3 Locally weighted linear regression, logistic Regression

最新推荐文章于 2024-09-23 23:09:59 发布
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分类专栏： Machine learning 文章标签： 局部加权线性回归 逻辑回归
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这篇学习笔记介绍了机器学习中的局部加权线性回归（Locally weighted linear regression）和逻辑回归（Logistic Regression）。内容涉及模型的过拟合问题、参数与非参数学习算法的区别，以及感知器的学习算法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本学习笔记参考自Andrew的机器学习课程(点此打开), 内容来自视频以及其讲义, 部分内容引用网友的学习笔记,会特别注明


本集课程内容
  1. 局部加权线性回归 Locally weighted linear regression
  2. 线性回归最小平方的概率解释 Probabilistic interpretation
  3. logistic Regression
  4. 感知器的学习算法The perceptron learning algorithm

模型中常见问题
1.欠拟合(underfitting)

仍然用上一讲的例子来说明，假设现在只考虑房价与面积的关系，我们只考虑一个特征面积，那么得到的回归模型就是：，做出的二维图就是一条直线，这里的x1=面积。如果在考虑加入一个特性x2 = x1^2, 那么用线性回归模型得到的方程：


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lecture3 locally weighted & logistic regression
i_csdn_water的博客
10-04 586
locally weighted regression: terminologys: parametric learning:有具体的参数θ，和数据多少无关(比如线性回归)。 non-paramatric learning:没有具体的参数，需要的内存会线性增长。 如果是一个曲线，如何进行拟合？线性回归可能误差很大，当然可以采用featureselection选择二次或者三次函数指数函数这样的进行拟合，但是曲线变的很扭曲，怎么选择feature？ 采用局部加权回归，终点...
斯坦福机器学习第二课——局部加权线性回归(Locally weighted linear regression)
Xiaoqing的博客
07-10 1157
上一节内容总结了线性回归方法，并在求θ用到了梯度下降方法。这一节将利用梯度下降方法，讨论局部加权线性回归（Locally weighted linear regression）前提知识补充：非参数算法：虽然样本容量不断扩充，拟合曲线也会改变。参数算法：由常数θ决定，不随样本容量不断扩充而改变。例如线性回归过程。似然函数定义：总的来说步骤就是令误差服从高斯分布后，取对数的结果。具体步骤如下1.假设输...
局部加权线性回归(Locally weighted linear regression)
weixin_30617695的博客
08-13 581
首先我们来看一个线性回归的问题，在下面的例子中，我们选取不同维度的特征来对我们的数据进行拟合。 对于上面三个图像做如下解释： 选取一个特征，来拟合数据，可以看出来拟合情况并不是很好，有些数据误差还是比较大 针对第一个，我们增加了额外的特征，，这时我们可以看出情况就好了很多。 这个时候可能有疑问，是不是特征选取的越多越好，维度越高越好呢？所以针对这个疑问，如最右边图，我们用5...
机器学习:局部加权线性回归(Locally Weighted Linear Regression)
qq_45882032的博客
04-14 4791
线性回归 先复习一下线性回归的损失函数： 我们的目标是使该函数最小，用矩阵表示为： 对参数w求导得： 令上式等于0可估计出回归系数w得最优解： 但线性回归往往容易欠拟合，除了使用更复杂得函数拟合，还可以使用局部加权线性回归(locally weighted linear regression) 局部加权线性回归(LWLR) 在该算法中我们给待预测点附件得每个点赋予一定的权重，即在计算时我们更关注附近的数据，离的远的数据就不管了。 常使用高斯核来给数据点赋权重 高斯核 回归系数 举个例子我们要拟合
局部加权线性回归（Locally weighted linear regression）
zy462020996的专栏
04-19 1801
Locally Weighted Linear Regression
十一、【人工智能】【机器学习】【监督学习】- 局部加权线性回归 (Locally Weighted Linear Regression, LWLR)
技术分享、程序员趣事、行业趋势等内容！
07-12 1856
在先前的文章系列中，我们深入探讨了机器学习的基础框架和算法分类，为读者构建了关于这一领域的坚实理论基础。本章节我们将焦点转向监督学习领域中的一个核心算法—— 卷积神经网络 (CNN)，旨在详尽解析其内在逻辑、应用实践及重要参数调整策略。监督学习（Supervised Learning）是机器学习中的一种主要方法，其核心思想是通过已知的输入-输出对（即带有标签的数据集）来训练模型，从而使模型能够泛化到未见的新数据上，做出正确的预测或分类。
Stanford机器学习课程笔记1-Linear Regression与Logistic Regression
xiahouzuoxin
04-09 8421
转载请注明出处: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/课程计划Linear Regression与预测问题Locally Weighted Linear RegressionLogistic Regression与分类问题Stanford机器学习课程的主页是： http://cs229.stanford.edu/课程计划主讲人Andrew Ng是机器学习界的大牛
四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型
技术分享、程序员趣事、行业趋势等内容！
08-19 1236
