机器学习！西瓜书（周志华）～ 对数几率回归推导

最新推荐文章于 2025-06-25 00:34:40 发布
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对数几率回归
12-22
对数几率回归的一个简单的算法描述，可以参看周志华机器学习一书。
小白学机器学习西瓜书-第三章对数几率回归
jiang1350的博客
07-06 1220
介绍了对数几率回归相关的公式推导
【西瓜书笔记】2. 对数几率回归
weixin_39236489的博客
12-05 497
2.1 对数几率回归模型 指数族分布是一类分布的总称，该类分布的分布律（概率密度函数）的一般形式如下： p(y;η)=b(y)exp⁡(ηTT(y)−a(η))=b(y)exp⁡[η(θ)⋅T(y)−A(θ)]=b(y)exp⁡(η(θ)⋅T(y)−A(θ))=b(y)exp⁡(η(θ)⋅T(y)−A(θ)) p(y;\eta) = b(y)\exp(\eta^{T}T(y)-a(\eta)) \\ = b(y) \exp [\eta(\theta) \cdot T(y)-A(\theta)]\\ = b(
西瓜书-3.18，3.19理解过程-对数几率回归
tiankong_的博客
02-14 661
    3.22到3.23，3.24的推导过程  
西瓜书《机器学习》学习笔记 三 线性模型 - 线性回归 对数几率回归 LDA...
weixin_40795591的博客
10-25 1047
上两周周有点事情耽搁了几天，继续开始学习《机器学习》，坚持。。。 在这里安利一下吴恩达老师的《机器学习》教学视频，讲的非常好，大家有空可以去看一看。 第三章 线性模型 1、概念： 线性模型试图学习得到一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即 优点是简单，易于建模。 2、分类任务和回归任务 回归问题和分类问题的本质一样，都是针对一个输入做出一个输出预测，其区别在于输出变量的类型。...
《机器学习西瓜书》学习笔记——第三章_线性模型：对数几率回归（逻辑回归）
欢迎光临啊噗不是阿婆主的酒馆
10-07 2048
1.经典线性模型介绍 logistic回归算法描述： 2. 对数几率回归（logistic regression） Logistic回归目的是从特征学习出一个0/1分类模型，而这个模型是将特性的线性组合作为自变量，由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷。因此，使用logistic函数（或称作sigmoid函数）将自变量映射到(0,1)上，映射后的值被认为是属于y=1的概率。 假设函数： 其中x...
《机器学习by周志华》学习笔记-线性模型-02对数几率回归与线性判别分析
vanilla698的博客
04-17 1468
上一节我们考虑了线性模型的回归学习，但是想要做分类任务就需要用到上文中的广义线性模型。当联系函数连续且充分光滑，考虑单调可微函数。多分类与二分类的线性判别分析（LDA）
【超详细！】周志华《机器学习》西瓜书 小白Python学习笔记（二）————第三章 线性模型 （对数几率回归）附课后题3.3详解
River_J777的博客
04-13 3007
【超详细！】周志华《机器学习》西瓜书 小白Python学习笔记（二）——第三章 线性模型 （对数几率回归）附:课后题3.3详解回顾与前言第三章 线性模型对数几率回归课后习题3.3 回顾与前言 在上一篇博客中，我们通过小明习得“买瓜秘笈”的故事了解了机器学习的大概流程以及一些相应的基本术语。在接下来的文章中，我们将开始学习具体的机器学习算法啦！ 学习什么知识模型都是一个从简到难的过程。很多时候未知的...
机器学习西瓜书（周志华）第三章 线性模型 （LR 对数几率函数\LDA\类别不平衡）
小蜗牛的博客
05-16 2012
第三章 线性模型1. 线性回归1.1 基本形式：1.2 对数线性回归2. 对数几率回归（logistic regression）2.1 对数几率函数（logistic function）3. 线性判别分析5. 课后练习参考答案 1. 线性回归 1.1 基本形式： 许多功能更为强大的非线性模型可通过在线性模型的基础上通过引入层级结构或者高维映射得到。 若将无序属性连续化，则会不恰当的引入序关系，对...
【机器学习笔记小白版】（3）对数几率回归
最新发布
m0_56279037的博客
06-25 595
对数几率回归即Logistic Regression回归，其主要是做分类任务。其主要原理为在线性模型的基础上套一个映射函数来实现分类功能。例如通过将线性模型的输出映射到0和1之间，从而实现二分类。
周志华《机器学习》对率回归详细推导（包含习题）
连长少尉
07-01 4491
本文为周志华的《机器视觉》（西瓜书）习题3.3题解，包含对率回归的详细推导以及代码
西瓜书《机器学习》线性模型 对数几率（逻辑）回归公式推导
weixin_44056948的博客
08-06 341
（PYTHON)西瓜书课后习题3.3手写对数几率回归
gj_csdn的博客
04-15 3737
手动实现西瓜书课后习题3.3对数几率回归分类 西瓜书课后习题3.3对西瓜数据集实现对数几率回归，完成对数据集的分类，输出分类精度 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd path = r'C:\Users\Documents\WeChat Files\wxid_d76e8odqe93l22\Fi...
《机器学习西瓜书》学习笔记——第三章_线性模型：线性回归
欢迎光临啊噗不是阿婆主的酒馆
09-05 1031
1. 线性模型_基本形式 向量形式为： y^=ωTy^=ωT\hat{y} = \omega^Txxx + bbb ωω\omega,bbb为需要学习的参数 ωω\omega直观表达了各属性在预测中的重要性，因此线性模型有很好的解释性。 2. 经典的线性模型介绍 线性回归（linear regression） &am
逻辑回归/对数几率回归--西瓜书、统计学习总结
zhangdamengcsdn的博客
05-04 2657
广义模型可以解决分类任务。只需找到一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性回归模型的预测值联系起来。一般采用单位阶跃函数，但是这个函数不连续，所以找一个可以近似替代的函数，这个函数就是对数几率函数。是一种sigmoid(s型)函数y视作x为正例的可能性，1-y就是负例的可能性  y/(1-y) 称为几率，反映了x作为正例的相对可能性   取对数就是对数几率为什么就可以用最大似然法来估计w和b?...
《西瓜书》笔记03：线性模型之LR、线性判别分析（2）
鸟恋旧林的博客
08-17 1509
1. 对数几率回归/逻辑回归/LR此篇详述见《统计学习方法笔记06：LR逻辑回归模型》。《西瓜书》讲此节的衔接很好。特此补充。上节讲到线性回归应用于回归任务。但若要做分类任务咋办？从广义模型上入手：只需要将回归模型的预测值，映射到分类任务的标记上。例如：单位阶跃函数。对二分类任务，将模型产生的预测值是实值，转化为0/1值通过下式：但阶跃函数不可导。一个近似替代函数就是对数几率函数：这是一个“Sigm
对数几率回归-机器学习
tortelee的博客
12-04 2458
数据集百度网盘，就是西瓜书3.0a的数据。 首先，加载数据，load_data（file)函数。 def load_data(file): s =[] with open(file) as f: for line in f.readlines(): line = line.replace('\n','') #追行读取 typ
机器学习周志华西瓜书习题答案
01-27
### 关于《机器学习》周志华西瓜书课后习题解析 #### 不同章节的习题特点与解决方法 对于不同章节中的具体题目，解决方案各有侧重。例如，在第九章中提到的内容涉及较为复杂的模型评估和技术应用[^1]。 #### 构建...
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