展开

关键词

机器学习之logistic算法与实现原理

Logistic算法原理与实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https:www.cnblogs.comfurther-further-furtherp10033567.html 主要思想 初始化系数(权重系数),以Sigmoid作为分类函数; 2. 构造价函数(损失函数),用以表示目标结果与预测结果的差值; 3. 重复迭,找到最小价函数,获取最佳系数(权重系数); 4. 预测测试数据结果,计算平均差错率;理解 在机器学习实战关于logistic实现的中,我个人认为可读性不怎么好,没有很好的区分list,array,matrix,甚至有些字段命名容易造成误解。 weixw 6 7 8 9 Created on Oct 27, 2010 10 Logistic Regression Working Module 11 用Logistic进行分类(缺点: ,多次迭155 输入:原始数据,标签数据 数据类型:list156 功能:计算最佳系数,数组运算157 运算次数:(3 + 2)* 100 * numIter 158 输出:最佳系数 数据类型

16250

Logistic

这个分阶段进行,在前面的几篇文章中,都谈到了这方面的尝试:我的第一个caffe C++程序我的第一个caffe Android程序利用人工智能检测色情图片然而,当我将open_nsfw移植到手机上运行时(源已上传云 还是到机器学习上来,最新学习的章节是Logistic。线性假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作。 基于Logistic和Sigmod函数的分类在Machine Learning课程中,对于线性是以房价预测为例子进行说明的,但若要做的是分类任务该怎么办? 答案在广义线性模型中:只需找一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性模型的预测值联系起来。利用Logistic进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立公式,以此进行分类。 实现《机器学习实战》一书中给出了梯度上升算法的具体实现,关于最佳参数的迭为:h = sigmoid(dataMatrix * weights)error = (labelMat - h)weights

25520
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年50元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    logistic

    深入解读Logistic结果(一):系数,OR (2016-03-08 06:40:50) 转载▼ 标签: logistic 教育 杂谈 分类: 统计理论 Logistic虽然名字叫” 一 从线性Logistic线性Logistic都是广义线性模型的特例。       首先拟合一个不包含任何变量的Logistic,      模型为 ln(p(1-p) =β0      结果如下(结果经过编辑): hon 系数β 标准误 P 截距 -1.12546 Logistic结果。截距的系数-1.47是男性odds的对数(因为男性用female=0表示,是对照组),ln(0.23) = -1.47。 所以我们可以得出关系: OR = exp(β),或者β= ln(OR)(exp(x)函数为指数函数,表e的x次方)。

    13010

    30行徒手实现logistic

    四LR实现import numpy as npimport pandas as pdclass LogisticRegression(object): def __init__(self,alpha LogisticRegression(alpha = 0.1,ITERNUM = 200000)clf.fit(X_train= X_train,y_train= y_train) # 绘制目标函数的迭曲线

    14941

    python logistic

    常用的分类与预测算法分析决策树人工神经网络贝叶斯网络支持向量机其中分析包括:线性---自变量因变量线性关系,最小二乘法求解。 非线性--自变量因变量非线性关系,函数变换为线性关系,或非线性最小二乘方法求解。logistic--因变量一般有1和0两种取值,将因变量的取值范围控制再0-1范围内,表示取值为1的概率。 一般自变量和因变量之间存在线性关系的时候,就可以用线性的方法,而两者之间呈现的是某种曲线特性时,就用非线性,当自变量之间出现多重共线时,用最小二乘估计的系数不准确,则主要用岭和主成分法 logistics p=P(y=1|X),取0概率是1-p,取1和取0的概率之比为p1-p,成为事件的优势比odds,odds取对数得到Logistic变换Logit(p)=ln(p1-p),再令Logit (p)=ln(p1-p)=z ,则可以求出p=11+e^-z,则为Logistic函数。

    57920

    理解 logistic

    导言logistic 是一种至今仍被广为使用的机器学习算法,虽然看似简单,但是很多人对它的认识存在某些误区,包括市面上的一些技术文章。 在今天这篇文章中,SIGAI 将对 logistic的某些关键点进行阐述,帮助大家加深对这种算法的理解。 logistic简介logistic由Cox在1958年提出,它的名字虽然叫,但这是一种二分类算法,并且是一种线性模型。 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是你为数不多的选择。 直接预测样本属于正样本的概率logistic源于一个非常朴素的想法:对于二分类问题,能否直接预测出一个样本 属于正样本的概率值?

