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人工智能技術(shù)與應(yīng)用6.2邏輯回歸-判定邊界課程概況—基本情況PART01機(jī)器學(xué)習(xí)-邏輯回歸什么是邏輯回歸機(jī)器學(xué)習(xí)算法一覽表機(jī)器學(xué)習(xí)分類機(jī)器學(xué)習(xí)-Classification線性回歸:預(yù)測是一個(gè)連續(xù)的值,房價(jià)、收入邏輯回歸:預(yù)測是一個(gè)離散值,郵件分類、新聞聚類解決分類問題:我們討論的垃圾郵件分類實(shí)際上就是一個(gè)分類問題。類似的例子還有很多,例如一個(gè)在線交易網(wǎng)站判斷一次交易是否帶有欺詐性。再如,判斷一個(gè)腫瘤是良性的還是惡性的,也是一個(gè)分類問題。在以上的這些例子中,預(yù)測的是一個(gè)二值的變量,或者為0,或者為1;或者是一封垃圾郵件,或者不是;或者是帶有欺詐性的交易,或者不是;或者是一個(gè)惡性腫瘤,或者不是。機(jī)器學(xué)習(xí)分類機(jī)器學(xué)習(xí)-Classification可以將因變量(dependantvariable)可能屬于的兩個(gè)類分別稱為負(fù)向類(negativeclass)和正向類(positiveclass)??梢允褂?來代表負(fù)向類,1來代表正向類。分類問題僅僅局限在兩類上:0或者1。之后我們會(huì)討論多分類問題,也就是說,變量y可以取多個(gè)值,例如0,1,2,3。(Yes)1(No)0惡性?腫瘤大小機(jī)器學(xué)習(xí)分類Classification-根據(jù)腫瘤大小判定良性惡性訓(xùn)練集如上圖所示,橫軸代表腫瘤大小,縱軸表示腫瘤的良性與否,注意,縱軸只有兩個(gè)取值,1(代表惡性腫瘤)和0(代表良性腫瘤)。分類問題僅僅局限在兩類上:良性-0的和惡性的-1(Yes)1(No)0惡性?腫瘤大小機(jī)器學(xué)習(xí)分類Classification-根據(jù)腫瘤大小判定良性惡性線性回歸來處理,實(shí)際上就是用一條直線去擬合這些數(shù)據(jù)??梢韵仁褂镁€性回歸去擬合,然后設(shè)定一個(gè)閥,0.5,小于閥值的是0-不是惡性腫瘤,大于閥值是1-是惡性腫瘤。用公式表示如下圖所示:(Yes)1(No)0惡性?腫瘤大小

機(jī)器學(xué)習(xí)分類xxxxxxxxxxx惡性腫瘤?腫瘤大小(Yes)1(No)0閥值

Classification-根據(jù)腫瘤大小判定良性惡性上面的例子似乎很好解決了惡性腫瘤的預(yù)測問題,但是這種模型有一個(gè)最大問題是對噪聲很敏感(魯棒性不夠),如果增加兩個(gè)訓(xùn)練樣本,按照線性回歸+閥值的思路,使用線性回歸會(huì)得到一條直線,然后設(shè)置閥值為0.5,如下圖所示:這時(shí)會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)誤判點(diǎn),這是如果再使用0.5來做閥值來預(yù)測是否是惡性腫瘤就不合適了。機(jī)器學(xué)習(xí)分類xxxxxxxxxxx癌癥?腫瘤大小(Yes)1(No)0x閥值誤判點(diǎn)Classification-根據(jù)腫瘤大小判定良性惡性這時(shí)會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)誤判點(diǎn),這是如果再使用0.5來做閥值來預(yù)測是否是惡性腫瘤就不合適了。機(jī)器學(xué)習(xí)分類Sigmoid函數(shù)這里使用sigmoid函數(shù)將將一個(gè)(?∞,+∞)之內(nèi)的實(shí)數(shù)值變換到區(qū)間0-1之間,單調(diào)增,定義域是(?∞,+∞),值域是(0,1)函數(shù)如下所示:機(jī)器學(xué)習(xí)分類xxxxxxxxxxx

機(jī)器學(xué)習(xí)分類xxxxxxxxxxx

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