二元函数

理论上讲线性回归模型既可以用于回归，也可以用于分类。解决回归问题，可以用于连续目标值的预测。但是针对分类问题，该方法则有点不适应，因为线性回归的输出值是不确定范围的，无法很好的一一对应到我们的若干分类中。即便是一个二分类，线性回归+阈值的方式，已经很难完成一个鲁棒性很好的分类器了。为了更好的实现分类，逻辑回归诞生了。逻辑回归（Logistic Regression）主要解决二分类问题，用来表示某件事情发生的可能性。 逻辑回归是假设数据服从Bernoulli分布的，因此LR也属于参数模型，他的目的也是寻找到最优参数。 logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model）。 【补充】在统计学中，参数模型通常假设总体（随机变量）服从某一个分布，该分布由一些参数确定（比如正太分布由均值和方差确定），在此基础上构建的模型称为参数模型；非参数模型对于总体的分布不做任何假设，只是知道总体是一个随机变量，其分布是存在的（分布中也可能存在参数），但是无法知道其分布的形式，更不知道分布的相关参数，只有在给定一些样本的条件下，能够依据非参数统计的方法进行推断。 首先回顾一下简单线性回归（只考虑一个输入变量，一个输出变量的线性回归）。 表示输入变量（自变量），第一部分例子中的X。 表示输出变量（因变量），第一部分例子中的Y。一对 表示一组训练样本。m个训练样本

文章目录 逻辑回归 逻辑回归学习目标 逻辑回归引入 逻辑回归详解 线性回归与逻辑回归 二元逻辑回归的假设函数 让步比 Sigmoid函数图像 二元逻辑回归的目标函数 不同样本分类的代价 二元逻辑回归目标函数最大化 梯度上升法 线性回归和逻辑回归的参数更新 拟牛顿法 二元逻辑回归模型 二元逻辑回归的正则化 L1正则化 L2正则化 多元逻辑回归 OvR MvM 逻辑回归流程 输入 输出 流程 逻辑回归优缺点 优点 缺点 小结 逻辑回归   虽然逻辑回归的名字里有“回归”两个字，但是它并不是一个回归算法，事实上它是一个分类算法。 逻辑回归学习目标 二元逻辑回归的目标函数 最小化二元逻辑回归目标函数 二元逻辑回归的正则化 多元逻辑回归 逻辑回归的流程 逻辑回归的优缺点 逻辑回归引入 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-1O9UxwXA-1582719512430)(…/新配图/恶搞图/06-09-操场2.jpg)]   曾经在感知机引入时我们讲过，操场上男生和女生由于受传统思想的影响，男生和女生分开站着，并且因为男生和女生散乱在操场上呈线性可分的状态，因此我们总可以通过感知机算法找到一条直线把男生和女生分开，并且最终可以得到感知机模型为 f ( x ) = s i g n ( ( w ∗ ) T x ) f(x)=sign((w^*)^Tx) f

4.5（1）等价关系 等价关系用来研究元素中分类的特征。 例如集合上的恒等关系和全域关系这些都是等价关系。 例题： 这里将“同一门课”具体到特定的一门课就是等价关系了。 书上的模n同余是经典的等价关系，下边我们来证明： 我们引入等价类的概念： 即把在某种关系下彼此等价的元素放在一个集合中。 例题： 等价类有以下性质： 现在我们再把等价类作为元素构造一个集合： 例题： 定义等价的关系是为了来分类，那么分类又是怎样来定义的呢？ 我们引入我们生活中分类常用的概念：覆盖和划分。 可见，覆盖是允许子集之间的重合的。而划分在覆盖的基础上要求子集之间不能有重合。 例题： 现在我们把划分和等价类连起来： 集合A上的等价关系与集合A的划分是一 一 对应的。 那么给出一个划分我们怎么逆推出等价关系呢？我们给出以下方法： 例题： 练习1： 解析: 集合有多少不同划分,就有多少不同等价关系。分别是{{1},{2},{3}};{{1},{2,3}};{{1,3},{2}};{{1,2},{3}};{{1,2,3}}; 练习2： 练习3： 来源： CSDN 作者： 梦里一声何处鸿 链接： https://blog.csdn.net/Deam_swan_goose/article/details/103734189

原文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/43546261 下面讲述如何利用遗传算法解决一个二元函数的最大值求解问题。 问题 二元函数如下： # 画出图像如下 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt fig = plt.figure(figsize=(10,6)) ax = Axes3D(fig) x = np.arange(-10, 10, 0.1) y = np.arange(-10, 10, 0.1) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = 0.5 - (np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))**2 - 0.5)/(1 + 0.001*(x**2 + y**2)**2) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') ax.set_zlim([-1,5]) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow') plt.show() 我们任务是找到 范围之内的最大值。 创造染色体（编码） 我们尝试为上文所述的函数 的最大值所对应的 和 的值构造染色体。也就是说

《C++STL基础及应用》 # include <iostream> # include <functional> # include <algorithm> # include <vector> # include <string> # include <iterator> using namespace std ; //利用二元函数是学生成绩升序排列 /*函数对象是重载了operator()的类的一个实例，operator()是函数调用运算符 标准C++库根据operator()参数个数为0个，1个，2个加以划分，主要有以下5种类型 发生器：一种没有参数且返回一个任意类型值的函数对象，例如随机数发生器 一元函数：一种只有一个任意类型的参数，且返回一个可能不同类型值的函数对象 二元函数：一种有两个任意类型的参数，且返回一个任意类型值的函数对象 一元判定函数：返回bool型值的一元函数 二元判定函数：返回bool型值的二元函数*/ /*STL二元函数基类是一个模板类，原型如下 *template<class Arg1,class Arg2,class Result> *struct binary_function{ * typedef Arg1 first_argument_type; * typedef Arg2 second_argument_type; * typedef

二元函数对象,如果返回值的是bool，那就叫做二元谓词 #include <iostream>//二元函数对象,如果返回值的是bool，那就叫做二元谓词 #include <algorithm> #include <vector> using namespace std; template<typename elementType> class CMultiply { public: elementType operator() (const elementType& elem1, const elementType& elem2)//二元函数作参数 { return elem1*elem2; } }; int main() { vector<int> a, b; for (int i = 0; i < 10; ++i) a.push_back(i); for (int j = 100; j < 110; ++j) b.push_back(j); vector<int> vecResult; vecResult.resize(10); //transform变换算法 transform(a.begin(), a.end(), b.begin(), vecResult.begin(), CMultiply<int>()); for (size_t nIndex = 0; nIndex

一元函数：参数只有一个； 二元函数：参数有两个； 一元谓词：返回值是bool型的一元函数； 二元谓词：返回值是bool型的二元函数。 来源： https://www.cnblogs.com/chendeqiang/p/11605781.html