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关于Logistics回归用于分类的解释

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

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    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

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    1#
    发表于 2019-4-21 15:10 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    关于Logistics回归用于分类的解释. v( @9 M0 X; \+ o& y( A) I
    logistics回归让人最搞不懂的是,明明名字里面带了个回归两个字,为什么这是一种分类算法呢?% T/ u. O; h$ t9 I# v4 J
    . N% d1 U; x: Q
    说到回归大家想到的都是根据一些点得出一条直线或者曲线。的确logistics回归也是得出一条直线,然后如果这个点在这条线的一边比如说上面属于一个类别,另一个点处于这条线的另一边比如说下边则属于另一个类别。' G5 N; Y1 d* H) L  p% M

    % D& T. v  ^. n, \这条直线是怎么得出的呢?& M. e* n! K1 d. R3 |, z

    * E2 @0 n( i! s+ @* B# @' ?首先假设所有的输入为(x0,x1....xn),输入前面的系数为(w0,w1...wn),输出为y6 l6 m; d& u) ~  I  p' d- M# I

    / q1 U/ l& c5 S" w% j5 S我们可以得出y=w0*x0+w1*x1...wn*xn
    & y, N! i% Z% ]$ I7 O' A* S* Y7 f8 @/ I* W$ `: [/ b3 b5 T
    然后将系数(w0,w1..wn)取随机值。然后开始训练网络。训练的算法叫做梯度上升算法
    , R$ d8 o% b, Y) c; i2 s0 S
    * x# v7 z4 t1 ?6 k% X5 N根据y=w0*x0+w1*x1...wn*xn,我们可以对所有输入(x0,x1...xn)求导即是求梯度。3 e" O, E; }& H# W

    6 n8 R+ V: P# z# H4 ?/ z
    ! [  r: U' R+ B5 S; }) O' Y, u3 {% g! L5 M4 [

      O8 T) o- }: ~! a6 L1 J这个公式什么意思呢?学过微积分的同学都知道,问题是像我这种没学好的就放放吧。大家只要知道能通过将矩阵转一下就能得到,转一下的意思在下面
    5 k9 k- }3 C" v/ b0 @4 X. e
    2 ~4 y8 }% y; J( Q* l2 ]* n; v5 }& P假设dataMatIn=array([[3,3],[4,4]])2 x( C# I3 B4 ]" h

    + j+ K" ~  z0 A- i% C那么dataMatIn的梯度就是dataMatIn.transpose()   => array([[3,4],[3,4]])! f) R, ]5 Q! t

    1 I# f* I  b3 G" g+ w然后就完成了。, T! d1 f: z; I5 z
    7 K; A! f3 M; M! ~8 B  }
    继续讲如何训练的,我们还需要计算期望结果和输出的差error以及假设一个步长a,步长a是根据经验来决定的,步长太短很可能训练了很久还没找到最适合的值,步长太长就能难准确地到达合适的值。, A) D* Q) k& s

    * m2 A/ {& ^& N1 Z1 j& C然后我们的新的w=w+a*array(x0,x1...xn)*error' Z+ @) z5 ?9 L# ?$ A

    . j2 D+ N* ~5 i, o6 J5 v0 A一般设置循环多少次然后停止或者当error小于多少值得时候算法停止, M& ~, z) k, ^3 G) `5 i/ Z
    ' o$ X# s" {3 \* o2 b( q3 x9 C
    最后我们还要将y输入进阶跃函数来完成分类。不过由于阶跃函数在零点没有值所以有各种各样的麻烦,所以换成sigmoid函数,当<0.5时等于0,当 >0.5时等于1
    2 f9 x: k, W1 m8 b2 c+ O$ @# P6 }% i/ J4 o. e+ J$ z' x" Y

    . ^& x! p: N! Y' D9 }" U
    2 G2 Y+ u) e# [4 g) L

    数学建模解题思路与方法.pptx

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    zan
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