文献综述-机器学习之逻辑斯蒂回归模型及应用研究

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时间:2018-07-17

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1、机器学习之逻辑斯蒂回归摘要:二十一世纪,我们已经步入人工智能的时代,所以机器学习,已经渐渐深入到我们的日常生活中了,而且起到至关重要的作用,在生活中的许多领域,我们已经在使用机器学习给我带来的便利,就像你淘宝购物,淘宝给你的推荐,你最近浏览的商品,你在医院所留下的数据,医院也会对你的身体健康状态的有个数值哦,本文介绍机器学习,以及逻辑斯蒂回归模型,学习它们,让技术更丰富我们的生活。关键词:机器学习,算法,逻辑斯蒂回归YuanJiankang(Hefei,AnhuiUniversityofArchitectureandArchitecture)Abstract:Inth

2、etwenty-firstcentury,wehaveenteredtheeraofartificialintelligence,somachinelearninghasgraduallypenetratedintoourdailylife,andplayedavitalroleinmanyareasoflife,wehaveUsethemachinetolearntobringmetheconvenience,asyouTaobaoshopping,Taobaotoyourrecommendation,yourecentlybrowsethegoods,youlef

3、tinthehospitaldata,thehospitalwillbeonyourhealthstatusofavalueOh,thisarticledescribesmachinelearning,aswellastheLogisticregressionmodel,learningthem,makingtechnologyricherourlives.Keywords:machinelearning,algorithm,logicalregression一机器学习1.一个故事说明机器学习定义这个例子来源于我真实的生活经验,我在思考这个问题的时候突然发现它的过程可

4、以被扩充化为一个完整的机器学习的过程,因此我决定使用这个例子作为所有介绍的开始。这个故事称为“等人问题”【1】。我相信大家都有跟别人相约,然后等人的经历。现实中不是每个人都那么守时的,于是当你碰到一些爱迟到的人,你的时间不可避免的要浪费。我就碰到过这样的一个例子。对我的一个朋友小Y而言,他就不是那么守时,最常见的表现是他经常迟到。当有一次我跟他约好3点钟在某个麦当劳见面时,在我出门的那一刻我突然想到一个问题:我现在出发合适么?我会不会又到了地点后,花上30分钟去等他?我决定采取一个策略解决这个问题。要想解决这个问题,有好几种方法。第一种方法是采用知识:我搜寻能够解决这

5、个问题的知识。但很遗憾,没有人会把如何等人这个问题作为知识传授,因此我不可能找到已有的知识能够解决这个问题。第二种方法是问他人:我去询问他人获得解决这个问题的能力。但是同样的,这个问题没有人能够解答,因为可能没人碰上跟我一样的情况。第三种方法是准则法:我问自己的内心,我有否设立过什么准则去面对这个问题?例如,无论别人如何,我都会守时到达。但我不是个死板的人,我没有设立过这样的规则。事实上,我相信有种方法比以上三种都合适。我把过往跟小Y相约的经历在脑海中重现一下,看看跟他相约的次数中,迟到占了多大的比例。而我利用这来预测他这次迟到的可能性。如果这个值超出了我心里的某个界

6、限,那我选择等一会再出发。假设我跟小Y约过5次,他迟到的次数是1次,那么他按时到的比例为80%,我心中的阈值为70%,我认为这次小Y应该不会迟到,因此我按时出门。如果小Y在5次迟到的次数中占了4次,也就是他按时到达的比例为20%,由于这个值低于我的阈值,因此我选择推迟出门的时间。这个方法从它的利用层面来看,又称为经验法。在经验法的思考过程中,我事实上利用了以往所有相约的数据。因此也可以称之为依据数据做的判断【2】。2.机器学习的定义从广义上来说,机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说,机器学习是一种通过利用数

7、据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。3.机器学习的范围其实,机器学习跟模式识别,统计学习,数据挖掘,计算机视觉,语音识别,自然语言处理等领域有着很深的联系。从范围上来说,机器学习跟模式识别,统计学习,数据挖掘是类似的,同时,机器学习与其他领域的处理技术的结合,形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科。因此,一般说数据挖掘时,可以等同于说机器学习。同时,我们平常所说的机器学习应用,应该是通用的,不仅仅局限在结构化数据,还有图像,音频等应用【3】。4.算法4.1回归算法在大部分机器学习课程中,回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个:一

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