逻辑回归找不到theta的值 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

容易逻辑混乱的逻辑回归

这天聊Logistics回归。 Logistics回归是大多数初学者接触机器学习时，要学习的第一款分类学习算法。中文一般译作逻辑回归。实话实说，这个名字很容易引起错乱。...有监督学习呢，又具体分几类问题，最最主要的有两类，一类叫回归问题，一类叫分类问题。看到这里，看明白了吧？回归问题和分类问题根本是两类问题。...总之，这个Logistics回归虽然叫逻辑回归，但既无逻辑，又非回归，有些中译取音译叫逻辑斯蒂回归，看了让人直挠头。那我们就不由得想问了，为啥两样八字对不上的玩意非要凑到一起呢？...要知道，线性回归只能输出线性变化的值，这是肯定没法预测需要输出离散值的分类问题，但套上了Logistics函数，输出就呈非线性了，特别是放大坐标轴尺度后，Logistics函数的图像非常类似阶跃函数，特别适合用于做二元分类问题的预测...这样做还有一个好处：线性回归好用呀，本身是一款成熟的机器学习模型，拟合数据的能力那称得上有口皆碑，和具有阶跃能力的Logistics回归强强联手，Logistics回归自然也就具备了拟合数据的能力，也就是学习能力

7262 0

理解逻辑回归中的ROC曲线和KS值「建议收藏」

（例如预测明天的温度，23，24，25度）分类中比较常用的是二分类（label结果为0或1两种） 2.逻辑回归不是回归从名字来理解逻辑回归.在逻辑回归中,逻辑一词是logistics [lə’dʒɪstɪks...逻辑回归在分类上属于回归范畴，只不过它是利用回归的思路来做分类。...3.举个栗子逻辑回归就是在用回归的办法做分类任务，先举个列子：最简单的二分类,结果是正例或者负例的任务. 3.1 一个二分类的栗子按照多元线性回归的思路,我们可以先对这个任务进行线性回归,学习出这个事情结果的规律...w%5E%7BT%7Dx)],逻辑回归的函数呢,我们目前就用sigmod函数,函数如下: 公式中,e为欧拉常数(是常数,如果不知道,自行百度),Z就是我们熟悉的多元线性回归中的,建议现阶段大家先记住逻辑回归的判别函数用它就好了.../负样本实际数 3.4 ROC，AUC，KS曲线逻辑回归得到的结果是概率，那么就要取阈值来划分正负，这时候，每划一个阈值，就会产生一组FPR和TPR的值，然后把这组值画成坐标轴上的一个点，这样，当选取多组阈值后

2.7K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

逻辑回归的正则化

01 — 笔记对于逻辑回归代价函数的优化，我们前面也讲过两种办法：（1）比较通用的梯度下降法；（2）一类比较高级的方法，就是想办法计算出代价函数的导数，类似于线性回归中的正规方程的方法。...本小节介绍如何使用正则化解决逻辑回归的问题。如上上小节所述，逻辑回归分类的过拟合问题，会使得决策边界非常的扭曲。 ? 类似的，加入正则化项后的代价函数是： ?...与线性回归类似，梯度下降的算法是： ? 与上一小节类似，只需要在\theta_j这一边加上一个正则项即可： ?...小结到此，我们把前面三周的内容都学完了。这个时候，如果你掌握了线性回归、逻辑回归、梯度下降、正则化，那你就已经比大多数的人更了解机器学习了。...按照吴老师的说法，你对机器学习的了解已经超过了很多硅谷中机器学习工程师了。当然，这还远远不够，接下来几周我们会学习神经网络等等一些更高级的非线性分类器。

1K1 0

python底层的逻辑回归

参考链接： Python中的逻辑门 python底层的逻辑算法：回归：回归是统计学的一个重要概念，其本意是根据之前的数据预测一个准确的输出值。...逻辑回归是《机器学习》这门课的第三个算法，它是目前使用最为广泛的一种学习算法，用于解决分类问题。与线性回归算法一样，也是监督学习算法。...诸如：新闻分类、基因序列、市场划分等的一些根据特征划分的，用的都是逻辑回归。输出的最终预测结果为：正向类（1）、负向类（0）。 ...逻辑回归模型是一个“S”形的函数：代价函数：代价函数 — 误差的平方和 — 非凸函数—局部最小点。 ...[0]+theta[1]*min_x1)/theta[2],-(theta[0]+theta[1]*max_x1)/theta[2] plt.plot([min_x1,max_x1],[min_x2

