機器學習演算法實現02-非線性邏輯迴歸正則化
對於非線性邏輯迴歸問題，你選擇的函式可能是多項式函式，指數函式，或冪函式等等。本篇博文主要闡述非線性邏輯迴歸問題的處理過程，並使用正則化技術。詳細理論請參閱我的機器學習理論系列博文。
如圖所示，對上圖進行邏輯迴歸處理，很明顯選擇多項式函式是個不錯的主意，當然對於不同分佈圖要選擇合適的函式。本列子中選擇
H(x)=Θ0+Θ1*X1+Θ2*X2^2+Θ3*X3
在SRC.txt檔案中對應著上圖的資料：
這裡有個矩陣操作小技巧：
當你進行梯度下降時候，最直觀的程式碼入下圖
當你對矩陣練習熟練時，可以這樣去寫，如下圖
對於初學者來說，直觀程式碼更容易理解，其實這2段程式碼是同一個含義。
結果：
畫圖：
相關推薦
機器學習演算法實現02-非線性邏輯迴歸正則化
對於非線性邏輯迴歸問題，你選擇的函式可能是多項式函式，指數函式，或冪函式等等。本篇博文主要闡述非線性邏輯迴歸問題的處理過程，並使用正則化技術。詳細理論請參閱我的機器學習理論系列博文。 如圖所示，對上圖進行邏輯迴歸處理，很明顯選擇多項式函式是個不錯的主意，當然對於
吳恩達《機器學習》課程總結（7）正則化
額外 分享 哪些 TP 回歸 分享圖片 表現 例子 兩個 7.1過擬合的問題 訓練集表現良好，測試集表現差。魯棒性差。以下是兩個例子（一個是回歸問題，一個是分類問題） 解決辦法： （1）丟棄一些不能幫助我們正確預測的特征。可以使用工選擇保留哪些特征，或者使用一些模型選擇
機器學習：偏差、方差與正則化
1. 偏差和方差 1.1 偏差 通俗的講，偏差反映的模型學習的好壞程度或者捕捉訓練集主要特徵的能力大小。偏差大意味著學習不夠充分，主要特徵沒有捕捉到；偏差小意味著學習充分，捕捉到了訓練集中的主要特徵，當然這也存在過擬合的風險。 &
概率統計與機器學習：極大後驗概率以及正則化項
先驗概率 概念：本質上就是古典概型，是利用當前狀態對求解狀態的一種概率估計，可以理解為“由 因求果”中“因”出現的概率。 條件： （1）實驗所有的可能結果是有限的； （2） 每一種出現
【機器學習演算法實現】logistic迴歸 基於Python和Numpy函式庫
分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！
NG機器學習總結-（四）邏輯迴歸以及python實現
在第一篇部落格NG機器學習總結一中，我們提到了監督學習通常一般可以分為兩類：迴歸和分類。線性迴歸屬於迴歸問題，例如房價的預測問題。而判斷一封郵件是否是垃圾郵件、腫瘤的判斷（良性還是惡性）、線上交易是否欺詐都是分類問題，當然這些都是二分類的問題。 Email：Spam /
【機器學習演算法實現】logistic迴歸__基於Python和Numpy函式庫
1、演算法簡介 本文的重點放在演算法的工程實現上，關於演算法的原理不具體展開，logistic迴歸演算法很簡單，可以看看Andrew Ng的視訊：https://class.coursera.org/ml-007，也可以看看一些寫得比較好的博文：洞庭之子的博文。下面我只列出一些個人認為重要的點。 迴歸的概
機器學習實戰（四）邏輯迴歸LR（Logistic Regression）
目錄 0. 前言 1. Sigmoid 函式 2. 梯度上升與梯度下降 3. 梯度下降法（Gradient descent） 4. 梯度上升法（Gradient ascent） 5. 梯度下降/上升法的數學推導
【原】Andrew Ng斯坦福機器學習 Coursera—Programming Exercise 3 邏輯迴歸多分類和神經網路
作業說明 Exercise 3，Week 4，使用Octave實現手寫數字0-9的識別，採用兩種方式（1）邏輯迴歸多分類（2）三層神經網路多分類。對比結果。 每張圖片20px * 20px，也就是一共400個特徵（因為Octave裡從1開始。所以將0對映為10） （1）邏輯迴歸多分類：實現 lrCost
