摘要: 1、逻辑回归算法即可以看做是回归算法,也可以看作是分类算法,通常用来解决分类问题,主要是二分类问题,对于多分类问题并不适合,也可以通过一定的技巧变形来间接解决。 2、决策边界是指不同分类结果之间的边界线(或者边界实体),它具体的表现形式一定程度上说明了算法训练模型的过拟合程度,我们可以通过决策边界来 阅读全文
posted @ 2019-08-13 23:55 The-Chosen-One 阅读(2543) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 逻辑回归的数学原理推导及原理代码实现 1、逻辑回归算法是目前应用最为广泛的一种算法,虽然是回归算法,但是它解决的是分类问题,而不是回归问题,它的原理是将样本的特征与样本发生的概率,而概率是一个数字,因此将其称为回归算法。 2、对于逻辑回归因为得到的预测结果是事件的发生概率,因此它的预测值值域为0-1 阅读全文
posted @ 2019-08-13 17:21 The-Chosen-One 阅读(1803) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: //2019.08.13#逻辑回归算法(Logistic Regression)1、根据2017-2018年人工智能与大数据科学领域的统计,不同的机器学习算法应用占比排名如下,其中,逻辑回归、决策树、随机森林以及人工神经网络算法占比前四,应用最为广泛,其次是贝叶斯算法、集成学习以及支持向量机SVM算 阅读全文
posted @ 2019-08-13 17:01 The-Chosen-One 阅读(1691) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 机器学习的模型泛化 1、机器学习的模型误差主要含有三个方面的误差:模型偏差、模型方差以及不可避免的误差。 2、对于机器学习训练模型的偏差主要因为对于问题本身的假设不对,比如非线性误差假设为线性误差进行训练和预测,算法层面上欠拟合是产生较大偏差的主要原因。另外主要来自于特征参量与最终结果的相关性,如果 阅读全文
posted @ 2019-08-13 11:26 The-Chosen-One 阅读(1121) 评论(0) 推荐(0) 编辑