Logistic回歸分類 隨機梯度上公升法

2021-08-14 09:38:03 字數 702 閱讀 7065

以下為改編的matlab的程式:

clc;

clear;

%載入測試資料檔案,前兩列為座標值,後兩列為類標號

fileid = fopen('d:\matlabfile\logistic\logistic.txt');

ds=textscan(fileid,'%f %f %f');

fclose(fileid);

%將資料轉為矩陣形式

datamat=cat(2,ds,ds);

%在datamat第一列之前再增加都為1的列

[row,column]=size(datamat);

datamat=cat(2,ones(row,1),datamat);

labelmat=ds;

%重新獲得行列數

[row,column]=size(datamat);

%%%===利用梯度上公升法尋找最佳引數

%設定迭代次數

numiter=150;

%初始化係數矩陣為1

weight=ones(column,1);

%迴圈中止條件

flag=1;

while flag以下為**結果:

logistic分類(logistic回歸 LR)

幾乎所有的教材都是從logistic分類開始的,因為logistic分類實在太經典,而且是神經網路的基本組成部分,每個神經元 cell 都可以看做是進行了一次logistic分類。所謂logistic分類,顧名思義,邏輯分類,是一種二分類法,能將資料分成0和1兩類。logistic分類的流程比較簡單...

logistic回歸 logistic回歸

logistic回歸 logistic回歸分析可用於估計某個事件發生的可能性,這是乙個分類模型而不是乙個回歸模型!它的基本思想是利用一條直線將平面上的點分為兩個部分,即兩個類別,要解決的問題就是如何擬合出這條直線,這個擬合的過程就稱之為 回歸 logistic模型 假設你有乙個需要 的內容,要通過三...

Logistic回歸,多類分類

1對其他 one vs rest,ovr 對每個類別c,訓練乙個logistic回歸分類器 對新的輸入x,選擇使得 多項分布 在概率分布中,貝努利 bernoulli 分布的輸出只有兩種取值。multinoulli分布,或稱為範疇分布 categorical distribution 輸出有k種取值...