关键词：
转自：http://blog.csdn.net/ariessurfer/article/details/41310525
Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果
变量分析方法。通常的问题是，研究某些因素条件下某个结果是否发生，比如医学中根据病人的一些症状来判断它是
否患有某种病。
在讲解Logistic回归理论之前，我们先从LR分类器说起。LR分类器，即Logistic Regression Classifier。
在分类情形下，经过学习后的LR分类器是一组权值
照线性加和得到
这里
之后按照sigmoid函数的形式求出
由于sigmoid函数的定义域为
所以Logistic回归最关键的问题就是研究如何求得
下面正式地来讲Logistic回归模型。
考虑具有
概率。那么Logistic回归模型可以表示为
这里
那么在
所以事件发生与不发生的概率之比为
这个比值称为事件的发生比（the odds of experiencing an event），简记为odds。
对odds取对数得到
可以看出Logistic回归都是围绕一个Logistic函数来展开的。接下来就讲如何用极大似然估计求分类器的参数。
假设有
因为各个观测样本之间相互独立，那么它们的联合分布为各边缘分布的乘积。得到似然函数为
然后我们的目标是求出使这一似然函数的值最大的参数估计，最大似然估计就是求出参数
取得最大值，对函数
继续对这
所以得到
这样的方程一共有
上述方程比较复杂，一般方法似乎不能解之，所以我们引用了牛顿-拉菲森迭代方法求解。
利用牛顿迭代求多元函数的最值问题以后再讲。。。
简单牛顿迭代法：http://zh.m.wikipedia.org/wiki/%E7%89%9B%E9%A1%BF%E6%B3%95
实际上在上述似然函数求最大值时，可以用梯度上升算法，一直迭代下去。梯度上升算法和牛顿迭代相比，收敛速度
慢，因为梯度上升算法是一阶收敛，而牛顿迭代属于二阶收敛。
logistic回归
利用Logistic回归进行分类的思想就是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。该算法最重要的就是要找到最佳拟合参数集。本文介绍二值型输出分类器的数学原理。针对这类问题：接收输入，输出为两个类别... 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-最小二乘法
一、引言这段时间学习《机器学习》，学到第5章的“Logistic回归”，感觉相当吃力。追本溯源，从“Logistic回归”到“线性回归”，再到“最小二乘法”。最终定格到了《高等数学》（第六版·下册）第九章第10节“最小二乘法”... 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
logistic回归原理
原理1、二项logistic模型p(y=1|x)=exp(w*x)/(1+exp(w*x))p(y=0|x)=1/(1+exp(w*x))使用这种形式而不使用阶跃函数原因：由于阶跃函数在0点没有导数2、模型参数优化如何估计模型参数w：极大似然估计梯度上升法：极... 查看详情
r使用glm构建logistic回归模型
R使用glm构建logistic回归模型内置的数据集“MTCARS”描述了不同型号的汽车及其不同的发动机规格。在“MTCARS”数据集中，传输模式（自动或手动）由列am描述，该列am是一个二进制值（0或1）。我们可以在“AM”列和其他3列-hp、wt... 查看详情
逻辑回归算法原理是啥？
...解出最优的模型参数，测试验证这个求解的模型的好坏。Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别）。回归模型中，y是一个定性变量，比如y=0... 查看详情
2.9logistic回归中的梯度下降法（非常重要，一定要重点理解）
怎么样计算偏导数来实现logistic回归的梯度下降法它的核心关键点是其中的几个重要公式用来实现logistic回归的梯度下降法接下来开始学习logistic回归的梯度下降法logistic回归的公式现在只考虑单个样本的情况，关于该样本的损失... 查看详情
logistic回归分析模型
看了一些书知道了类似于此类公式的1/（1+exp(x)）名为logistic回归分析模型，但又有些书上把logistic回归分析模型写为这样的公式exp(x)/(1+exp(x))请问这两个公式有什么区别吗，分别代表什么意思哪？请指教是1/(1+exp(-x))吧，分子分母... 查看详情
回归1——logistic回归
主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类优点：计算代价不高，易于理解和实现缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高适用数据类型：数值型和标称型数据 回归的结果为一个数值型数据，利用Sigmoi... 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
machinelearning之logistic回归
...称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称为回归； 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，其背后... 查看详情
跟着吴恩达老师学习机器学习的第七天-logistic回归的假设函数math表达式+决策界限+代价函数+简化代价函数和logistic回归方程的梯度下降+用逻辑回归解决多类别分类问题
DAY7课程6.2logistic回归的假设函数math表达式1、logistic回归的假设函数表达式的math公式2、logistic回归的假设函数表达式使用课程6.3决策界限1、回顾公式2、决策边界3、各种各样的决策边界课程6.4代价函数1、logistic回归方程画出non-con... 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
机器学习强基计划1-3：图文详解logistic回归原理(两种优化)+python实现
目录0写在前面1什么是Logistic回归？2手推Logistic回归原理3Python实现3.1创建分类器3.2定义优化过程3.3优化函数3.4可视化0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算... 查看详情
logistic回归分类算法原理分析与代码实现
小结 1.逻辑回归的计算代价不高，是很常用的分类算法。集中基于随机梯度上升的逻辑回归分类器能够支持在线学习。 2.但逻辑回归算法缺点很明显-一般只能解决两个类的分... 查看详情
逻辑回归原理
...的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别）回归模型中，y是一个定性变量，比如y=0或... 查看详情
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