機器學習演算法實現解析——liblbfgs之L-BFGS演算法
在博文“優化演算法——擬牛頓法之L-BFGS演算法”中，已經對L-BFGS的演算法原理做了詳細的介紹，本文主要就開原始碼liblbfgs重新回顧L-BFGS的演算法原理以及具體的實現過程，在L-BFGS演算法中包含了處理L1正則的OWL-QN演算法，對於OWL-QN演算法的詳細原理，可以參見
機器學習之用Python進行邏輯迴歸分析
前言 迴歸和分類方法是機器學習中經常用到的方法，本文首先介紹這兩種方法的區別和聯絡，然後對分類方法中的邏輯迴歸進行較詳細的說明（包括其基本原理及評估指標），最後結合案例介紹如何利用Python進行邏輯迴歸分析。 一、分類與迴歸 1.1什麼是分類和迴歸 區分迴歸問題
【機器學習演算法實現】主成分分析 PCA ——基於python+numpy
分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！
【機器學習演算法實現】kNN演算法 手寫識別——基於Python和NumPy函式庫
分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！
機器學習 scikit-learn2 模型實踐 - 邏輯迴歸
邏輯迴歸 - 目錄 1 簡介 1.1 程式碼下載 1.2 程式碼使用方法 3 核心程式碼說明 3.1 模型配置 3.2 模型訓練 3.3 輸出結果 1 簡介 1.1 程式
Bobo老師機器學習筆記第五課-邏輯迴歸理論
1、什麼是邏輯迴歸？（Logistic Regresssion） 邏輯迴歸（Logistic Regression）是一種用於解決二分類（0 or 1）問題的機器學習方法，用於估計某種事物的可能性。邏輯迴歸既可以看做是一個迴歸演算法，也可以看作是一個分類問題，通常是用過分類，並且是二分類。 分類
機器學習作業-Logistic Regression（邏輯迴歸）
ML課堂的第二個作業，邏輯迴歸要求如下： 資料集連結如下： 邏輯迴歸的關鍵是運用了sigmod函式，sigmod函式有一個很好的性質是其導函式很好求 函式影象： sigmod會將函式值對映到（0，1）區間內，將其輸出值看作是概率則有邏輯迴歸的二分類模型
小白的機器學習筆記系列 之四-邏輯迴歸
一個概率問題 前面我們講了線性分類和線性迴歸，這裡讓我們來思考另外一類問題——求概率問題。 比如說，我們根據一個人的既往病歷，生活習慣，年齡等來判斷一個人是否會得心肌梗塞。我們想要的答案不僅僅是一個簡單的是或否，實際上我們希望知道的是得心肌梗塞的風險有多大。醫生
大資料分析：機器學習演算法實現的演化
我將會對機器學習演算法的不同的實現正規化進行講解，既有來自文獻中的，也有來自開源社群裡的。首先，這裡列出了目前可用的三代機器學習工具。 傳統的機器學習和資料分析的工具，包括SAS，IBM的SPSS，Weka以及R語言。它們可以在小資料集上進行深度分析——工具所執行的節點的記憶體可以容納得
Bobo老師機器學習筆記第九課-邏輯迴歸新增多項式
在上面部落格中我們主要使用邏輯迴歸進行線性資料的分類，那麼邏輯如何處理非線性資料分類呢？比如下面的資料： 1、利用邏輯迴歸如何處理非線性資料迴歸？ 針對上面的資料，我們首先嚐試迴歸一下，看看獲取的結果是： 0.605， 這個評分不是很高，讓後我們繪製一下決策邊界：
Bobo老師機器學習筆記第九課-邏輯迴歸程式碼展示
在上一篇部落格中我們學習了邏輯迴歸（LogisticRegression）的理論。那麼在這篇部落格中，我們用程式碼展示一下，如何用梯度下降法獲取邏輯迴歸的引數 步驟1：我們載入sklearn中的鳶尾花資料進行測試，由於為了資料視覺化，我們選擇2種類型的鳶尾花，並且只選擇2個特徵。