机器学习中的Logistic回归算法(LR)
来源:互联网 发布:mac os怎么升级 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 10:29
Logistic回归算法(LR)
算法简介
LR名为回归,实际是一种分类算法。其针对输入样本集
在线性回归中,
利用梯度下降来最小化代价函数
要使用该方法,首先需要求出Logistic回归的代价函数
在
这样就使得在
相反,在
最后对两者综合考虑,可以得到最后的单个样本代价函数
构造LR的代价函数
下面主要介绍另一种方法,即根据上面构造的
根据Andrew NG的说法,可以利用其他的高级方法来求解该方程,只需将其函数和梯度作为参数传入更加高级的求解方法中即可,一般由软件包来完成该工作。
下面给出几个关键部分MATLAB代码
//其中的变量均为列向量,X是m*n的矩阵,其中m为样本个数,n-1为特征个数,在X的最左边另外有一列全1J=-1/m*(y'*log(sigmoid(X*theta))+(1-y')*log(1-sigmoid(X*theta))); //求出代价函数grad=1/m*X'*(sigmoid(X*theta)-y); //求出梯度
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