6682 0

机器学习中的逻辑回归

机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。...本文将深入讲解逻辑回归的原理、实际应用以及使用 Python 进行实现的代码。逻辑回归的基本原理逻辑回归的目标是建立一个能够预测输出为二分类标签的模型。...公司应用逻辑回归在实际业务中得到了广泛的应用，以下是一些公司应用逻辑回归的实际场景： 1. 金融行业金融公司常常使用逻辑回归来评估信用风险。...多类别逻辑回归逻辑回归最初用于解决二分类问题，但它也可以扩展到多类别问题。一对多（One-vs-Rest, OvR）和一对一（One-vs-One, OvO）是两种常见的多类别逻辑回归策略。...正则化逻辑回归也可以使用正则化来防止过拟合。正则化的方式与线性回归相似，可以选择L1正则化或L2正则化。

1381 0

我眼中的逻辑回归模型

分类选择模型大约有十几个左右，例如：线性概率模型对数线性模型逻辑回归模型条件逻辑回归模型名义逻辑回归模型 probit模型但是实际用到最多的基本都是逻辑回归模型，尤其在商业分析中...逻辑回归模型的SAS实现代码数据分析中，尽量不要构建有序的三分类或三分类以上的逻辑回归模型，如果遇到Y是三或三以上分类的情况，最好通过合并的方式将Y转换成二元回归，这样模型的性质会更加稳健...例如Y取三个值，则需要以其中一个取值作为参照，构建两个逻辑回归模型，这与哑变量的思路差不多。...SAS中实现逻辑回归的过程步很多，下面模型的业务背景为构建手机用户流失与否与在网时长的逻辑回归模型，代码为： 1、如果只是单纯建立逻辑回归模型，可以使用logistic过程步： ?...5、ROC曲线：上方预测概率与观测响应的关联表中，右下角的c值可以看做是ROC曲线下方的面积，这部分面积有的软件中会称之为AUC值。

1.9K4 0

逻辑回归的介绍和应用

逻辑回归的介绍逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。...逻辑回归模型的优劣势: 优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低；缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 1.1 逻辑回归的应用逻辑回归模型广泛用于各个领域，包括机器学习，大多数医学领域和社会科学...逻辑回归模型现在同样是很多分类算法的基础组件,比如分类任务中基于GBDT算法+LR逻辑回归实现的信用卡交易反欺诈，CTR(点击通过率)预估等，其好处在于输出值自然地落在0到1之间，并且有概率意义。...很多时候我们也会拿逻辑回归模型去做一些任务尝试的基线（基础水平）。...其训练得到的逻辑回归模型的概率为0.5的判别面为上图中蓝色的线。

1931 0

【番外】线性回归和逻辑回归的 MLE 视角

线性回归令 z=wTx+bz = w^T x + bz=wTx+b，得到： y=z+ϵ, ϵ∼N(0,σ2)y = z + \epsilon, \, \epsilon \sim...结果和最小二乘是一样的。...逻辑回归令 z=wTx+b,a=σ(z)z = w^T x + b, a = \sigma(z)z=wTx+b,a=σ(z)，我们观察到在假设中： P(y=1∣x)=aP(y=0∣x)=1−aP(y=...因为变量只能取两个值，加起来得一，所以只有一种分布。...可以看出，在线性回归的场景下，MLE 等价于最小二乘，在逻辑回归的场景下，MLE 等价于交叉熵。但不一定 MLE 在所有模型中都是这样。

4802 0

逻辑回归和sigmod函数的由来

本文将从我实际应用的角度阐述逻辑回归的由来，致力于让逻辑回归变得清晰、易懂。逻辑回归又叫对数几率回归，是一种广义线性回归分析模型。虽然名字里有回归，但其实是分类模型，常用于二分类。...一、广义线性模型(GLM) 由于线性回归往往用来预测连续值，但是受限于其连续性的特征，对于分类问题往往效果不好。且线性模型的值域为(-∞,∞)，对于某些现实问题可能出现无意义的情况。...显然人数不可能为负数，该模型的预测结果有违常识。但是线性回归有“模型简单且效果还可以”的特点，为了保留该特点，又想让它能够进行分类。因此，考虑对线性回归的预测值做一次处理，这个处理函数称为连接函数。...因为逻辑回归的结果(概率prob)是0到1之间的连续值，在信贷中可以根据资金松紧程度和公司策略对阈值进行灵活调整，从而划定放贷人群、拒绝人群和转人工人群。 ④上线方便。...而不把逻辑回归叫成逻辑分类，个人看法有可能和逻辑回归输出的值是0到1之间的连续值，而不是单纯的几个类别有关。

