LR

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LR(Logistic Regression) 邏輯迴歸模型 進行二分類或多分類 及梯度下降學習引數

邏輯迴歸(Logistic Regression, LR)是傳統機器學習中的一種分類模型,由於演算法的簡單和高效,在實際中應用非常廣泛。它的起源非常複雜,可以看參考引用1。具體應用實踐可以看這裡。 問題背景 對於二元分類問題,給定一個輸入特徵向量X” role=”presen […]

邏輯迴歸(Logistic Regression, LR)簡介

邏輯迴歸(Logistic Regression, LR)簡介 標籤(空格分隔): 機器學習 機器學習最通俗的解釋就是讓機器學會決策。對於我們人來說,比如去菜市場裡挑選芒果,從一堆芒果中拿出一個,根據果皮顏色、大小、軟硬等屬性或叫做特徵,我們就會知道它甜還是不甜。類似的,機器學習就是把這些屬性資訊量 […]

面試中關於LR邏輯迴歸問題的整理

邏輯迴歸為什麼更適合處理id類特徵? 答: (1)對於tree based模型,處理id類特徵,從樹根到樹葉的路徑,其實就是是否是某使用者和是否是某商品的聯合判斷,它已經變成了一個歷史記憶,這就是為什麼tree based模型在稀疏大規模ID類特徵表現不行的原因 (2)對於邏輯迴歸模型,一方面,它可 […]

spark實現下的邏輯迴歸(logistic regression)

在spark2.0之前,邏輯迴歸只能做二分類的。之後加上了多分類。 根據我的理解,邏輯迴歸既可以用來分類,也可以用來回歸,但是官網並沒有給出logistic regression迴歸的例子,只有線性迴歸(linear regression)的例子 此外,官網給出了邏輯迴歸二分類和多分類的例子,但是多 […]

LR模型的原理和公式推導

介紹 Logistic迴歸演算法,名字雖帶有迴歸,但其實是一個分類模型。 輸出Y=1的對數機率是由輸入x的線性函式表示的模型,直接對分類的可能性進行建模,並不是直接對分類的結果(0或者1)進行建模: 假設一個樣本屬於正樣本的概率為p,則: LR模型是線上性迴歸的基礎上,把特徵進行線性組合,再把組合的 […]