斯蒂专题

机器学习笔记——逻辑斯蒂回归

参数化模型与非参数化像前面的KNN模型，不需要对f的形式做出假设，在学习中可以得到任意的模型叫非参数化而需要对参数进行学习的模型叫参数化模型，参数化限制了f的可能的集合，学习难度相对较低逻辑斯蒂回归逻辑斯蒂函数似然函数对数似然函数在多分类使用softmax函数重点 ROC曲线真阳性率、假阳性率 FPR的变化曲线就叫做ROC曲线 ROC曲线的面积就叫AUC

统计学习方法-Logistic（逻辑斯蒂）回归

reference： http://f.dataguru.cn/thread-128261-1-1.html http://blog.tomtung.com/2011/10/logistic-regression http://www.cnblogs.com/jerrylead/archiv

逻辑斯蒂回归中损失函数和代价函数的推导

参见 Stanford CS230学习笔记（二）：Lecture 2 Basics, Logistic Regression and Vectorizing 逻辑斯蒂回归公式 Y ^ = σ ( w T X + b ) \hat{Y}=\sigma (w^TX+b) Y^=σ(wTX+b) 其公式中的各项数据含义如下：输入X：假设输入为一张64*64的图片，那么依次取出R、G、B矩

【机器学习入门】逻辑斯蒂回归和分类

系列文章目录第1章专家系统第2章决策树第3章神经元和感知机识别手写数字——感知机第4章线性回归文章目录系列文章目录前言一、分类问题的数学形式二、最大似然估计三、交叉熵损失函数四、多类别分类多类别逻辑斯蒂回归归一化指数函数交叉熵误差和均方误差的比较五、分类器的决策边界六、代码实践使用逻辑斯蒂回归观察分类边界总结前言回归和分类是机器学习的核心

逻辑斯蒂回归用sigmoid函数的原因？

sigmoid函数的数学公式 sigmoid函数的因变量x取值范围是-∞到+∞，(-∞，+∞)，但是sigmoid函数的值域是(0, 1)。不管x取什么值其对应的sigmoid函数值一定会落到(0,1)范围内~~~ 漂亮的logistic 曲线 sigmoid函数对应的图形就是logistic曲线，logistic曲线对应的函数就是sigmoid函数。

深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归

深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题 logistic 适用于分类问题，这里案例( y为0和1 ，0和 1 分别代表一类）于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性数学公式 logiatic函数损失

逻辑斯蒂回归(Logistic Regression) | 算法实现

01 起在这篇文章中，我们学习了逻辑斯谛回归模型的算法原理：统计学习方法|logistic回归今天我们基于算法原理，给出利用随机梯度上升算法求解逻辑斯蒂回归模型参数的过程。我们先来回顾一下逻辑斯蒂回归模型， logistic回归的目的是寻找一个非线性函数sigmoid函数的最佳拟合参数w， sigmoid(wx)=1/(1+exp(-wx))，找到最佳拟合参数w，使不同类别样本点

统计学习方法（六）：逻辑斯蒂回归和最大熵模型

逻辑斯蒂回归：判别模型，分类二项逻辑斯蒂回归思路：线性回归的预测值为一系列实值，为了使输出值变成分类所需的0和1，需要有一个映射将线性回归的输出变在（0，1）之间。这个函数为sigmoid函数。 s i g m o i d ( x ) = 1 1 + e − x sigmoid(x)=\frac{1}{1+\mathrm{e}^{-x }} sigmoid(x)=1+e−x1 将线性函

用python写梯度下降算法实现逻辑斯蒂回归

1.logistic的理论基础可参考网上一位大佬写的李航的《统计学习方法》笔记 pdf笔记文档链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1Gee9aOdNvemy5K6co1daZg 提取码：hlbb 具体算法步骤： 2.用python实现数据使用iris数据集，iris数据集有三个类别，我们使用前两个类别作为因变量Y iris数据集链接： https://pa

统计学习方法——逻辑斯蒂回归与最大熵模型

逻辑斯蒂回归（LR）是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型。逻辑斯蒂回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。 1、逻辑斯蒂回归模型线性回归与逻辑回归关系：在学习逻辑回归时，常常会联想到线性回归。线性回归一般预测解决连续值预测的问题，对已有的数据进行线性拟合，运用最小二乘法等，找到最佳拟合曲线，然后得到线性模型，来进行预测，是一个线性模

统计学习方法逻辑斯蒂回归与最大熵模型

文章目录统计学习方法逻辑斯蒂回归与最大熵模型逻辑斯蒂回归逻辑斯蒂分布二项逻辑斯蒂回归多项逻辑斯蒂回归最大熵模型原理定义学习极大似然估计统计学习方法逻辑斯蒂回归与最大熵模型学习李航的《统计学习方法》时，关于逻辑斯蒂回归与最大熵模型的笔记。逻辑斯蒂回归虽然叫逻辑回归，但是实际上是一种分类模型。逻辑斯蒂分布逻辑斯蒂分布（logistic distribu

【075】心血管疾病预测KNN和逻辑斯蒂

内容目录一、项目介绍二、数据探索 1、查看数据集的基本信息 2、性别和患病的关系 3、年龄和患病的关系 4、身高、体重与患病的关系三、建模分析 1、计算相关性系数 2、编写预设函数 3、切分数据集