2.4K6 2

不能翻译为“逻辑回归”的原因

在机器学习中，有一种线性模型，被很多人、甚至不少书籍中，都称为“逻辑回归”，即将英文 Logistic 翻译为“逻辑”。周志华教授在《机器学习》中对此翻译提出了不同见解。...本文将从更深刻的数学原理出发，推导此算法，并籍此理解 Logistic 并非“逻辑的”之意。...若根据给定的输入，预测二值输出，可以通过条件概率分布：其中是预测的输出分布函数，它可以有很多不同的具体形式。...易知，上述函数的值域是，它符合作为概率的输出值范围（所以，伯努利参数有一个有效值）。...，即使用线性模型进行预测，代入中，得到：考虑，则：上式称为 logistic 回归（周志华在《机器学习》中译为“对数几率回归”）。

6101 0

Pytorch: autograd与逻辑回归的实现

叶子节点不能执行in place，因为反向传播时会用到叶子节点张量的值，如w。而取值是按照w的地址取得，因此如果w执行inplace，则更换了w的值，导致反向传播错误。...逻辑回归 Logistic Regression 逻辑回归是线性的二分类模型模型表达式： \begin{array}{c} y=f(W X+b)\\ f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}} \...} 线性回归是分析自变量 x 与因变量 y( 标量 ) 之间关系的方法逻辑回归是分析自变量 x 与因变量 y( 概率 ) 之间关系的方法逻辑回归也称为对数几率回归（等价）。...采用优化器更新权值。最后再进行迭代训练过程。...逻辑回归的实现 # -*- coding: utf-8 -*- import torch import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot as plt import

2761 0

逻辑回归中的多分类问题

一般情况下解决多分类问题有如下两种方式： 1）OvR (One vs Rest) 每次将某个与剩下的所有的分类，n个类别进行n次分类，选择分类得分最高的。 2)....OvO (One vs One) 两两组合，比如四个类别有六个组，选择赢数最高的分类。...以下是sklearn中的使用（默认是OVR）： from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 只使用前两种feature，方便可视化 X...scikit_LR.fit(X_train, y_train) scikit_LR.score(X_test, y_test) 修改为OVO：修改 multi_class='multinomial'；需要注意的是...，solver也需要改变， scikit_learn不仅仅使用梯度下降法，默认是使用liblinear的，但是对于OVO是无效的。

6323 0

神经网络的基础-逻辑回归

大家好，今天给大家介绍的算法叫做逻辑回归。从名字入手，逻辑回归嘛，它肯定是回归的一种，还记得我们之前讲过的线性回归吧，原理上这两个算法是一样的。...那什么叫逻辑呢，在计算机里，逻辑常常被理解为0、1值，也就是说我们得到的结果不能像线性回归一样得到一些任意的值，逻辑回归的结果应该是0或者1，这也就导致逻辑回归最适用的场景是二分类问题。...回顾一下线性回归，我们要做的是求一组参数θ和b，然后利用Y=θx + b这个函数根据x的值预测Y的值（θ和b都可以是向量）。...这样经过一个下线性回归，再把线性回归的结果用sigmoid函数进行处理，得到0-1之间的值，就完成了逻辑回归的过程。...当然这样得到的逻辑回归值可能是0-1之间的任意值，对于二分类问题的话，我们把两个类别分别叫做“0类”和“1类”，比较回归值与0.5之间的大小关系，大于0.5的话就把当前样本分类为1类，否则分类结果为0类

7246 0

本质是分类的“逻辑回归”来了！

机器学习，绕不开预测问题，预测绕不开回归和分类。本篇介绍最常用的二分类算法：逻辑回归(Logistics Regression)，当然随着算法的发展，它也可用于多分类问题。...每一个算法都是许许多多数学家的努力铸就，理论篇有范君希望可以尽量将算法发展过程叙述的平滑一些，可以即保留理论基础，又让读者感觉舒服。下面，就让我们一起来领教一下这处理问题的伟大逻辑吧！...回归到分类的过渡 ? 何为“逻辑” ? ? ? 理想的最优模型 01 概率预测 ? 02 损失函数 ? ? ? ? 多分类的扩展应用 ?...下期再见逻辑回归是线性回归分析的扩展，其通过逻辑函数将回归值映射为概率值，实现了对分类问题的处理。通过本次学习，对于逻辑回归，你是否掌握了呢？有任何疑问或建议，给有范君留言吧。...下一篇作者将介绍逻辑回归的好伙伴支持向量机，并详细介绍它们之间的区别与联系，希望你不要错过了哦！

5683 0

基于逻辑回归的分类概率建模

逻辑回归与条件概率要解释作为概率模型的逻辑回归原理，首先要介绍让步比（odds）。...：图片这里的p(y=1|x)是给定特征值x，样本分类标签为1的概率。...为了更直观地理解逻辑回归模型，我们把他与Adaline联系起来。在Adaline中，我们的激活函数为恒等函数，在逻辑回归中，我们将sigmoid函数作为激活函数。...学习了如何使用逻辑回归模型来预测概率和分类标签，现在来探究一下如何拟合模型的参数。...为了更直观地理解逻辑回归模型，我们把他与Adaline联系起来。在Adaline中，我们的激活函数为恒等函数，在逻辑回归中，我们将sigmoid函数作为激活函数。

