1、总述逻辑回归是应用非常广泛的一个分类机器学习算法，它将数据拟合到一个logit函数(或者叫做logistic函数)中，从而能够完成对事件发生的概率进行预测。2、由来    要说逻辑回归，我们得追溯到线性回归，想必大家对线性回归都有一定的了解，即对于多维空间中存在的样本点，我们用特征的线性组合去拟合空间中点的分布和轨...

       SoftmaxRegression是Logistic回归的推广，Logistic回归是处理二分类问题的，而SoftmaxRegression是处理多分类问题的。Logistic回归是处理二分类问题的比较好的算法，具有很多的应用场合，如广...

转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/BYRans/   在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类，目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题，二分类模型在这里不太适用。 ...

转自穆晨阅读目录前言回归树回归树的优化工作-剪枝模型树回归树/模型树的使用小结回到顶部      前文讨论的回归算法都是全局且针对线性问题的回归，即使是其中的局部加权线性回归法，也有其弊端(具体请参考前文)    &nb...

阅读目录前言基本线性回归解决方案-最小二乘法最小二乘法的具体实现局部加权线性回归岭回归具体方案的制定小结回到顶部      本文将系统的介绍机器学习中监督学习的回归部分，系统的讲解如何利用回归理论知识来预测出一个分类的连续值。   ...

阅读目录前言算法原理　　回归分类器的形式最佳回归系数的确定基于梯度上升法的最佳回归参数拟合拟合结果展示更好的求最值方法-随机梯度上升小结回到顶部      本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码，Python代码实现。 ...

1...

2...

从线性回归到逻辑回归  最简单的回归是线性回归，在AndrewNG的讲义，有如图1.a所示，X为数据点——肿瘤的大小，Y为观测值——是否是恶性肿瘤。通过构建线性回归模型，如hθ(x)所示，构建线性回归模型后，即可以根据肿瘤大小，预测是否为恶性肿瘤hθ(x)≥.05为恶性，hθ(x)<0.5为良...

对于想深入了解线性回归的童鞋，这里给出一个完整的例子，详细学完这个例子，对用scikit-learn来运行线性回归，评估模型不会有什么问题了。　　　　没有数据，当然没法研究机器学习啦。:)这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归。　　　　数据的介绍在这： http://archive.ics.uci...

来自http://blog.csdn.net/jasonding1354/article/details/46340729如何使用pandas读入数据如何使用seaborn进行数据的可视化scikit-learn的线性回归模型和使用方法线性回归模型的评估测度特征选择的方法 作为有监督学习，分类问题是预测类别结...

LogisticRegression类的各项参数的含义classsklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_we...

最近偶尔在重温统计学，发现自己工作后用了各种高级的统计分析方法，各种统计模型，却忽视了统计学中一些最基础的知识，而这些知识是所有这些高级方法的基础，基础不扎实，高级方法用起来真觉得底气不足，今天看到哑变量在回归分析中的应用，总结如下：哑变量（DummyVariable），也叫虚拟变量，引入哑变量的目的是，将不能够定量处...

deflinearmodel():"""线性回归对波士顿数据集处理:return:None"""#1、加载数据集ld=load_boston()x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(ld.data,ld.target,test_size=0.25)#2、标准化处理...

  具有L2正则化的线性最小二乘法。岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。当数据集中存在共线性的时候，岭回归就会有用...