己的开发机上却是有几率的出现?...,而并不是并发,在复现上面的问题中,一定是并行的几率越大,复现的几率就越大,因为并发会涉及线程的短暂调度,在这短暂的周期之间,是有一定的先后顺序,所以这会降低异常发生的几率。...原因是因为这几个环境storm的bolt的并发task的个数只有2个,也就说最多只有2个线程,所以能导致出现问题的几率非常之小,这才发生了文章开头的一幕。

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Http Mock看这一篇文章就可以了

的官网:http://wiremock.org Mock http apis 二、为什么要使用mock 使用真实环境问题点 1、难于创建(比如复杂的测试环境) 2、不易获取(复杂的获取流程) 3、不稳定(几率性的获取失败...) 4、前后端分离(前后依赖是并行任务) 三、什么时间什么地方要使用mock 1、难于创建(比如复杂的测试环境) 2、不易获取(复杂的获取流程) 3、不稳定(几率性的获取失败) 4、前后端分离(前后依赖是并行任务...打桩 Wire mock的打桩分为Java代码和json api两种方式 1、Java代码的方式,已经实现过了不再累述 ?...作为服务独立运行 运行 java -jar wiremock-standalone-2.12.0.jar –port 9090 –verbose 详细命令请查看 http://wiremock.org/

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