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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
    2 C3 @' f5 ?$ Nlogistics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?
    ' M  ~' Y0 X, c; N: v4 w" Y$ M/ i- L3 q4 q8 G$ D/ k
    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。
    3 A$ G+ e5 }$ l( k) J
    6 Z; i5 m1 _3 U  @# s: O这条直线是怎么得出的呢?7 x6 S0 c* A% @1 w
    9 \: A5 U: t% i. ^
    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y
    * C1 x0 o1 g3 J$ R) x
    # `& }5 t4 C1 B' m1 c$ {我们可以得出y=w0*x0+w1*x1...wn*xn
    2 V5 Q9 w6 m. J6 G) I8 c1 b4 E  V6 H, D5 d  _. H
    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
    3 }9 P1 P9 W3 ^% Z7 d7 t7 y( c4 _& `& `  E2 D/ q
    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。
      J4 X( D" g/ D
    ' |9 [: C' q# f! a+ S& [# C& o# G9 H4 F% Z) r" {! m" j1 g+ }' y, W
    + ^: I9 j+ T$ [) A/ K
    ; D- m2 P2 J8 b" r- z: e+ b
    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  P. D: H" U) h% s+ h" ?
    % A& f$ y* [3 r7 [' X! b6 K& L$ I
    假设dataMatIn=array([[3,3],[4,4]])+ Q2 `- }9 S8 Y7 O; N

    ( M# L# E2 M0 H0 w! O那么dataMatIn的梯度就是dataMatIn.transpose()   => array([[3,4],[3,4]])" p% b7 j0 Z4 |4 h, C& t( K

    9 s& W& {$ J& G然后就完成了。' R6 p4 _9 Y/ ~6 h& s, }

    : o* y7 N5 ], a  @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。
      h1 }+ N/ ]9 z$ s; W
    ) b+ R; H0 _: O0 p9 x/ r- I然后我们的新的w=w+a*array(x0,x1...xn)*error
    ' X) X6 D2 z2 z& C& R6 E7 Y- b8 W0 s
    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+ k' Q% U2 ~3 n6 w& R

    + @5 d0 b- B0 k& N. ?6 `9 N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
    $ I2 C9 D  Z0 w) M5 A1 K# F
    . p- ]+ L6 ^6 j! A9 C# I  j# D8 @+ p+ B. U/ Q" O

    & c$ A; R% Z: S- y. }) F

    数学建模解题思路与方法.pptx

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    zan
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