    1.2K10

    逻辑Logistic regression

    (3种学习方法+7个实操步骤+15种常见算法)》《一文看懂监督学习(基本概念+4步流程+9个典型算法)》逻辑Logistic Regression)主要解决二分类问题,用来表示某件事情发生的可能性 ;便利的观测样本概率分数;对逻辑而言,多重共线性并不是问题,它可以结合L2正则化来解决该问题;计算价不高,易于理解和实现;缺点:当特征空间很大时,逻辑的性能不是很好;容易欠拟合,一般准确度不太高不能很好地处理大量多类特征或变量 有了训练数据后,使用Spark版的LR算法对每个品类训练一个二分类模型,迭次数设为100次的话模型训练需要40分钟左右,平均每个模型2分钟,测试集上的AUC也大多在0.8以上。 然后通过logistic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。 在逻辑模型中,对数比值(在对数的的可能性),用于标记为“1”的值是一个线性组合的一个或多个自变量(“预测”); 自变量可以是二进制变量(两个类,由指示符变量编)或连续变量(任何实际值)。查看详情

    38010

    第七章 Logistic

    logistic ”算法的特点在于,算法的输出总是介于 0 和 1 之间。 btw,我们把 logistic 算法视为一种分类算法。 因为名字中有,有些时候可能会令人产生困惑,但“logistic ”实际上是一个“分类算法”,而不是“算法”。 多项式 或 线性时,我们可以在特征中添加额外的高阶多项式,我们也可以在logistic中使用相同的方法。 这个梯度下降法的公式同我们前面对线性做梯度下降法时是一样的!!那么,线性logistic是同一个算法吗? 不是的,请注意。在logistic中,h(θ) 的定义发生了变化。 然后,它就可以为我们最小化J(θ)这个函数梯度下降,从技术上来说,你实际并不需要编写来计算价函数J(θ),你只需要编写来计算导数项。

    23050

    机器学习(4)——逻辑Logisticsoftmax

    前言:这里是分类问题,之所以放到线性的下面介绍,是因为逻辑的步骤几乎是和前面一样的,写出目标函数,找到损失函数,求最小值,求解参数,建立模型,模型评估。 分类算法,概率模型,返的是属于这类模型的概率多大,交叉对数损失函数,其微分方程和梯度下降一样 softmax分类,解决数据不平均的问题,提高准确率Logistic sogmid函数 ? ? softmax解决多分类问题 写出概率函数: ? 注:为什么用指数函数,为了表示数据的微小变动引起的概率的指数级增大, 写出损失函数 ?

    85280

    机器学习-Logistic(Logistic Regression)案例

    它是一种分类而非算法。它用于根据给定的自变量集估计离散值(二进制值,如01,yesno,truefalse)。简单来说,它通过将数据拟合到logit函数来预测事件发生的概率。 因此,它也被称为logit。由于它预测概率,因此其输出值介于0和1之间(如预期的那样)。再次,让我们通过一个简单的例子来尝试理解这一点。 假设你的朋友给你一个难题来解决。 这就是Logistic为您提供的。 来看使用python的scikit-learn完成的Logistic案例: ??? 块# ## 使用Scikit-learn的LogisticRegression完成测试案例# In:import pandas as pdfrom sklearn.linear_model import

    1.6K20

    常见面试算法:Logistic、树

    Logistic 概述Logistic 或者叫逻辑 虽然名字有,但是它是用来做分类的。 Logistic 原理Logistic 工作原理每个系数初始化为 1重复 R 次: 计算整个数据集的梯度 使用 步长 x 梯度 更新系数的向量返系数 Logistic 开发流程收集数据 Logistic 算法特点优点: 计算价不高,易于理解和实现。缺点: 容易欠拟合,分类精度可能不高。适用数据类型: 数值型和标称型数据。 附加 方向导数与梯度? Logistic 项目案例项目案例1: 使用 Logistic 在简单数据集上的分类完整地址: https:github.comapachecnAiLearningblobmastersrcpy2 项目案例2: 从疝气病症预测病马的死亡率完整地址: https:github.comapachecnAiLearningblobmastersrcpy2.xml5.Logisticlogistic.py

    26430

    logistic建模指南

    昨天的logistic:从生产到使用【上:使用篇】(在微信公众号“数说工作室”中复“logit1”查看),有不少数说网友们建议把最后的建模指南图单独发一下。 另外对logistic的拟合原理(涉及到梯度下降、极大似然等等的有关概念),以及Python等语言的编程实现感兴趣的,可以等待【下:生产篇】吧~本图包括建模思路和相应的模型SAS,可以点击查看大图,

    41680

    logistic建模指南

    本图包括建模思路和相应的模型SAS,可以点击查看大图,转载请保留版权:?----

    39150

    非线性logistic regression)

    Cost函数线性:??非线性 Logistic regression:?目标:找到合适的 θ0,θ1使上式最小3.解法:梯度下降(gradient decent)?更新法则:? 学习率: 同时对所有的θ进行更新,重复更新直到收敛4.import numpy as npimport random def genData(numPoints,bias,variance): x

    31130

    6 逻辑(Logistic Regression)

