机器学习实战――Logistic回归

回归概述（个人理解的总结）

回归是数学中的1种摹拟离散数据点的数学模型的方法，拟合1个连续的函数从而可以对未知的离散数据点进行分类或预测。这类方法有1个统1的情势，给定$n$维特点的数据集合，对任意1个数据点$X_i={x_i^{(1)}，x_i^{(2)}，...,x_i^{(n)}}$的每一个维度都有1个回归系数$w_i$与之对应，全部模型就存在1个系数向量$w={w_1,w_2...w_n}$。如果是系数向量$w$与特点$X_i$的线性组合，那末就是1个$n$空间下的超平面，如果对应分类问题，那末这个超平面就是分类器的决策平面（分类超平面）。由于线性组合存在常数项，1般为了情势统1，将常数项$b$通过1个$x_0=1$加进系数向量成为$w_0$。
Lotistic回归是经典分类方法，与感知机算法、SVM算法等都是上述的对每一个维度的特点进行线性组合，找出决策平面，从而也都是辨别式方法。这些方法在训练数据下分别使用不同的决策函数，然后归结为最优化问题，1般使用迭代方法进行，经常使用的有梯度降落法、牛顿法、拟牛顿法等。

Logistic回归模型

Sigmoid函数

在之前的博客中感知机方法使用的是符号函数$f(x)=sign(x)$，Logistic回归方法使用的是阶跃函数，函数输出的是的两个不同种别的几率值${0,1}$，中断的阶跃函数使用最多的就是Heaviside Step函数，但是不连续的特性对最优化求解中的求导数不方便。因此使用的是连续的具有阶跃函数类似性质Sigmoid函数：

$$Sigmoid(z) = frac{1}{1+e^{-z}}$$
该函数定义域为全实数域，任意次连续可微，以点$（0,0.5）$为对称点。当任意1个输入$z$很大时函数值趋于1，反之趋于0，在$z=0$时为0.5代表对输入值在两个种别的可能性相当，这些性质是的它非常合适作为分类决策函数。因此，1般当输出值大于或等于0.5时就分类到正类，否则就分到负类。

2分类Logistic模型

分类模型由条件几率$P(Y|X)$表示，其中$Yin{0,1}$代表两个种别，对给定输入$X=x$：

$$P(Y=1|X=x)= frac{1}{1+e^{-wx}}$$
$$P(Y=0|X=x)= 1-frac{1}{1+e^{-wx}}=frac{1}{1+e^{wx}}$$
其中$w={w_0,w_1.....w_n},w_0$代表常数项，$x={x_0,x_1...x_n},x_0=1$。对给定的输入，可以分别求得上述两个几率值，通过比较上述哪一个几率值更大，就将输入分到相应种别。也就是Logistic回归模型将特点的线性组合转换为两个种别的几率，线性组合的值越接近于正无穷，几率值越接近1；线性组合的值越接近负无穷，几率值越接近0。
另外，1个事件产生的几率与不产生的几率比值称为概率（odds ratio），取对数以后称为log-odds-ratio，而Logistic回归模型对正类（事件产生）几率和负类（事件不产生）几率的比值以下：

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