Deeplearning入门篇(2)
Deeplearning入门篇(2)
1.前情提要
上回说到小王想卖房,他手上有批已经卖出的房子尺寸和价格的数据,他想知道他的房子可以卖多少钱,他应该怎么解决这个问题呢?:
2.模型引入:逻辑回归(logistic regression)
这时候隔壁的老李不请自来了,他说道”你可以试试逻辑回归呀- 逻辑回归是一项可用于预测二分类结果(binary outcome)的统计技术,广泛应用于金融、医学、犯罪学和其他社会科学中。逻辑回归使用简单且非常有效,你可以在许多机器学习、应用统计的书中的前几章中找到个关于逻辑回归的介绍。逻辑回归在许多统计课程中都会用到”。
最后他还加了一句,说实话,针对这种数据问题,逻辑回归就和回答女朋友感冒了就该喝热水一样常见,那逻辑回归具体是个啥呢?
2.1回归
先来说说什么是回归,比如说我们有两类数据对(比如说一对女生的收入和花费,另一类是男生的收入和花费),各有五十个二元集合(平面上的一个点)组成,当我们把这些点画出来,可以大致画出一条线将这两组数据分开,我们拟合出的这条曲线(因为很有可能是非线性),就是回归(曲线;大甲豪,偶是砸砸县,专门负责拆散,是兄地就来看我。)我们通过对大量的数据进行分析拟合出这条线,写出它的表达式,再有数据,我们就可以代入这个表达式为区分来实现分类。下图是我画的一个数据集的两组数据,中间可以有一条线区分它们。
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