关键词：
1. Logistic回归：
1）优点：计算代价不高，易于理解和实现；
2）缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高；
3）适用数据类型：数值型和标称型数据；
2. 分类思想：
根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。
这里借助sigmoid函数，其特点为当z为0时，sigmoid函数值为0.5；随着z的增大，对应的sigmoid值将逼近1；
而随着z的减小，sigmoid值将逼近0。
σ(z) = 1/(1 + e-z)
上述 z = w0x0 + w1x1 + w2x2 + .... + wnxn，其中x是分类器的输入数据（即特征数据），w是要计算的最佳参数。
利用sigmoid函数性质，当sigmoid值大于0.5则被分到类1，当sigmoid值小于0.5则被分到0。那么上述问题就可以抽象为
当w0,w1,w2...wn为何值时（即最佳回归系数），可以满足对于任意一条特征数据，将数据带入simoid函数可以获得分类。
对于w（最佳回归系数）来说，可以使用梯度上升算法进行计算，梯度上升算法的迭代公式：
w := w + φΔwf(w)
该公式将一直被迭代，直到停止条件，比如迭代次数达到指定值。其中φ称为步长，Δwf(w)总是指向函数值增长最快的方向。
理论上最终平衡时，w + φΔwf(w) ≈ w，即收敛变得稳定。
3. 一般流程：
1）收集数据：采用任意方法收集数据；
2）准备数据：由于涉及距离计算，需要数据类型为数值型；
3）分析数据：任意方法；
4）训练数据：为了找到最佳分类回归系数；
a. 使用梯度上升算法：
b. 使用随机梯度上升算法：
随机梯度上升算法与梯度上升算法效果相当，但占用更少的计算资源，刺猬，随机梯度上升是一个在线算法，
它可以在新数据来到时完成参数更新，不需要重新读取整个数据集来进行批处理运算。
5）测试算法：
6）使用算法：输入数据。
4. 应用：
从疝气病症预测马的死亡率。
机器学习实战第5章logistic回归
第5章Logistic回归Logistic回归概述Logistic回归虽然名字叫回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。须知概念Sigmoid函数回归概念假设现在有一些数据点，我们用一条直线... 查看详情
[机器学习实战]logistic回归
1.Logistic回归： 1）优点：计算代价不高，易于理解和实现； 2）缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高； 3）适用数据类型：数值型和标称型数据； 2.分类思想： 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此... 查看详情
机器学习实战精读--------logistic回归
Logistic回归的主要目的：寻找一个非线性函数sigmod最佳的拟合参数拟合、插值和逼近是数值分析的三大工具回归：对一直公式的位置参数进行估计拟合：把平面上的一些系列点，用一条光滑曲线连接起来logistic主要思想：根据现... 查看详情
[机器学习实战-logistic回归]使用logistic回归预测各种实例(代码片段)
[机器学习实战-Logistic回归]使用Logistic回归预测各种实例目录[机器学习实战-Logistic回归]使用Logistic回归预测各种实例本实验代码已经传到gitee上，请点击查收！一、实验目的二、实验内容与设计思想实验内容设计思想三、实验使... 查看详情
机器学习实战第五章logistic回归(代码片段)
defgradAscent(dataMatIn,classLabels):dataMatrix=mat(dataMatIn)#converttoNumPymatrixlabelMat=mat(classLabels).transpose()#converttoNumPymatrixm,n=shape(dataMatrix)alpha=0.001maxCycles=500weights=ones(( 查看详情
《机器学习实战》学习笔记：logistic回归(代码片段)
欢迎关注WX公众号：【程序员管小亮】【机器学习】《机器学习实战》读书笔记及代码总目录https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/99701256GitHub代码地址：https://github.com/TeFuirnever/Machine-Learning-in-Action——————————... 查看详情
机器学习实战------利用logistics回归预测病马死亡率
...战部分一直托更，很不好意思。本文实验数据与代码来自机器学习实战这本书，倾删。一：前期代码准备1.1数据预处理还是一样，设置两个数组，前两个作为特征值，后一个作为标签。当然这是简单的处理，实际开发中特征值都... 查看详情
机器学习实战 logistic回归(代码片段)
logistic回归梯度上升法importnumpyasnp"""function:加载数据parameter:无returns:dataMat-数据集labelMat-标签集"""defloadDataSet():dataMat=[]#数据集labelMat=[]#标签集fr=open('testSet.txt')forlineinfr.readlines():lineArr=line.strip().split()dat... 查看详情
机器学习实战之logistic回归
...2.logistic回归分类函数 一、概述 分类技术是机器学习和数据挖掘应用中的重要组成部分。在数据科学中，大约70%的问题属于分类问题。解决分类问题的算法也有很多种，比如 查看详情
机器学习实战四（logisticregression）
机器学习实战四（LogisticRegression）这一章会初次接触最优化算法，在日常生活中应用很广泛。这里我们会用到基本的梯度上升法，以及改进的随机梯度上升法。Logistic回归优点：计算代价不高，易于理解和实现缺点：容易欠拟合... 查看详情
ng机器学习视频笔记——logistic回归
ng机器学习视频笔记（四）——logistic回归 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述1、基本概念 logistic回归（logisticregression），是一个分类（classification）算法（注意不是回归算法，... 查看详情
机器学习：logistic回归原理及其实现
Logistic回归是机器学习中非常经典的一个方法，主要用于解决二分类问题，它是多分类问题softmax的基础，而softmax在深度学习中的网络后端做为常用的分类器，接下来我们将从原理和实现来阐述该算法的思想。1.原理a.问题描述考... 查看详情
机器学习之logistic回归算法
1Logistic回归算法的原理1.1需要的数学基础我在看机器学习实战时对其中的代码非常费解，说好的利用偏导数求最值怎么代码中没有体现啊，就一个简单的式子：θ=θ - α Σ[(hθ(x(i))-y(i) )]*xi。经过查找资料才知道，... 查看详情
机器学习——基础整理：线性回归；二项logistic回归；softmax回归；广义线性模型
...线性模型 二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型，我觉得这个模型很适合用来入门（但是必须注意这个模型有很多很多很多很多可以展开的地方）。比较有意思的是那时候还不会矩阵微积分，... 查看详情
机器学习_logistic回归和梯度下降
原文：http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/15962797 Logistic回归总结 PDF下载地址：http://download.csdn.net/detail/lewsn2008/65474631.引言 看了Stanford的AndrewNg老师的机 查看详情
机器学习实践之logistic回归
...et/qq_37608890/article/details/78827013）。 本文根据最近学习机器学习书籍网络文章的情况,特将一些学习思路做了归纳整理 查看详情
机器学习笔记—logistic回归
本文申明：本系列笔记全部为原创内容，如有转载请申明原地址出处。谢谢序言：whatislogisticregression?Logistics一词表示adj.逻辑的;[军]后勤学的n.[逻]数理逻辑;符号逻辑;[军]后勤学，“回归”是由英国著名生物学家兼统计学家... 查看详情
机器学习--logistic回归(代码片段)
logistic回归很多时候我们需要基于一些样本数据去预测某个事件是否发生，如预测某事件成功与失败，某人当选总统是否成功等。这个时候我们希望得到的结果是bool型的,即trueorfalse我们最先想到的是通过最小二乘法求出线性回归... 查看详情