machine-learning - 开始用java编写逻辑回归

Question

我想使用 java 编写逻辑回归（分类问题）算法 -

假设是——

谁能告诉我 -<img src="https://i.stack.imgur.com/PcrjI.gif" alt="enter image description here">(-θ 幂 T) 是什么？

我能够编写线性回归，它的假设是相对容易的，但不能从逻辑回归开始。

Answer 1

ΘT 是参数向量 Θ 的转置，ΘTx 是输入特征的线性组合。如果你知道线性回归，那么你可以认为 ΘTx 是线性回归的输出。看下图。

第一部分是线性回归。线性回归的输出是 。由于逻辑回归不是回归而是分类问题，因此您的输出不应该是连续的。相反，您需要任何输入的二进制输出。为此，您需要一个将输入范围映射到 0 到 1 之间的值的函数，以便您可以将一些阈值应用于输出以获取分类。正如你提到的，适合这个的函数是 sigmoid 函数。

重新评估您的问题，线性回归的输出可以写为

术语 = ΘTx 是线性回归输出的向量化实现。所以 ΘT 只不过是参数向量的转置。这可以通过以下数学运算来理解。

有关逻辑回归和编码的详细信息，请查看此链接。

Answer 2

ΘT 表示 theta 矩阵的转置。其中θ矩阵是特征矩阵。在为这些算法编写代码时，我强烈建议您首先使用 MATLAB 或 OCTAVE 软件来计算矩阵。然后，当您确定您的算法正常工作时，在 JAVA 中实现它。

干杯，埃米尔