    (Cost Function) 7.3 线性正则化(Regularized Linear Regression) 7.4 逻辑正则化(Regularized Logistic Regression )6 逻辑(Logistic Regression)6.1 分类(Classification)在分类问题中,预测的结果是离散值(结果是否属于某一类),逻辑算法(Logistic Regression 我们编写给出价函数及其偏导数然后传入梯度下降算法中,接下来算法则会为我们最小化价函数给出参数的最优解。 下面为 OctaveMatlab 求解最优化问题的实例:1.创建一个函数以返价函数及其偏导数:function = costFunction(theta) % code to compute 7.4 逻辑正则化(Regularized Logistic Regression)为逻辑价函数添加正则化项:$J(theta) = - frac{1}{m} sum_{i=1}^m large

    23660

    逻辑斯蒂Logistic Regression)

    逻辑斯蒂定义x=来表示n维特征向量,权重为w=,同时,截距(Intercept)为b。 如下:import pandas as pdimport numpy as np #创建特征列表column_names=data=pd.read_csv(breast-cancer-wisconsin.data 使用训练好的模型进行预测lr_y_predict=lr.predict(X_test) #预测的性能分析from sklearn.metrics import classification_report#使用逻辑斯蒂的评分函数

    25920

    机器学习(七) ——logistic

    机器学习(七)——logistic(原创内容,转载请注明来源,谢谢)一、概述1、基本概念 logistic(logisticregression),是一个分类(classification)算法 (注意不是算法,虽然有“”二字),用于处理分类问题,即结果是离散的。 例如,预测天气、预测是否通过考试等,结果是离散的值,而预测房价这种就属于“”算法要解决的问题,而不是分类算法解决的问题。 2、公式 现在考虑只有两种结果情况下的logistic,结果只有0和1两种,即预测事件是否发生,1表示发送,0表示不发生。其h函数公式如下图所示:? 三、价函数1、不能使用线性价函数公式 根据下图所示线性价函数,把h(x)用上面的1(1+e-z)带入,求出来的结果,会是一个存在非常多极小值的函数,这样的价函数称为非凸函数(non-convex

    39860

    逻辑斯蒂Logistic Regression)

    在之前的博客,简单的介绍了线性,今天来看看和其十分相关的Logistic Regression。1. 问题背景 线性可以让我们呢学习得到特征和目标label的权重关系,新来的一组测试样本,用同样的特征,它可以告诉我们一个预测值。 Logistic Regre(LR)就可以做这么一件事。2. 初窥 首选来看看Sigmoid函数,其函数表达式为: 函数图像如下(摘自维基百科): ? 3. 真容4. 这里LR和神经网络不同的是,LR只是通过sigmoid函数将线性的预测值映射到(0,1),但其决策的平面还是线性的,所以LR本质上还是一个线性模型。 最近阿里公开其自主研发的MLR(Mixed Logistic Regression)算法,通过分片线性的方式,使其可以直接在原始空间学习非线性关系,实现拟合非线性的平面。

    352100

    对数几率 —— Logistic Regression

    1 原理1.1 引入首先,在引入LR(Logistic Regression)模型之前,非常重要的一个概念是,该模型在设计之初是用来解决01二分类问题,虽然它的名字中有二字,但只是在其线性部分隐含地做了一个 为了较好地掌握 logistic regression 模型,有必要先了解 线性模型 和 梯度下降法 两个部分的内容,可参考以下两篇文章:线性 —— Liner Regression梯度下降法 —— 经典的优化方法先想一下线性,线性模型帮助我们用最简单的线性方程实现了对数据的拟合,然而,这只能完成任务,无法完成分类任务,那么 logistics regression 就是在线性的基础上添砖加瓦 ----2 实现下面我们开始用 python 自己实现一个简单的 LR 模型。 完整可参考:首先,建立 logistic_regression.py 文件,构建 LR 模型的类,内部实现了其核心的优化函数。

    27120

    数据分析之Logistic

    所有的线性分析中,因变量的类型都是连续变量,如果需要预测的变量类型为分类变量,则需要采用分析中的Logistic。? 文黄成甲Logistic是针对因变量为分类变量而进行分析的一种统计方法,属于概率型非线性。 在线性中,因变量是连续变量,那么线性能够根据因变量和自变量之间存在的线性关系来构建方程。但是,一旦因变量是分类变量,那么因变量与自变量之间就不存在这种线性关系了。 二分类Logistic,也就是因变量只有两个分类值:1和0,对应“是”和“否”,或者“发生”,和“未发生”这样的状态。在模型预测中,我们不是直接得到分类值1和0,而是以发生的可能性大小来衡量。 Logistic应用场景

    24910

    相关产品

    • 腾讯云代码分析

      腾讯云代码分析

      腾讯云代码分析(TCAP),用心关注每行代码迭代、助您传承卓越代码文化!精准跟踪管理代码分析发现的代码质量缺陷、代码规范、代码安全漏洞、无效代码,以及度量代码复杂度、重复代码、代码统计。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券