机器学习实战第5章 Logistic回归的weights

最新推荐文章于 2024-05-28 16:40:42 发布
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#python #机器学习

机器学习实战第5章Logistic（page80)有如下代码：

>>> from numpy import *

>>> reload(logRegres)

>>> logRegres.plotBestFit(weights.getA())

其中的wieghts显示没有定义，实现如下：

weights = grandAscent(dataArr, labelMat)

应该是原作者忘记了weights=.


其中getA() :返回自己，但是作为ndarray返回

关于Numpy中矩阵对象（matrix）

参考：http://blog.youkuaiyun.com/qq403977698/article/details/47254539


机器学习实战——Logistic 回归（代码实现及错误总结）
QianLong_的博客
02-04 798
机器学习实战——Logistic 回归 先写写学医过程中遇到的问题： 首先在随机梯度上升算法运行过程中代码： weights = weights + alpha * error * dataMatrix[i]出现问题 TypeError: can’t multiply sequence by non-int of type 'numpy.float64’无法将序列乘以’numpy.float64’...
机器学习实战——Logistic回归
insthink的博客
11-25 558
今天看《机器学习实战》里面的Logistic回归章节，收获很多，也发现自己很多的不足，尤其是在数学方面，看到程序，总会有这种疑惑，“这里作者是怎么推导出来的？？”，无限的问号在我心中啊，于是上网查，然后又结合看了一些文章，终于明白了一些，趁着记忆犹新，赶紧写下来以备以后查询，也和大家分享一下。 Github:
【机器学习】机器学习可视化分析工具weights&bias
zjutkarma的博客
04-05 614
【机器学习】机器学习可视化分析工具weights&bias
机器学习实战第五章LOGISTIC回归中出现weight.getA()
weixin_42127577的博客
06-12 1369
描述：在pycharm控制台中输入logRegres.plotBestFit(weights.getA())，为什么需要加getA()呢？？？？不加会报错又是为什么呢？？？？对于x=[1.1,1.2,1.3,1.4,1.5,1.6,1.7,1.8]     y=[3.3,3.6,3.9,4.2,4.5,4.8,5.1,5.4] 来说 是可以使用plot绘图的 ，因为他们的长度是一致的。x = ar...
《机器学习实战》之logistic回归
cxjoker的博客
10-10 583
一、Logistic算法 ###恶搞如果个个日文歌 减肥药
[完]机器学习实战 第五章 Logistic回归（Logistic Regression）
无名的博客
09-04 3042
Logistic回归的目的是寻找一个非线性函数Sigmoid的最佳拟合参数，求解过程可由最优化算法来完成，一般采用梯度上升算法，此算法又可简化为随机梯度上升算法。简化前后的算法效果相当，但占用更少的计算资源。并且随机梯度上升算法是一个在线算法，可在新数据到来时就完成参数的更新，而无需重新读取整个数据集来进行批处理。机器学习的一个重要问题是处理缺失数据，处理方法取决于实际需求。
机器学习实战 第五章 logistic回归
Zhaohui1995_Yang的专栏
06-29 1630
机器学习实战 第五章 logistic回归二值型输出分类器。5.1 基于logistic回归和sigmoid函数的分类一个很有意思的阶跃函数叫做海维赛德阶跃函数，英文是heaviside step function，我原本以为这会是个人名——海维赛德，结果一看英文heaviside，这个意思难道不是一边重？因为一边重，所以一边就被压成了0，另一边就是1.sigmoid：def sigmoid(inX
机器学习——Logistic回归
m0_74864756的博客
05-28 1218
逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，主要用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。它是一种监督学习下的机器学习算法，特别适用于解决二分类问题，尽管它也可以用于多分类问题。逻辑回归的核心在于使用Sigmoid函数将线性回归的结果映射到(0,1)的范围内，从而表示属于某一类别的概率。具体来说，如果Sigmoid函数的输出值大于0.5，则分类为1（或某一类别），否则分类为0（或另一类别）。
机器学习————逻辑（logistic）回归
m0_73044708的博客
05-26 3066
logistic回归是一种二分类或多分类的概率型非线性回归模型，用于研究因变量与影响因素之间的关系。其主要思想是根据现有数据对分类边界线建立回归公式，从而进行分类。与线性回归不同的是，logistics回归的目标是找到最佳拟合参数，以便对不同特征赋予不同的权重。源自《机器学习实战》数据集，形式为(x,y,label)模型简单：Logistic回归的模型结构简单，易于理解和实现。速度快：Logistic回归的计算速度相对较快，适合处理大量数据。
机器学习实战——logistic回归
weixin_46120403的博客
11-21 916
一、Logistic回归介绍 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回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。这里的“回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。 1.Logistic回归的一般过程 收集数据：采用任意方法收集数据。 准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另...
yolov3.weights
06-03
yolo_v3实现object detection的关键文件yolov3.weights
机器学习实战—Logistic回归
zoinsung_lee的博客
04-18 751
