Начальный закодировать логистическую регрессию в Java

Question

Я хочу, чтобы закодировать логистической регрессии (проблема классификации) алгоритм с использованием Java -

Гипотеза -

Может кто-нибудь пожалуйста, скажите мне, что - (- θ мощность T) есть?

Я был в состоянии кодировать линейную регрессию, ее гипотеза , что относительно легко, но не может начаться с логистической регрессии.

Answer 1

ΘT представляет собой трансформацию тэта-матрицы. Где тета-матрица - матрица признаков. При написании кода для этих algorthms я настоятельно рекомендую вам сначала использовать программное обеспечение MATLAB или OCTAVE для вычисления матриц. Затем, когда вы уверены, что ваш алгоритм работает правильно, реализуйте его в JAVA.

Приветствия, Эмиль

Answer 2

ΘT транспонированные параметры вектор © и ΘTx является линейной комбинацией входных features.If вы знаете линейную регрессию, то вы можете думать ΘTx как выход линейной регрессии. Посмотрите на рисунок ниже.

Первая часть - линейная регрессия. Выходной сигнал линейной регрессии равен . Поскольку логистическая регрессия не является регрессией, а проблемой классификации, ваш результат не должен быть непрерывным. Вместо этого вам нужен двоичный вывод для любых входов. Для этого вам нужна функция, которая отображает диапазон ввода в значение от 0 до 1, так что вы можете применить некоторый порог к выходу для получения классификации. И подходящая функция для этого была бы сигмоидной функцией, как вы упомянули.

пересортицы своего вопроса, выход линейной регрессии можно записать в виде

Термина = ΘTx является Векторизованной реализацией выходе линейной регрессии. Таким образом, ΘT - не что иное, как перенос вектора параметра. Это можно понять, следуя математическим операциям.

Подробнее о логистической регрессии и кодировании this link.