TensorFlow线性回归与逻辑回归实战 议程 Review Linear regression on birth/life data Control Flow tf.data Optimizers..., gradients Logistic regression on MNIST Loss functions ---- 一、TensorFlow线性回归 ---- 回顾 计算图 TensorFlow...中的线性回归 数据与模型概要 建模之间的线性关系: 因变量Y....控制流程 在TensorFlow中,tf.cond()类似于c语言中的if…else…,用来控制数据流向,但是仅仅类似而已,其中差别还是挺大的。...逻辑回归 ---- 数据集:MNIST Database 每个图像都是一个28x28阵列,被展平为1-d张量,大小为784 X: 手写数字图像 Y: 数字值 任务:识别图中的数字 模型:Y_predicted
1.3 逻辑回归 将线性回归的模型改一改,就可以用于二分类。逻辑回归拟合样本属于某个分类,也就是样本为正样本的概率。 操作步骤 导入所需的包。...import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import...扩展阅读 斯坦福 CS229 笔记:六、逻辑回归
上图即为practical部分的教程,可以在github下载 (https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples.../udacity) 官方推荐使用docker来进行这部分教程,但简单起见我们先用ipython notebook Install TensorFlow 安装教程就在TensorFlow的github页上...虚拟环境 $ conda create -n tensorflow python=2.7 4、切换到tensorflow环境下(实际上是更换了环境变量里的pip和python),下载安装tensorflow...,需要sudo权限 $ source activate tensorflow (tensorflow)$ sudo pip install --ignore-installed --upgrade https...://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.wh $ source
TensorFlow的github页上>>>点击查看 按照官方的流程装就好了,这里讲一下几种方式的特点: pip: 安装在全局的python解释器中,简单 Third party: Virtualenv...虚拟环境: $ conda create -n tensorflow python=2.7 切换到tensorflow环境下(实际上是更换了环境变量里的pip和python),下载安装tensorflow...,需要sudo权限 ``` $ source activate tensorflow (tensorflow)$ sudo pip install --ignore-installed --upgrade...https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.wh $...tensorflow看看了。
作者 | Aymeric Damien 编辑 | 奇予纪 专栏目录: 第一章:TensorFlow 2.0 代码实战专栏开篇 机器学习介绍 MNIST数据集介绍 第二章:TensorFlow 2.0...介绍 Hello World 基础操作 第三章:基础模型 线性回归 逻辑回归 Word2Vec(Word Embedding) 第四章:神经网络 逻辑斯谛回归示例: 使用TensorFlow v2库实现逻辑斯谛回归...mark from __future__ import absolute_import,division,print_function import tensorflow as tf import numpy...训练参数 learning_rate = 0.01 training_steps = 1000 batch_size = 256 display_step = 50 # 准备MNIST数据 from tensorflow.keras.datasets...num_classes]), name="weight") # 偏置形状[10], 类别数目 b = tf.Variable(tf.zeros([num_classes]), name="bias") # 逻辑斯谛回归
参考链接: 了解逻辑回归 Python实现 逻辑回归定义 logistic回归又称logistic回归分析,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。...逻辑回归为发生概率除以没有发生概率再取对数,且因变量为二分类的分类变量或某事件的发生率。 例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等。...***摘自百度百科 逻辑回归的使用 逻辑回归属于回归算法,但个人感觉这是一个分类的算法,可以是二分类,或者多分类,多分类不太好解释,而且如果自变量中含有分类变量,需要我们转化成虚拟变量(也叫哑元变量...逻辑回归的实现 下面是一个我在网上查看到的二分类逻辑回归案例,数据是自己生成的,稍微改了几处地方,使用python3,或者anaconda。 ...此图代表了逻辑回归的生长曲线,趋势基本是一致的; 机器学习分类算法有很多,回归模型我目前常用的就是多元回归和逻辑回归了,都是监督学习类别。