监督学习（Supervised Learning）是机器学习中的一种主要方法，其核心思想是通过已知的输入-输出对（即带有标签的数据集）来训练模型，从而使模型能够泛化到未见的新数据上，做出正确的预测或分类。在监督学习过程中，算法“学习”的依据是这些已标记的例子，目标是找到输入特征与预期输出之间的映射关系。Bayesian Logistic Regression是一种统计建模方法，它结合了Logistic回归的原理和贝叶斯统计的框架。
Weighted Logistic Regression和Youtube时长预估
tostq的专栏
12-27 3637
解读youtube的经典论文《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》中通过weighted LR来实现时长预估的原理。
斯坦福机器学习： 网易公开课系列笔记（三）——局部加权回归、logistic回归
起风之后，只剩沙丘
02-18 2876
在上一节中，我们讲到了线性回归的梯度下降和最小二乘的求解方法，但是实际当中，大部分问题并不是线性的，如果用线性方程去拟合这些数据，误差会非常大。       下图中最左边的，是我们用y=Θ0+Θ1x对数据集进行拟合，可以看到数据并没有很好的分布在方程的附近，会产生很大的误差；如果我们添加一个额外是特征x2,并用y=Θ0+Θ1x+Θ2x2进行拟合，可以看到数据被拟合的更好一些；进一步，如果我们添加更
[MLReview] Logistic Regression 逻辑回归代码实现
gdtop的个人笔记
06-05 767
邏輯回歸湾湾的叫法是这个，感觉还不错~前言：逻辑斯谛回归是最大熵模型的一个准则，属于对数线性模型。本文主要对逻辑回归的原理及代码实现做出说明。并在文末附上拟牛顿法的彩蛋，决定现在每写一篇顺带写一些会用到的数学方法。条件概率分布：$$P(Y=1|x)=\frac{exp(w\cdot x+b)}{1+exp(w\cdot x+b)}$$$$P(Y=0|x)=\frac{1}{1+exp(w\cdot...
局部加权回归（Locally weighted linear regression）
大坡3D软件开发
03-04 7345
通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值，因为它容易导致欠拟合（under fitting），比如数据集是一个钟形的曲线。而多项式拟合能拟合所有数据，但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕，因为它导致数据的过拟合（overfitting），不符合数据真实的模型。 今天来讲一种非参数学习方法，叫做局部加权回归（LWR）。为什么局部加权回归叫做非参数学习方法呢？ 首先参数学习方法是这样一种方法：在训练
斯坦福CS229机器学习笔记-Lecture3 局部加权线性回归和 logistic regression
朝花&夕拾
06-28 1685
声明：此系列博文根据斯坦福CS229课程，吴恩达主讲 所写，为本人自学笔记，写成博客分享出来          博文中部分图片和公式都来源于CS229官方notes。          CS229的视频和讲义均为互联网公开资源Lecture3Lecture3的主要内容· Locally weighted linear regression（局部加权线性回归）· Probabilistic inte...
机器学习 | 使用加权逻辑回归处理类别不平衡数据
最新发布
python收藏家的博客
09-23 2014
不平衡数据集指的是在分类问题中，各个类别的样本量极不均衡的情况。以二分类问题为例，当正类的样本数量远大于负类的样本数量，特别是当多数类样本的比例接近100:1时，这样的数据就被称为不平衡数据。不平衡数据集不仅存在于二分类问题中，也存在于多分类问题中。加权逻辑回归是一种在逻辑回归的基础上引入权重机制的方法。在普通的逻辑回归中，每个样本都被视为具有相同的权重，但在实际应用中，不同样本的重要性可能并不相同。
Logistic回归算法原理详解及应用
m0_58683132的博客
07-16 1066
逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛用于分类问题的统计方法，尤其是二分类问题。逻辑回归通过逻辑函数（sigmoid函数）将线性回归模型的输出（通常是一个实数值）映射到(0,1)区间，从而得到属于某个类别的概率。：在二分类问题中，我们设定一个阈值（通常是0.5），如果Sigmoid函数的输出大于这个阈值，则认为样本属于正类（标签为1的类别），否则属于负类（标签为0的类别）总之，逻辑回归是一种简单而强大的分类算法，特别适用于处理二分类问题，并且其输出具有概率意义，便于理解和应用。
分类问题-样本权重（sample_weight）和类别权重（class_weight）
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kyle1314608的博客
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样本权重是对损失函数来说的对于类别少的样本 通过调节其对 损失函数的影响程度来达到提高预测精度 类型权重参数： class_weight class_weight有什么作用？在分类模型中，我们经常会遇到两类问题：　　第一种是误分类的代价很高。比如对合法用户和非法用户进行分类，将非法用户分类为合法用户的代价很高，我们宁愿将合法用户分类为非法用户，这时可以人工再甄别，但是却不愿将非法用户分...
matlab举例logistic regression
redfivehit的专栏
06-30 2754
LR的推理这里不说了，自己查查吧。 结论是 weight = weight + alpha * weight的偏导数 =  weight + alpha * （y- sigmoid（wTx））*x，代码中就是这么实现的 data = load('data1.txt'); [row , col] = size(data); dataMat = data(:,1:col-1)
IIT D-COL 774机器学习课程作业解析
2. 局部加权线性回归（Locally Weighted Linear Regression）: 这是一种非参数的线性回归方法，它对每个预测赋予局部权重，使得模型更关注离预测点较近的数据点，从而能够更好地捕捉局部非线性结构。 3. 逻辑回归...
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