回归：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），这个拟合的过程叫做回归。 训练一般是指训练机器学习模型的参数，优化参数。 一、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 我们需要的分类函数应该是接受所有的输入然后预测出类别，在二分类问题中，函数输出0或者1，为了避免函数在跳跃点上从0瞬间跳跃到1，可以使用sigmoid函数。为了实现Logistic...
机器学习第八篇：逻辑回归
h_q_c_的博客
04-25 417
今天学习了逻辑回归，逻辑回归可以看做是线性回归的一种特殊情况吧。 1.理论知识 为什么说逻辑回归可以看做是线性回归的特殊情况呢？ 首先是我们的线性回归模型，那么加入我们更替我们的y将y替换为lny，又会如何呢？这被称作‘广义线性模型’。 线性模型有很多，但又一种非常特殊的函数，sigmod函数，当我们把范围扩大，就呈现出阶跃函数的趋势，那么我们能不能用这样的一个特性去进行分类呢？答案是肯定...
逻辑回归
09-30 334
逻辑回归 【介绍】 逻辑回归是用来解决分类问题的，典型的分类方式是二分类，可推广到多分类。线性回归的y是连续的，经过非线性函数sigmoid后将值约束在（0,1）区间内，设定一个阈值，通过判断与阈值的大小关系可将输入分成两类。 Sigmoid函数                                                             曲线
机器学习实战：logistic回归--学习笔记
yph001的博客
09-12 413
一、工作原理 二、实现代码
Logistic回归
weight_water的博客
11-09 388
这次接触点的 logistic 回归，一种最优化算法，根据现有的数据对分类边界建立回归公式，一次进行分类，这里的回归源于最佳的拟合，表示要找到最佳的拟合参数集，训练分类器时的做法就是寻找最佳的拟合参数，用来获得一个二值型输出分类器的数学原理。 基于 Logistic 回归 和 Sigmod 函数的分类 由于需要一个能够接收所有的参数并输出二值型预测值的函数，我们需要 Sigmoid 函数： σ(...
4参数matlab拟合,用matlab拟合Logistic，4参数logistic
weixin_39991222的博客
03-22 313
该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼用matlab拟合Logistic曲线x=[3,5,10,12,17];y=[123.1,134.5,145.2,185 , 187.3];Logistic模型是 f(x)=A/1+b*exp(-c*x),在进行曲线拟合时需要先估计A,b,c三个参数的值，想问一下怎么估计才能比较收敛。要不拟合的曲线误差比较大，哪个大神给一下代码！比较着急，万分感谢！！！...
《机器学习实战》-Chapter5-Logistic回归
没错我是程序猿
03-15 346
Logistic回归是非常经典的分类算法，它可以对非线性可分的数据集进行分类（当然有误分类的情况），因为这本书主要针对初学者所以只考虑的二分类问题。这章的代码没有需要改动的，python2.X和python3.X均能跑。 最开始的训练使用的是梯度上升算法来求解出拟合曲线的参数最优值，此时的计算均是矩阵运算。效果很不错： 但是梯度上升算法对于数据量小的情况还比较适用，差别没那么明显，但是一旦...
逻辑回归（Logistic Regression）
qq_45279031的博客
06-24 305
逻辑回归（Logistic Regression）
《机器学习实战》第五章学习笔记
最新发布
05-28
### 《机器学习实战》第五章 学习笔记 总结 #### Logistic 回归简介 Logistic 回归是一种广泛应用于分类问题的监督学习算法。其核心思想是通过现有数据对分类边界线建立回归公式，以此实现分类任务[^3]。与传统的线性回归不同，Logistic 回归使用 Sigmoid 函数将输出值映射到 [0, 1] 区间内，从而表示某一类别的概率。 #### Logistic 回归的数学模型 Logistic 回归的目标是找到最佳拟合参数集，使得模型能够准确地预测样本属于某一类别的概率。Sigmoid 函数的形式如下： ```python import numpy as np def sigmoid(z): return 1.0 / (1.0 + np.exp(-z)) ``` 其中，`z = w^T * x + b`，`w` 和 `b` 分别为权重向量和偏置项，`x` 为输入特征向量。 #### 参数优化方法 在训练分类器时，寻找最佳拟合参数的关键在于使用最优化算法。常见的优化方法包括梯度下降法、随机梯度下降法以及改进版的优化算法如 L-BFGS 和牛顿法等。以梯度下降为例，更新规则如下： ```python alpha = 0.01 # 学习率 weights = np.zeros((n, 1)) # 初始化权重 for i in range(num_iterations): h = sigmoid(np.dot(X, weights)) gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / m weights -= alpha * gradient ``` 上述代码展示了如何通过梯度下降法逐步调整权重向量 `weights`，以最小化损失函数[^3]。 #### 特征选择与正则化 在实际应用中，为了防止过拟合，通常需要对模型进行正则化处理。L2 正则化（Ridge 回归）是一种常用的方法，其目标函数形式为： \[ J(w) = -\sum_{i=1}^{m} [y^{(i)} \log(h_w(x^{(i)})) + (1-y^{(i)}) \log(1-h_w(x^{(i)}))] + \lambda ||w||_2^2 \] 其中，\(\lambda\) 控制正则化的强度。 #### 应用场景 Logistic 回归适用于二分类问题，也可通过扩展为多分类问题（如 One-vs-All 方法）。此外，它还被广泛应用于医疗诊断、信用评分、垃圾邮件检测等领域。 #### 注意事项 在使用 Logistic 回归时，需要注意以下几点： 1. 数据预处理：确保输入特征已经标准化或归一化。 2. 类别不平衡问题：当正负样本比例差异较大时，可能需要调整阈值或使用其他评估指标（如 F1 值）。 3. 模型解释性：Logistic 回归具有良好的可解释性，适合对模型透明度要求较高的场景。
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