使用Numpy实现逻辑回归 sigmoid 函数 g(z)=\frac{1}{(1+e^{−z} )} # sigmoid 函数 def sigmod(z): return 1/(1+np.exp...,bias,dw,db,rate): weights=weights-rate*dw bias=bias-rate*db return weights,bias 实现逻辑回归...逻辑回归公式 h_θ (x)=\frac{1}{(1+e^{−θ^T X} )} #逻辑回归 def logistic(X,y,rate,iterations): count,col=X.shape...y = (X[:, 0] > X[:, 1]).astype(int) # 添加偏置项 X_with_bias = np.c_[np.ones((X.shape[0], 1)), X] # 训练逻辑回归模型...y = (X[:, 0] > X[:, 1]).astype(int) # 添加偏置项 X_with_bias = np.c_[np.ones((X.shape[0], 1)), X] # 训练逻辑回归模型
逻辑回归模型 模型的假设:数据服从伯努利分布。...\boldsymbol{x}_{n}\right) \\ &=\sum_{n=1}^{N}\left(y_{n}-p\right) \boldsymbol{x}_{n} \end{aligned} 逻辑回归的决策边界...逻辑回归的决策边界如下: \frac{1}{1+e^{-\boldsymbol{w}^{T} \boldsymbol{x}}}=0.5 简一下上面的曲线公式,得到: e^{-\boldsymbol...代码 逻辑回归+L2范数正则化代码 class LogisticRegression(): """ A simple logistic regression model with L2 regularization...对于逻辑回归,这里所说的对数损失和极大似然是相同的。
1 逻辑回归的介绍和应用 1.1 逻辑回归的介绍 逻辑回归(Logistic regression,简称LR)虽然其中带有"回归"两个字,但逻辑回归其实是一个分类模型,并且广泛应用于各个领域之中。...逻辑回归模型的优劣势: 优点:实现简单,易于理解和实现;计算代价不高,速度很快,存储资源低; 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 1.2 逻辑回归的应用 逻辑回归模型广泛用于各个领域,包括机器学习,大多数医学领域和社会科学...条件随机字段是逻辑回归到顺序数据的扩展,用于自然语言处理。...逻辑回归模型现在同样是很多分类算法的基础组件,比如 分类任务中基于GBDT算法+LR逻辑回归实现的信用卡交易反欺诈,CTR(点击通过率)预估等,其好处在于输出值自然地落在0到1之间,并且有概率意义。...很多时候我们也会拿逻辑回归模型去做一些任务尝试的基线(基础水平)。
Sigmoid 函数 回归 概念 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(这条直线称为最佳拟合直线),这个拟合的过程就叫做回归。...因此,为了实现 Logistic 回归分类器,我们可以在每个特征上都乘以一个回归系数(如下公式所示),然后把所有结果值相加,将这个总和代入 Sigmoid 函数中,进而得到一个范围在 0~1 之间的数值...在逻辑回归中, 损失函数和似然函数无非就是互为正负关系。 只需要在迭代公式中的加法变成减法。因此,对应的公式可以写成 ? 局部最优现象 (Local Optima) ?...Logistic 回归 工作原理 每个回归系数初始化为 1 重复 R 次: 计算整个数据集的梯度 使用 步长 x 梯度 更新回归系数的向量 返回回归系数 Logistic 回归 开发流程 收集数据: 采用任意方法收集数据...使用算法: 首先,我们需要输入一些数据,并将其转换成对应的结构化数值;接着,基于训练好的回归系数就可以对这些数值进行简单的回归计算,判定它们属于哪个类别;在这之后,我们就可以在输出的类别上做一些其他分析工作
2 逻辑回归 2.1 从线性回归到逻辑回归 分类问题可以通过 线性回归+阈值 去解决吗?...image 分类问题 在有噪声点的情况下,阈值偏移大,健壮性不够 image 2.2 逻辑回归决策边界 在逻辑回归(Logistic Regression)里,通常我们并不拟合样本分布,而是确定决策边界...image 要点总结 逻辑回归 线性回归+阈值 解决分类问题鲁棒性不OK Sigmoid函数与决策边界 Sigmoid函数:压缩至0-1之间 根据阈值,产生对应的决策边界 损失函数 最大似然到对数损失...工程应用经验 3.1 逻辑回归 VS 其他模型 LR 弱于 SVM/GBDT/RandomForest... ?...、数据要做好预处理 样本与数据处理 数据样本采样 特征离散化、独热向量编码 工具包 Liblinear | Spark | Scikit-learn 4 数据案例讲解 4.1 Python完成线性回归与逻辑回归
单层回归代码 import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist
在读研期间,一直在帮导师做技术开发,甚至偶尔做一做美工(帮导师和实验室博士生画个图啥的),算法还是较少接触的,其实,我发现,算法还是蛮好玩的,昨晚看了B站一个美女算法工程师讲了线性回归和逻辑回归两种算法...概念1:回归与分类问题。 1)回归:回归问题模型倾向于一个输入点X对应着一个输出点Y。咱们可以抽象的想象成小学时候学的(Y=aX+b)方程,即X与Y一一对应。...概念2:线性回归详解与实例。 1)线性回归:用一个直线较为精准的描述数据之间的关系,每当出现新的数据时(X),可以预测出一个对应的输出值(Y)。...概念3:逻辑回归详解。 细说:逻辑回归是在线性回归的基础上嵌套了一个sigmoid函数,目的是将线性回归函数的结果映射到sigmoid函数中(如下图)。...逻辑回归的出发点就是从这来的。 ?
