LR深入理解

最新推荐文章于 2023-11-20 20:14:09 发布
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本文深入探讨了逻辑回归（LR）的基础，包括其正则化方法，如L1（Lasso）和L2（岭回归）正则化，如何避免过拟合，并解释了L1正则化的稀疏性和L2正则化的权值衰减。同时，LR被视作线性回归的一种，其预测结果受限于[0,1]，且与最大熵模型有关。最后，讨论了LR的并行化可能性。" 128808631,9046145,PCL点云处理：基于法向差异的图像分割详解,"['点云处理', '计算机视觉', '算法', 'c++']

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  1. LR基础推导
    LR前世今生
  2. LR正则化

    当模型的参数过多时，很容易遇到过拟合的问题。而正则化是结构风险最小化的一种实现方式，通过在经验风险上加一个正则化项，来惩罚过大的参数来防止过拟合。
    奥卡姆剃刀原理：能够很好地解释已知数据并且十分简单的才是最好的模型。
    L1正则化：lasso，稀疏规则，参数稀疏，实现参数自动选择
                      学习地去掉一些无用信息的特征，将他们权重置0
    L2正则化：Ridge 岭回归 权值衰减
    L1与L2不同：
    1. L1:趋向使参数变为0，趋向使用少量特征，其他特征为0
    2. L2:趋向选择更多特征，接近0



