[模式識別] [講義] 邏輯迴歸與感知器演算法

阿新 • • 發佈：2019-01-06

$X - > Y {\begin{matrix} Y \end{matrix}$

連續 − > 回歸

問題 Y 離

散 − > 分類問題 X -> Y\begin{cases} Y連續 -> 迴歸問題\\ Y離散 -> 分類問題\\ \end{cases}

X - > Y {Y 連 續 - > 回 歸 問 題 Y 離 散 - > 分 類 問 題

在這裡插入圖片描述

X − >

首先，我們先來討論一下欠擬合（underfitting）和過擬合（overfitting）問題。比如我們同樣採用線性迴歸來對一組房屋價格和房屋大小的資料進行擬合，第一種情況下我們只選取一個數據特徵(比如房屋大小 x)採用直線進行擬合。第二種情況下選取兩個資料特徵(比如房屋大

摘要：本實驗的目的是學習和掌握分類迴歸樹演算法。CART提供一種通用的樹生長框架，它可以例項化為各種各樣不同的判定樹。CART演算法採用一種二分遞迴分割的技術，將當前的樣本集分為兩個子樣本集，使得生成的決策樹的每個非葉子節點都有兩個分支。因此，CART演

#include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; const int maxn = 100+5; int C; int N1,N2; int x[maxn][2]; int arr[

模式識別導論大作業一、 K均值聚類 1. 功能描述：利用K-均值演算法將150個模式樣本分成3類別。分別計算最後演算法所用的迭代次數，最終聚類中心以及每個類別中對應模式樣本的序號。 2. 帶註釋的原始碼 #include "st

1．簡介邏輯迴歸和Softmax迴歸是兩個基礎的分類模型,前者主要處理二分類問題，而後者處理多分類問題，但事實上Softmax迴歸就是邏輯迴歸的一般形式。 2.邏輯迴歸模型 sigmoid 想了解Logistic迴歸，我們必須先看一看

遇到像圖1中所示的樣本分類，線性方法是無法發揮作用的。因為塔是線性不可分的，這時候必須採用非線性方法。 1. 多層感知器網路多層感知器包含一個以上隱層和一個輸出層，隱層將輸入對映到一個超立方體頂點，輸出層完成線性分類。通過隱層不斷對映，最終可以將樣本

邏輯迴歸與線性迴歸求解過程：總體來說，迴歸過程都分三步： 1、Model 2、Loss Fuction 3、Gradient Decent 分析： 1、Model：線性迴歸中，模型為線性方程，取值範圍無窮大；邏輯迴歸中，通過sigmod函式函式將線性方程z轉化成概率（

本文適合已經對機器學習、人工智慧有過一定了解，但是還沒有自己寫過程式碼，或者一直在使用現有框架的同學。不用框架自己寫一次程式碼的過程還是很有必要的，能讓你真正地理解原理與機器學習中各個步驟的實現過程，而不是停留在“好像懂了”、只會調庫的階段。目錄

有監督學習(supervised learning)和無監督學習(unsupervised learning) 機器學習的常用方法，主要分為有監督學習(supervised learning)和無監督學習(unsupervised learning)。

Logistic迴歸 Logistic 迴歸雖然名字叫回歸，但是它是用來做分類的。其主要思想是: 根據現有資料對分類邊界線建立迴歸公式，以此進行分類。假設現在有一些資料點，我們用一條直線對這些點進行擬合（這條直線稱為最佳擬合直線），這個擬合的過程就叫做迴歸。

1.邏輯迴歸與多項邏輯迴歸 1.1什麼是邏輯迴歸？邏輯迴歸，可以說是線上性迴歸的基礎上加上一個sigmoid函式，將線性迴歸產生的值歸一化到[0-1]區間內。sigmoid函式如下：

面試被問到了，把網上有的都收集到一起原文地址： http://blog.csdn.net/cjneo/article/details/45167223 http://www.tuicool.com/articles/yUvQn2B 總結起來，有以下幾點不同： (1)

前言：本篇博文主要介紹邏輯迴歸（logistic regression），首先介紹相關的基礎概念和原理，然後通過Python程式碼實現邏輯迴歸的二分類問題。特別強調，其中大多理論知識來源於《統計學習方法_李航》和斯坦福課程翻譯筆記以及Coursera機器學習課程。本篇博

轉自：https://www.cnblogs.com/muzixi/p/6642203.html寫的很好，但也發現了一些問題嗯，三者在模型，策略（目標函式），演算法（優化方法）上不一樣。一、線性迴歸線性迴歸是一個迴歸問題，即用一條線去擬合訓練資料線性迴歸的模型：通過訓練資料

Logistic迴歸為概率型非線性迴歸模型，是研究二分類觀察結果與一些影響因素之間關係的一種多變數分析方法。通常的問題是，研究某些因素條件下某個結果是否發生，比如醫學中根據病人的一些症狀來判斷它是否患有某種病。在講解Logistic迴歸理論之前，我們先從LR分類器說

一、邏輯迴歸 1.1 分類問題判斷一封電子郵件是否是垃圾郵件；判斷一次金融交易是否是欺詐；判斷腫瘤是惡性的還是良性的等屬於分類問題。 Eg:預測病人的腫瘤是惡性（malignant）還是良性（benign）,用線性迴歸的方法擬合一條直線如圖當hθ大於等於0.5時，預測 y

轉載自：http://www.cnblogs.com/yysblog/p/3268508.html 一、邏輯迴歸 1) Classification(分類) 分類問題舉例：郵件：垃圾郵件/非垃圾郵件？線上交易：是否欺詐（是/否）？腫瘤：惡性/良性？以上問題可以

機器學習三要素機器學習的三要素為：模型、策略、演算法。模型：就是所要學習的條件概率分佈或決策函式。線性迴歸模型策略：按照什麼樣的準則學習或選擇最優的模型。最小化均方誤差，即所謂的 least-squares(在spss裡線性迴歸對應的模組就叫OLS即Ordinary Least Squares)：

簡述隨著網際網路的高速發展，A（AI）B（BigData）C（Cloud）已經成為當下的核心發展方向，假如三者深度結合的話，AI是其中最核心的部分。所以如果說在未來社會，每個人都必須要學會程式設計的話，那麼對於程式設計師來說，人工智慧則是他們所必須掌握的技術（科技發展真tm快）。這篇文章介紹