如果只能学习一个算法的话,我选择逻辑回归。 讲个笑话,逻辑回归既不讲逻辑,也不是回归。 本文目的是以大白话的方式介绍逻辑回归。我们先简要以公式的方式回顾什么是逻辑回归,如何训练。...然后,我们用大白话的方式重新解释一次逻辑回归。最后,我们介绍逻辑回归和大脑的关系。是的,两者有关系。...逻辑回归的数学描述 什么是逻辑回归 逻辑回归,是个二分类算法,即给定一个输入,输出true/false判断是否属于某个类别,同时还能给出属于这个类别的概率。...大体可以回归到David Cox在1958年首先提出逻辑回归算法的思路上来。...逻辑回归大白话 前面讲了一大堆公式。这里我们对逻辑回归进行大白话解释,力求让外行小白也能听懂。 假设我们是一家银行,手里有很多人的收入信息,同时手里还有这些人是否按时还房贷的信息。
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。...它是基于自我引用和递归定义的思想,将逻辑和计算理论相结合,形成了一种强有力的推理工具。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。...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。...需要注意的是,逻辑递归的推理过程可能面临一些挑战,如悖论和无限循环等。因此,在使用逻辑递归进行推理时,需要注意对递归定义和推理规则的合理限制,以避免逻辑矛盾和无穷循环的问题。...逻辑递归在逻辑学和计算理论中有广泛的应用。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。
问题 你想要运用逻辑回归分析。 方案 逻辑回归典型使用于当存在一个离散的响应变量(比如赢和输)和一个与响应变量(也称为结果变量、因变量)的概率或几率相关联的连续预测变量的情况。...x可以预测y一样,只不过是两个连续变量,而逻辑回归中被预测的是离散变量),逻辑回归可能适用。...# 执行逻辑回归 —— 下面两种方式等效 # logit是二项分布家族的默认模型 logr_vm <- glm(vs ~ mpg, data=dat, family=binomial) logr_vm...# 执行逻辑回归 logr_va <- glm(vs ~ am, data=dat, family=binomial) # 打印模型信息 logr_va #> #> Call: glm(formula...# 执行逻辑回归,下面两种方式等效 logr_vmai <- glm(vs ~ mpg * am, data=dat, family=binomial) logr_vmai <- glm(vs ~ mpg
学习目标 逻辑回归可以用于解决常见的分类问题,也是解决分类中常用的一种算法。...在本章我们主要学习逻辑回归的应用场景了解逻辑回归的原理,掌握逻辑回归的损失函数和优化方案,最后,在介绍完分类评估指标后,我们应用逻辑回归模型实现 电信客户流失预测 案例。...1.逻辑回归的应用场景 逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的 一种分类模型 ,逻辑回归是一种分类算法,虽然名字中带有回归。...逻辑回归就是解决二分类问题的利器 2.逻辑回归的原理 要想掌握逻辑回归,必须掌握两点: 逻辑回归中,其输入值是什么 如何判断逻辑回归的输出 2.1输入 逻辑回归的输入就是一个线性方程...4.小结 逻辑回归概念 解决的是一个二分类问题 逻辑回归的输入是线性回归的输出 逻辑回归的原理 输入:线性方程 激活函数:sigmoid函数,把线性方程的值域映射到[0,1],再设置一个阈值
在实际问题中,我们不仅需要得出具体的预测数值,我们还需要将数据的类别进行判断和分类。
# LogisticRegression定义 logistic回归,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。...一般来说逻辑回归用来做分类任务,本文列举的是以线性的2分类为例, 除此之外还可以拓展到多更多参数实现非线性分类,以及多分类问题等。
https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/78761582 逻辑回归模型所做的假设是: ?...y=1,if P(y=1|x)>0.5 (实际应用时特定的情况可以选择不同阈值,如果对正例的判别准确性要求高,可以选择阈值大一些,对正例的召回要求高,则可以选择阈值小一些) 那么,给定一个逻辑回归模型...dtype={'A': np.float64, 'B': np.float64, 'C': np.int64}) # add bias w0 (添加逻辑回归的第一项即偏置
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