      而左边黑色矩形 |

最低0.47元/天 解锁文章
LR模型常见问题小议
ACM 【程式=演算法+資料結構】@蜡笔小轩V
01-10 7050
经常说的2/8原则，LR肯定就是能解决80%问题中那20%的工具。所以LR还是值得好好研究的。发现以前对LR重视不够，总想着赶紧把其他算法也学了，才能拉小跟同事之间机器学习的gap。其实LR用得还是挺多的，而且效果还是不错的。一些高大上的算法，在公司这种大数据面前不一定跑得动，即使跑得动，效果也不一定好，而且还有可解释性和工程维护方面复杂度的问题。这倒是挺残酷的现实。
深刻理解LR分析法（附个人学习笔记）
05-08
来自中国知网的付费资源。深刻而精辟的对LR分析法的解释。只要能看能我的笔记。你就理解了LR的本质。
深入了解LR
JingYi的专栏
03-05 638
深入了解LR
【机器学习】Logistic Regression 的前世今生（理论篇）
AutoVision (by 仙道菜)
12-19 5万+
Logistic Regression可以说是机器学习的入门算法。不过，你真的有把握能够把LR从头到脚讲一遍吗？你会现场建模，数学推导？你知道它的正则化的作用？你能讲清楚它跟MaxEnt最大熵模型的关系吗？ok，你说这些你都会？那你知道并它的行化怎么做吗？有几种并行化的方式呢？啥？！你说你还会？大神，请受我一拜！
LR需要理解的一些内容
slade_sha的博客
12-06 2049
本系列为深入篇，尽可能完善专题知识，并不会所有的都会出现在面试中，更多内容，详见：Reflection_Summary，欢迎交流。 另外，欢迎大家关注我的个人bolg，知乎，更多代码内容欢迎follow我的个人Github，如果有任何算法、代码疑问都欢迎通过邮箱发消息给我。 logistic分布函数和密度函数，手绘大概的图像 分布函数： 密度函数： 其中，μ表示位置参数，γ为形状参数。logi...
吴恩达机器学习：LR回归与正则化
weixin_44330777的博客
09-18 1444
LR回归与正则化(一）介绍Logistic回归算法模型1.1 LR回归1.2 解析数学原理推导1.2.1 Logistic Distribution1.2.1 Logistic Regression代价函数1.3 逻辑回归对比线性回归(二）正则化2.1 欠拟合 & 过度拟合2.2 正则化(三）LR回归算法作业(四）LR回归正则化算法作业 小白初学 (一）介绍Logistic回归算法模型 1.1 LR回归 LR回归，虽然这个算法从名字上来看，是回归算法，但其实际上是一个分类算法，学术界也叫它logi
深入理解LR分析器构造与算法实现
综上所述，这个课程设计不仅要求学生掌握理论知识，还需要他们将理论应用于实践中，通过编写程序来完成一个具体的编译器组件的设计与实现，这对于培养学生的实践能力和深入理解编译原理是非常有益的。
LR.rar_LR分析法_LR文法_编译原理LR
09-14
LR分析法是编译原理中的一个重要概念，用于解析程序设计语言的语法结构...掌握LR分析法不仅有助于深入理解编译原理，还有助于提升软件开发和语言处理能力。通过学习"LR.rar"中的内容，你将有机会亲手实践这一重要理论。
深入理解编译原理LR1语法分析实验报告
编译原理是计算机科学领域中的一个重要分支，它主要研究如何将用高级...总之，“编译原理LR1实验”是一个深入理解编译器工作原理和提升实践能力的良好机会，对于学习计算机科学和软件工程的学生来说具有重要的意义。
深入理解LR0语法分析器的Java实现
编译原理是计算机科学中的一个核心领域，它涉及将高级语言编写的源代码转化为机器能理解的代码...开发者需要对编译原理有深入的理解，并且对Java语言的高级特性有熟练的掌握，才能成功构建出功能完备的LR0语法分析器。
【机器学习算法】LR以及正则项
小屋
11-10 6489
LR算法以及L1、L2正则项小议 logistic回归基于线性分类WT,使用sigmoid函数将线性函数映射到（0，1）空间中去。于是有假设H@(x),表示的是x发生的几率。若结果值大于0.5则表示是正样本否则是负样本。
神经网络九：Regularization（正则化）与Dropout
Bixiwen_liu的博客
11-01 2万+
本文主要讲解神经网络中的正则化（Regularization）和Dropout，都是用了减小过拟合。正则化在机器学习领域中很重要。主要针对模型过拟合问题而提出来的。
逻辑回归模型
weixin_30851409的博客
08-29 508
1.逻辑回归模型 1.1逻辑回归模型 考虑具有p个独立变量的向量,设条件概率为根据观测量相对于某事件发生的概率。逻辑回归模型可表示为 　　　　　　　　　（1.1） 上式右侧形式的函数称为称为逻辑函数。下图给出其函数图象形式。 其中。如果含有名义变量，则将其变为dummy变量。一个具有k个取值的名义变量，将变为k-1个dummy变量。这样，有 （1.2） 　　定义不发生事件的条件概率为 （1....
深度学习 - 35.TF x Keras FM、WideAndDeep、DeepFM、DeepFwFM、DeepFmFM 理论与实战
BITDDD小栈
02-24 1787
CTR 推荐场景下常用推荐算法 FM、DeepFM、FwFM、FmFM keras 实现。
LR学习笔记——基本面板
最新发布
qq_57689612的博客
11-20 758
本文介绍lightroom修改图片种的基本面板
机器学习回顾篇（4）：逻辑回归
chb4715的博客
07-30 559
注：本系列所有博客将持续更新并发布在github上，您可以通过github下载本系列所有文章笔记文件 1 引言 逻辑不逻辑，回归非回归。 回想当年初次学习逻辑回归算法时，看到”逻辑回归“这个名字，第一感觉是这是一个与线性回归类似的回归类别的算法，只不过这个算法突出”逻辑“，或者与某个以”逻辑“命名的知识点有关。可后来却发现，这是一个坑死人不偿命的名字——逻辑回归算法不是回归算法，是分类算...
LR(Logistic Regression)深入理解
dp_BUPT的博客
01-22 1万+
这篇文章是对博客http://blog.youkuaiyun.com/cyh_24/article/details/50359055内容的搬运，个人感觉作者写得很好，所以自己想从头到尾“誊写”一遍，以便理解透彻。谢谢作者的辛苦总结~ PS：因为实习，将近3个月没有再写论文笔记了，该篇算是一个开头，后边一定要保证每周一篇阅读笔记。
LR算法(基础及核心概念)
热门推荐
buracag_mc的博客
08-27 5万+
前言首先需要清楚的是，LR（Logistic Regression）虽然是回归模型，但却是经典的分类方法。 为什么分类不用SVM呢？我们对比一下SVM，在二分类问题中，如果你问SVM，它只会回答你该样本是正类还是负类；而你如果问LR，它则会回答你该样本是正类的概率是多少~ 文章主要内容如下： LR的理论基础 LR的参数求解过程 正则化
LR模型的原理和公式推导
u013015493的博客
03-06 2万+
介绍 Logistic回归算法，名字虽带有回归，但其实是一个分类模型。 输出Y=1的对数几率是由输入x的线性函数表示的模型，直接对分类的可能性进行建模，并不是直接对分类的结果（0或者1）进行建模： 假设一个样本属于正样本的概率为p,则： LR模型是在线性回归的基础上，把特征进行线性组合，再把组合的结果通过一层sigmoid函数映射成结果是1或是0的概率。 逻辑斯蒂回归模型的特点：...
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