哈工大机器学习逻辑回归:MATLAB实战与梯度下降实现
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更新于2024-09-10
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在哈尔滨工业大学的机器学习课程中,学生们被要求用MATLAB或Python实现逻辑回归算法。实验二的任务是深入理解并应用逻辑回归的基本原理,包括其数学推导和实际编程实现。
逻辑回归是一种广泛用于分类问题的线性模型,它基于sigmoid函数(也称为逻辑函数或sigmod函数)来将输入特征与目标变量之间的关系非线性映射到一个0到1的输出范围。这个函数表达式为:
\[ g(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}} \]
其中 \( z = \theta_0 + \theta_1 x_1 + \theta_2 x_2 + \ldots \),\( \theta \) 是模型参数,\( x \) 是输入特征向量,\( \theta_0 \) 是截距项。
实验要求学生使用梯度下降法来求解逻辑回归模型中的参数 \( \theta \)。在这个过程中,关键步骤包括:
1. **实验原理**:逻辑回归函数的推导基于贝叶斯定理,通过概率论和最大似然估计方法得到。首先,假设输入特征和输出之间的关系服从高斯分布,然后将其简化为对数几率的形式,最终通过最大化似然函数来估计参数 \( \theta \)。
2. **成本函数**:成本函数 \( J(\theta) \) 通常采用交叉熵损失函数,对于逻辑回归,它等于训练样本中预测值与真实值之间差异的平均值。函数 \( costFunction3() \) 计算了这个损失,并计算了梯度,以便进行参数优化。
3. **梯度下降算法**:`Gradient_descent()` 函数是优化的核心部分,它使用 `fminunc()` 函数调用 `costFunction3()` 来迭代地更新 \( \theta \) 的值,直到达到预设的最大迭代次数或满足收敛条件。
4. **代码实现**:给出了 `h_func()` 函数,它计算单个样本的预测值,使用了 sigmoid 函数。在 `costFunction3()` 中,计算了拟合值 \( h(x) \) 与真实值 \( y \) 的误差,并根据这些误差更新 \( \theta_1 \) 和 \( \theta_2 \) 的梯度。
5. **实验分析**:学生需要分析模型的性能,可能涉及训练误差、验证误差、模型复杂度等,以及如何调整参数以提高模型的泛化能力。
6. **绘图函数**:`functionPlotFunc()` 可能用于可视化原始数据点和逻辑回归拟合曲线,帮助理解模型在不同输入下的表现。
通过这个实验,学生可以深入了解逻辑回归的工作原理,掌握梯度下降优化算法的使用,并能够利用MATLAB实现一个基本的逻辑回归模型。此外,实践中的编程部分有助于巩固理论知识,并增强编程技能。
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2024-04-16 上传
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