免费网站大全,做企业网站有前途吗,做网站的集团,没有网站可以做的广告联盟1.逻辑回归#xff08;Logistic Regression#xff09;又常被成为“逻辑斯蒂回归”#xff0c;实质上是一个二元分类问题。 逻辑回归代价函数#xff1a; 代价函数导数#xff1a; Matlab实现#xff1a; 采用matlab中自带的无约束最小化函数fminunc来代替梯度下降法Logistic Regression又常被成为“逻辑斯蒂回归”实质上是一个二元分类问题。 逻辑回归代价函数 代价函数导数 Matlab实现 采用matlab中自带的无约束最小化函数fminunc来代替梯度下降法避免学习率的选择。 fminunc高级函数的使用参考http://blog.csdn.net/gzp444280620/article/details/49272977 自定义函数与fminunc函数之间的调用关系 对于二维线性或者非线性问题我们可以通过画出决策边界来可视化数据集从而更直观判断模型的准确度。 对于可以用简单线性划分的数据集不需要进行模型复杂度和正则化处理应用起来往往很简单。 2.非线性决策边界问题 对于边界复杂问题简单的线性边界划分无法实现需要增加特征变量的阶数来实现非线性划分。这样就会导致模型的复杂度增加如何权衡模型的准确度和复杂度——正则化处理。 1非线性模型复杂度的选择下面的代码只针对二维特征变量单一特征变量的最高阶数可以自行试凑。 2正则化参数的选择 过小对模型复杂度惩罚不够过拟合 过大模型太过简单训练准确率下降欠拟合 正则化处理后的代价函数 代价函数导数 正则化代码 PS: 应用逻辑回归模型也可以进行多类分类处理方法是多次重复进行二分类每次选择一个正向类其余各类都视作负向类。 个人笔记http://www.cnblogs.com/always-chang/p/5935655.html 源码分析http://pan.baidu.com/s/1nu7rwVZ 密码2ra2 转载于:https://www.cnblogs.com/always-chang/p/6113942.html
