作者:Niklas Donges 机器之心编译 参与:乾树、李泽南 Logistic 回归是二分类任务中最常用的机器学习算法之一。它的设计思路简单,易于实现,可以用作性能基准,且在很多任务中都表现很好
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Linear/Logistic/Softmax Regression是常见的机器学习模型,且都是广义线性模型的一种,有诸多相似点,详细对比之。原文见Linear/Logistic/Softmax Regression对比。
注意,这里我使用的是ped和map格式,如果ped文件中有表型数据(第六列),如果想指定表型数据,用--pheno,包括三列:家系,个体,表型值。
前几天飞扬博士更新了一篇算法文章,关于softmax regression的,它是logistic模型的扩展,因此要是能有些logistic regression的底子就看起来非常容易,因此在发softmax regression之前,重新复习一下logistic模型。 一句话介绍: logistic regression,它用回归模型的形式来预测某种事物的可能性,并且使用优势(Odds)来考察“某事物发生的可能性大小”。 ---- 之前介绍过的几个算法,如KNN、决策树等(在微信公众号“数说工作室”中回
logistic回归与线性回归并成为两大回归。logistic回归解释起来直接就可以说,如具有某个危险因素,发病风险增加多少倍,听起来让人通俗易懂,线性回归相比之下其实际意义就弱了。
前几天飞扬博士更新了一篇算法文章,关于softmax regression的,它是logistic模型的扩展,因此要是能有些logistic regression的底子就看起来非常容易,因此在发softmax regression之前,重新复习一下logistic模型。 一句话介绍: logistic regression,它用回归模型的形式来预测某种事物的可能性,并且使用优势(Odds)来考察“某事物发生的可能性大小”。 上篇介绍了logistic模型的原理,如果你只是想使用它,而不需要知道它的生产过程,
logistic回归:从生产到使用【上:使用篇】 前面介绍过几个算法,如KNN、决策树等(在微信公众号“数说工作室”中回复“jrsj”查看,不要引号),都可以用若干个“属性变量”来预测一个“目标变量”
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【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的classification问题,并一步步推出了sigmoid函数的形式,这一节将主要针对logistic regression 。本文内容涉及机器学习中logistic regression的若干主要问题:logistic regression的缘由、logistic regression和linear regression的差异、多分类问题及logistic regression的限制等问题。话不多说,让我们一起学习这些内容吧。
本文介绍了四篇研究论文,分别是:1)基于对抗训练的图像分类方法,提高了准确率;2)使用预训练语言模型作为文本分类器,分类效果显著;3)基于CNN的文本分类方法,利用卷积神经网络提取文本特征;4)基于树的文本分类方法,提出了一种自适应阈值算法。
Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归,但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线(Decision Boundary)建立回归公式,以此进行分类。
随着中国的证券市场规模的不断壮大、市场创新不断深化、信息披露不断完善、市场监管不断强化,随着现代投资组合理论的发展和计算机技术的进步,投资者为了在股票交易中取得更多的收益,就需要有合理有效的投资策略,因素模型的基础上发展出众多量化研究模型。对于这些模型的研究能够帮助投资者有效的跟踪市场的变化,为得出更好的投资策略而提供帮助。Logistic选股模型正是这些众多模型中的一个。
神经网络和深度学习(二)——从logistic回归谈神经网络基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 之前学习机器学习的时候,已经学过logistic回归,不过由于神经网络中,一些思想会涉及到logistic,另外会拿一些神经网络用到的解决方案,以logistic来举例,更浅显易懂(例如BP算法)。 因此,这里就再次复习logistic回归及其梯度下降、代价函数等,主要是讲述和后面学习神经网络有关的内容,其他部分会快速略过。 二、logistic输出函数 logistic是解决
定义:X是连续随机变量,X服从logistic分布,则X具有下列的分布函数和密度函数:
logistic回归由Cox在1958年提出[1],它的名字虽然叫回归,但这是一种二分类算法,并且是一种线性模型。由于是线性模型,因此在预测时计算简单,在某些大规模分类问题,如广告点击率预估(CTR)上得到了成功的应用。如果你的数据规模巨大,而且要求预测速度非常快,则非线性核的SVM、神经网络等非线性模型已经无法使用,此时logistic回归是你为数不多的选择。
