机器学习随记1-逻辑回归(Logistic Regression)-1
来源:互联网 发布:21天学通java第7版下载 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 06:00
刚参加完校招,虽然社招经历过无数次了,但是作为校招算法面试官我还是第一次。我承认作为面试官对某些算法的面试是有偏好的。譬如说我就喜欢问SVM相关的问题,估计可能是以前在看这个算法时受到的刺激比较大。^_^
经过了校招发现大家对算法的掌握程度还是不一样的,有些人对某个算法问题的掌握还是比较深入的。比如SVM,为什么叫支持向量机,什么是对偶问题求解,KKT算法等等。后来跟同行的面试官交流,他说:“机器学习算法的面试技巧太多,网上也有很多资源,实际上像上面即便能手推SVM也不算什么,最重要的是考察一些实际的机器学习的应用场景更重要,比如LR算法………………”
那今天就聊一下LR算法吧!
Logistic regression (逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。
这句话的真实性不容置疑,因为在一些广告预估,推荐算法中经常会用到。
广告预测,也就是根据某广告被用户点击的可能性,把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方,然后叫他“你点我啊!”用户点了,你就有钱收了。这就是为什么我们的电脑现在广告泛滥的原因了。
Logistic regression可以用来回归,也可以用来分类,主要是二分类。
看到一篇博文中是这么写的,给的例子很有意思,如下:
……………….还记得上几节讲的支持向量机SVM吗?它就是个二分类的例如,它可以将两个不同类别的样本给分开,思想是找到最能区分它们的那个分类超平面。但当你给一个新的样本给它,它能够给你的只有一个答案,你这个样本是正类还是负类。例如你问SVM,某个女生是否喜欢你,它只会回答你喜欢或者不喜欢。这对我们来说,显得太粗鲁了,要不希望,要不绝望,这都不利于身心健康。那如果它可以告诉我,她很喜欢、有一点喜欢、不怎么喜欢或者一点都不喜欢,你想都不用想了等等,告诉你她有49%的几率喜欢你,总比直接说她不喜欢你,来得温柔。而且还提供了额外的信息,她来到你的身边你有多少希望,你得再努力多少倍,知己知彼百战百胜,哈哈。Logistic
regression就是这么温柔的,它给我们提供的就是你的这个样本属于正类的可能性是多少…………………
转换为对数概率的形式,如下所示:
未完待续…………………………….
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