【机器学习笔记四】分类算法

参考资料

【1】 Spark MLlib 机器学习实践

【2】统计学习方法

1、Logistic分布

设X是连续随机变量，X服从Logistic分布是指X具有下列分布函数和密度函数

，。其中u为位置参数，γ为形状参数。如下图：

分布函数以(u,1/2)为中心对称，满足：，其中形状参数γ越小，中心部分增加越快。

2、Logistic回归模型

二项logistic回归模型是一种分类模型，由条件概率P(Y|X)表示，这里随机变量X取实数，而Y取0或者1。定义：

和

Logistic回归比较两个条件概率，将x归为较大条件概率的那一类。本质上它是将一个线性函数wx + b的输出转换为了条件概率。

多项logistic回归模型是二项模型的扩展，支持多分类问题，模型如下：

3、逻辑回归Spark Mlib例子

package com.fredric.spark.logisticimport org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithSGD
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}/*-* 逻辑回归* Fredric 2017*/
object logistic {def main(args:Array[String]): Unit ={val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("logistic")val sc   = new SparkContext(conf)val Array = new Array[LabeledPoint](10)//构造训练数据，虚拟一个以5为值的分类//针对一元二项逻辑斯特回归分类for(i <- 0 to 9){if(i >= 5){Array(i) = new LabeledPoint(1,Vectors.dense(i))}else{Array(i) = new LabeledPoint(0,Vectors.dense(i))}}val data = sc.makeRDD(Array);val model = LogisticRegressionWithSGD.train(data, 50)//model.weights输出[0.20670127500478114]
    println(model.weights)var test = -2//当输入为-1时，返回概率为0.0//当输入为11时，返回概率为1.0val result = model.predict(Vectors.dense(test))println(result)//验证该方式//计算P(Y=1|X)，测算输入x返回1的条件概率
val res1 = Math.exp(model.weights(0)*test)/(1 + Math.exp(model.weights(0)*test))//计算P(Y=0|X)，测算输入x返回0的条件概率val res0 = 1/(1 + Math.exp(model.weights(0) * test))//输出：for target:-2 propalitity for 1 is : 0.3980965348017618 propalitity for 0 is : 0.6019034651982381//根据两个条件概率的比较可知-2属于分类0println("for target:" + test + " propalitity for 1 is : " + res1 + " propalitity for 0 is : " + res0)}
}

转载于:https://www.cnblogs.com/Fredric-2013/p/8496070.html

【机器学习笔记四】分类算法 - 逻辑回归相关推荐

逻辑回归二分类算法python_机器学习第七周--二分类算法逻辑回归
一.Logistic分类算法逻辑回归(Logistic Regression, LR)是传统机器学习中的一种分类模型,由于算法的简单和高效,解释性好以及容易扩展等优点,被广泛应用于点击率预估(CTR ...
使用聚类算法（Kmeans）进行数据降维并作为分类算法逻辑回归（logistic Regression）的数据预处理步骤实战
使用聚类算法(Kmeans)进行数据降维并作为分类算法逻辑回归(logistic Regression)的数据预处理步骤实战目录
斯坦福大学机器学习笔记（2）逻辑回归
上一篇线性回归是连续的量,用的是梯度下降或者正规方程来求解. 这一篇讲分类离散的量. 课程官网吴恩达老师机器学习课程笔记斯坦福大学的课程视频判定边界首先随便不管是什么参数θ,我们需要的是输 ...
机器学习第四章之逻辑回归模型
逻辑回归模型 4.1 逻辑回归模型算法原理 4.1.1 逻辑回归模型的数学原理(了解) 4.1.2 逻辑回归模型的代码实现(重要) 4.1.3 逻辑回归模型的深入理解 4.2 案例实战 - 股票客户流 ...
机器学习笔记（10）——逻辑回归算法优化之随机梯度下降法
在上一篇文章<机器学习笔记(9)--深入理解逻辑回归算法及其Python实现>中,详细学习了逻辑回归算法的分类原理和使用梯度下降法来最小化损失函数的数学推导过程,从而拟合出分类函数的参数θ ...
机器学习笔记（七）——逻辑回归算法
逻辑回归(Logistic Regression,LR).在Kaggle竞赛的统计中,LR算法以63.5%的出产率,荣获各领域中"出场率最高的算法"这一殊荣.在实际场景中,逻辑回归 ...
机器学习-分类算法-逻辑回归13
逻辑回归是解决二分类问题的利器数据来源:https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wiscons ...
机器学习笔记（三）---- 逻辑回归（二分类）
逻辑回归基本概念前面提到过线性模型也可以用来做分类任务,但线性模型的预测输出 y = wx + b 可能是(-∞,+∞)范围内的任意实数,而二分类任务的输出y={0,1},如何在这之间做转换呢?答案 ...
李宏毅机器学习课程5~~~分类：逻辑回归
Function Set 不同的w,b来确定不同的函数,这样就组成了函数集合,不同的w,b可以来表达不同的分布函数. Good of a Function 变换表达形式两个Bernoulli dis ...

【机器学习笔记四】分类算法 - 逻辑回归

【机器学习笔记四】分类算法 - 逻辑回归相关推荐

最新文章

热门文章