关注公众号“智能算法”即可一起学习整个系列的文章 本文主要实战Logistic回归和softmax回归在iris数据集上的应用,通过该文章,希望我们能一起掌握该方面的知识。欢迎文末查看下载关键字,公众号回复即可免费下载实战代码。 1. Logistic回归 我们在系列一中提到过,一些回归算法可以用来进行分类,以及一些分类算法可以进行回归预测,Logistic回归就是这样的一种算法。Logistic回归一般通过估计一个概率值,来表示一个样本属于某一类的概率。假如一个样本属于某一类的概率大于50%,那么就判该样
我们的目标是训练一个模型来识别是否为猫,模型的输入为图片。在计算机内部,图片以Red,Green,Blue三种通道值进行存储。例如上图中,图片像素为64*64。则该模型的输入为64*64*3的矩阵,输出为0或1,代表是否为猫。
本文主要实战Logistic回归和softmax回归在iris数据集上的应用,通过该文章,希望我们能一起掌握该方面的知识。 1. Logistic回归 我们在系列一中提到过,一些回归算法可以用来进行分类,以及一些分类算法可以进行回归预测,Logistic回归就是这样的一种算法。Logistic回归一般通过估计一个概率值,来表示一个样本属于某一类的概率。假如一个样本属于某一类的概率大于50%,那么就判该样本属于这一类。那么Logistic是怎么估计概率的呢? 1.1 如何实现分类 Logistic对样本的概率
本文用逻辑回归和lasso算法医学上的疾病的相关因素,帮助客户确定哪种模型可用于某种疾病的相关因素分析。3个模型:Logistic模型、成组Lasso Logistic模型、由组Lasso选出协变量的Logistic模型,有3个易感因素、高血压、2型糖尿病和LDL,得出误差率和变量数目的图。
logistic回归:从生产到使用【下:生产篇】 上篇介绍了logistic模型的原理,如果你只是想使用它,而不需要知道它的生产过程,即拟合方法及编程实现,那么上篇就足够了。如果你想知道它的上游生产,那么请继续。 本篇着重剖析logistic模型的内部生产流程、以及每一个流程的工作原理,暴力拆解。 上下两篇的大纲如下: 【上篇:使用篇】 1. Logistic回归模型的基本形式 2. logistic回归的意义 (1)优势 (2)优势比 (3)预测意义 3. 多分类变量的logistic回归 (1)
demo代码:https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/saturating_forecasts
一、Softmax Regression简介 Softmax Regression是Logistic回归的推广,Logistic回归是处理二分类问题的,而Softmax Regres
Softmax Regression是Logistic回归的推广,Logistic回归是处理二分类问题的,而Softmax Regression是处理多分类问题的。Logistic回归是处理二分类问题的比较好的算法,具有很多的应用场合,如广告计算等。Logistic回归利用的是后验概率最大化的方式去计算权重。
该病毒自首次在中国出现以来,在世界范围内迅速传播。不幸的是,意大利的Covid-19感染人数是欧洲最高的,为19人。我们是西方世界第一个面对这个新敌人的国家,我们每天都在与这种病毒带来的经济和社会影响作斗争。
先复习一下我们已经介绍过的内容,我们最早开始讲了Hard-Margin Primal的数学表达式,然后推导了Hard-Margin Dual形式。后来,为了允许有错误点的存在(或者noise),也为了避免模型过于复杂化,造成过拟合,我们建立了Soft-Margin Primal的数学表达式,并引入了新的参数C作为权衡因子,然后也推导了其Soft-Margin Dual形式。因为Soft-Margin Dual SVM更加灵活、便于调整参数,所以在实际应用中,使用Soft-Margin Dual SVM来解决分类问题的情况更多一些。
逻辑回归又称对数几率回归是离散选择法模型之一,逻辑回归是一种用于解决监督学习问题的学习算法,进行逻辑回归的目的是使训练数据的标签值与预测出来的值之间的误差最小化。logistic回归的因变量可以是二分类的,也可以是多分类的,但是二分类的更为常用,也更加容易解释,多类可以使用softmax方法进行处理。实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。
机器学习(十五)——logistic回归实践 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 logistic回归的核心是sigmoid函数,以及分类方式。当sigmoid值大于0.5时,判断结果为1,小于0.5时判断结果为0。公式为g(z)=1/(1+e-z)。其中,z=w0x0+w1x1…+wnxn,w为x的权重,其中x0=1。 决策边界是用于区分分类结果的一条线,线的两边代表分类的两种结果。 之前提到logistic,是使用梯度下降算法,用于获取代价函数J最小值时的参数。现在使用梯
本文介绍了逻辑回归(Logistic Regression)的基本概念、问题定义、模型假设、目标函数、梯度计算、迭代算法、优化简化、梯度下降、Descent的方向、迭代速度的选择以及总结。
本文介绍了用于分类的线性模型的基本回顾,包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻、决策树、随机森林、梯度提升树、神经网络等。作者通过对比各个方法的优缺点,提出了改进的随机梯度下降法、概率线性模型、OVO、OVA、Logistic回归、二分类、多分类等方案。