2252 0

机器学习系列10：线性回归与逻辑回归的正则化

线性回归的正则化还记得在线性回归中我们有哪两种方法去求代价函数的最小值吗？当然是梯度下降和正规方程了。让我们来复习一下线性回归中梯度下降算法，如下： ?...其中黄色部分就是代价函数对参数 θ 的偏导数。当我们正则化代价函数后，代价函数发生了改变： ? 相应地，偏导数也会改变，得到正则化后的梯度下降算法： ? 把其中的 θ_j 提出来，简化后： ?...逻辑回归的正则化逻辑回归的代价函数为： ? 与线性回归的正则化类似，逻辑回归的正则化就是在逻辑回归的代价函数中加入对参数的惩罚： ?...正则化后得到的梯度下降算法与线性回归中非常像，只是假设函数不同而已。 ?

7123 0

Python机器学习的练习三：逻辑回归

在这篇文章中，我们将把我们的目标从预测连续值(回归)变成分类两个或更多的离散的储存器(分类)，并将其应用到学生入学问题上。...为了达到这个目的，我们将根据考试成绩建立一个分类模型，使用一种叫逻辑回归的方法来估计录取的概率。逻辑回归逻辑回归实际上是一种分类算法。...def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) 这个函数是逻辑回归输出的“激活”函数。它将连续输入转换为0到1之间的值。...我们的下一步是写成本函数。成本函数在给定一组模型参数的训练数据上评估模型的性能。这是逻辑回归的成本函数。...我们没有保留一个hold-out set或使用交叉验证来获得准确的近似值，所以这个数字可能高于实际的值。正则化逻辑回归既然我们已经有了逻辑回归的工作实现，我们将通过添加正则化来改善算法。

1.8K4 0

机器学习：基于逻辑回归的分类预测

1.逻辑回归的介绍和应用 1.1 逻辑回归的介绍逻辑回归（Logistic Regression，简称LR）的概述与应用尽管名为“回归”，逻辑回归实际上是一种分类模型，广泛应用于各个领域。...1.3 逻辑回归的基本原理 Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为：对于线性边界的情况，边界形式如下：其中，训练数据为向量最佳参数构造预测函数为：函数h(x)的值有特殊的含义...而回归的基本方程为 z=w_0+\sum_i^N w_ix_i ，将回归方程写入其中为： p = p(y=1|x,\theta) = h_\theta(x,\theta)=\frac{1}{1+e^{...\theta) 逻辑回归从其原理上来说，逻辑回归其实是实现了一个决策边界：对于函数 y=\frac{1}{1+e^{-z}} ,当 z=>0 时, y=>0.5 ,分类为1，当 z<0 时, y<...0.5 ,分类为0，其对应的 y 值我们可以视为类别1的概率预测值.

4355 0

基于逻辑回归的鸢尾花分类

，可以导入sklearn库的datasets文件，调用datasets文件中的load_iris方法就可以获得iris数据集。...本文采用的是第3种方法，直接从sklearn库中获取数据。...上面一段代码的运行结果如下图所示： ? image.png 将150个样本4个特征组成的矩阵赋值给变量X，变量X为大写字母的原因是数学中表示矩阵使用大写字母。...将150个样本1个预测目标值组成的矩阵赋值给变量y。...载入数据集的代码如下： from sklearn.datasets import load_iris X = load_iris().data y = load_iris().target 3.逻辑回归模型

2.5K1 0

SaaS云高估值背后的逻辑

以上这个估值逻辑推导链条，是A股市场给国内SaaS公司估值时，经常采用的一种模式。这篇报告，我们试图从“业务逻辑”角度，来给出我们对云SaaS公司高估值的理解。...以上通常是A股市场给国内SaaS公司高估值的时候，普遍存在的一个逻辑链条。...这就需要我们去理解支撑海外云SaaS公司估值背后的逻辑是什么？我们这里说的逻辑并不是我们通常所有的云SaaS模式给公司带来的好处：高用户粘性、高续费率、低费用率、高净利润率、好的现金流等等。...我们认为，这些业务指标和财务指标是我们看到的结果，不是原因。我们想试图找出高估值背后的业务逻辑。为什么并不是所有的云SaaS公司都可以给10-15倍PS？...基于以上分析框架，我们可以对国内的云SaaS企业的估值，进行背后业务逻辑的探讨。在这里，我们先给出我们大概的分析逻辑，具体详细分析内容，请关注我们后续的报告。

1.6K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