二元logistic回归分析的前提为因变量是可以转化为0、1的二分变量,如:死亡或者生存,男性或者女性,有或无,Yes或No,是或否的情况。
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本文讨论了Logistic回归的基础知识及其在Python中的实现。逻辑回归基本上是一种监督分类算法。在分类问题中,目标变量(或输出)y对于给定的一组特征(或输入)X,只能采用离散值。
蓝色:加入新的训练集后,之前拟合的线性函数,显然适用于新的数据集。但是,此时我们因为新的数据集的加入,拟合出一个新的线性函数(蓝色),此时,若还用 0.5 作为阈值,那么分类结果就不那么理想了。
本文介绍了分类问题的三种线性模型:linear classification、linear regression和logistic regression。首先介绍了这三种linear models都可以用来进行binary classification,然后介绍了比梯度下降算法更加高效的SGD算法来进行logistic regression分析,最后讲解了两种多分类方法,一种是OVA,另一种是OVO。这两种方法各有优缺点,当类别数量k不多的时候,建议选择OVA,以减少分类次数。
在机器学习中,有一种线性模型,被很多人、甚至不少书籍中,都称为“逻辑回归”,即将英文 Logistic 翻译为“逻辑”。周志华教授在《机器学习》中对此翻译提出了不同见解。本文将从更深刻的数学原理出发,推导此算法,并籍此理解 Logistic 并非“逻辑的”之意。
Dataset 每年高中生和大学生都会申请进入到各种各样的高校中去。每个学生都有一组唯一的考试分数,成绩和背景数据。录取委员会根据这个数据决定是否接受这些申请者。在这种情况下一个二元分类算法可用于接受或拒绝申请,逻辑回归是个不错的方法。 数据集admissions.csv包含了1000个申请者的信息,特征如下: gre -(入学考试成绩) gpa - (累积平均绩点) admit - 适合被录取 0或1 Use Linear Regression To Predict Admission 这
注意:这是一篇试图向不完全熟悉统计数据的读者解释Logistic回归背后的直觉的帖子。因此,你可能在这里找不到任何严谨的数学工作。)
.就是你对 y 的预测,正式的说你希望 y 是一个预测的概率值.当输入特征 x 满足条件时,y 就是 1.你希望
从【DL笔记1】到【DL笔记N】,是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录,是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式,到用生动形象的例子去理解,到动手做实验去感知,到著名案例的学习,到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信,一路看下来,我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣,并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching,写下一篇篇笔记的同时,我也收获了更多深刻的体会,希望大家可以和我一同进步,共同享受AI无穷的乐趣。
本文介绍了统计学习导论中的Chapter 4 - Classification,讲解了三种经典的分类方法:逻辑回归、线性判别分析、K-近邻。首先介绍了为什么不用线性回归方法来处理分类问题,然后详细阐述了逻辑回归方法、线性判别分析方法和K-近邻方法的具体实现步骤和原理。最后介绍了如何通过最大似然方法来估计模型参数,并给出了多类别分类的另一种常用方法:线性判别分析。
0x00 前言 大家好我是小蕉。上一次我们说完了线性回归。不知道小伙伴有没有什么意见建议,是不是发现每个字都看得懂,但是全篇都不知道在说啥?哈哈哈哈哈哈,那就对了。 这次我们来聊聊,有小伙伴说,如果
本质上来说,他们都是监督学习,判别模型,直接对数据的分布建模,不尝试挖据隐含变量,这些方面是大体相同的。但是又因为一个是线性模型,一个是非线性模型,因此其具体模型的结构导致了VC维的不同:其中,Logistic Regression作为线性分类器,它的VC维是d+1,而 GBDT 作为boosting模型,可以无限分裂,具有无限逼近样本VC维的特点,因此其VC维远远大于d+1,这都是由于其线性分类器的特征决定的,归结起来,是Logistic Regression对数据线性可分的假设导致的
机器学习(十六)——SVM理论基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 支持向量机(supportvector machine,SVM),是一种分类算法,也是属于监督学习的一种。其原理和l
本文介绍了基于逻辑回归的朴素贝叶斯分类器在自然语言处理领域的应用,并提供了实例和代码。
---- Binary Classification logistic是一个用于二元分类的算法,所谓二元分类就是该预测结果只有两种类别。比如:预测图片中的是不是cat,只存在是或者不是。1代表cat,
线性回归模型简单,对于一些线性可分的场景还是简单易用的。Logistic逻辑回归也可以看成线性回归的变种,虽然名字带回归二字但实际上他主要用来二分类,区别于线性回归直接拟合目标值,Logistic逻辑回归拟合的是正类和负类的对数几率。
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