以下为python代码，由于训练数据比较少，这边使用了批处理梯度下降法，没有使用增量梯度下降法。
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##author:lijiayan##data:2016/10/27
##name:logReg.pyfrom numpy import *import matplotlib.pyplot as pltdef loadData(filename):
data = loadtxt(filename)
m,n = data.shape print 'the number of examples:',m print 'the number of features:',n-1 x = data[:,0:n-1]
y = data[:,n-1:n] return x,y#the sigmoid functiondef sigmoid(z): return 1.0 / (1 + exp(-z))#the cost functiondef costfunction(y,h):
y = array(y)
h = array(h)
J = sum(y*log(h))+sum((1-y)*log(1-h)) return J# the batch gradient descent algrithmdef gradescent(x,y):
m,n = shape(x) #m: number of training example; n: number of features x = c_[ones(m),x] #add x0 x = mat(x) # to matrix y = mat(y)
a = 0.0000025 # learning rate maxcycle = 4000 theta = zeros((n+1,1)) #initial theta J = [] for i in range(maxcycle):
h = sigmoid(x*theta)
theta = theta + a * (x.T)*(y-h)
cost = costfunction(y,h)
J.append(cost)
plt.plot(J)
plt.show() return theta,cost#the stochastic gradient descent (m should be large,if you want the result is good)def stocGraddescent(x,y):
m,n = shape(x) #m: number of training example; n: number of features x = c_[ones(m),x] #add x0 x = mat(x) # to matrix y = mat(y)
a = 0.01 # learning rate theta = ones((n+1,1)) #initial theta J = [] for i in range(m):
h = sigmoid(x[i]*theta)
theta = theta + a * x[i].transpose()*(y[i]-h)
cost = costfunction(y,h)
J.append(cost)
plt.plot(J)
plt.show() return theta,cost#plot the decision boundarydef plotbestfit(x,y,theta):
plt.plot(x[:,0:1][where(y==1)],x[:,1:2][where(y==1)],'ro')
plt.plot(x[:,0:1][where(y!=1)],x[:,1:2][where(y!=1)],'bx')
x1= arange(-4,4,0.1)
x2 =(-float(theta[0])-float(theta[1])*x1) /float(theta[2])
plt.plot(x1,x2)
plt.xlabel('x1')
plt.ylabel(('x2'))
plt.show()def classifyVector(inX,theta):
prob = sigmoid((inX*theta).sum(1)) return where(prob = 0.5, 1, 0)def accuracy(x, y, theta):
m = shape(y)[0]
x = c_[ones(m),x]
y_p = classifyVector(x,theta)
accuracy = sum(y_p==y)/float(m) return accuracy
调用上面代码：
from logReg import *
x,y = loadData("horseColicTraining.txt")
theta,cost = gradescent(x,y)print 'J:',cost
ac_train = accuracy(x, y, theta)print 'accuracy of the training examples:', ac_train
x_test,y_test = loadData('horseColicTest.txt')
ac_test = accuracy(x_test, y_test, theta)print 'accuracy of the test examples:', ac_test
学习速率=0.0000025，迭代次数=4000时的结果：
似然函数走势（J = sum(y*log(h))+sum((1-y)*log(1-h))），似然函数是求最大值，一般是要稳定了才算最好。
下图为计算结果，可以看到训练集的准确率为73%，测试集的准确率为78%。
这个时候，我去看了一下数据集，发现没个特征的数量级不一致，于是我想到要进行归一化处理：
归一化处理句修改列loadData(filename)函数：
def loadData(filename):
data = loadtxt(filename)
m,n = data.shape print 'the number of examples:',m print 'the number of features:',n-1 x = data[:,0:n-1]
max = x.max(0)
min = x.min(0)
x = (x - min)/((max-min)*1.0) #scaling y = data[:,n-1:n] return x,y
在没有归一化的时候，我的学习速率取了0.0000025（加大就会震荡，因为有些特征的值很大，学习速率取的稍大，波动就很大），由于学习速率小，迭代了4000次也没有完全稳定。现在当把特征归一化后（所有特征的值都在0~1之间），这样学习速率可以加大，迭代次数就可以大大减少，以下是学习速率=0.005，迭代次数=500的结果：
此时的训练集的准确率为72%，测试集的准确率为73%
从上面这个例子，我们可以看到对特征进行归一化操作的重要性。
神经网络结构如下图所示，最左边的是输入层，最右边的是输出层，中间是多个隐含层，对于隐含层和输出层的每个神经节点，都是由上一层节点乘以其权重累加得到，标上“+1”的圆圈为截距项b，对输入层外每个节点：Y=w0*x0+w1*x1+...+wn*xn+b，由此我们可以知道神经网络相当于一个多层逻辑回归的结构。
import java.util.Random;
public class BpDeep{
public double[][] layer;//神经网络各层节点
public double[][] layerErr;//神经网络各节点误差
public double[][][] layer_weight;//各层节点权重
public double[][][] layer_weight_delta;//各层节点权重动量
public double mobp;//动量系数
public double rate;//学习系数
public BpDeep(int[] layernum, double rate, double mobp){
this.mobp = mobp;
this.rate = rate;
layer = new double[layernum.length][];
layerErr = new double[layernum.length][];
layer_weight = new double[layernum.length][][];
layer_weight_delta = new double[layernum.length][][];
Random random = new Random();
for(int l=0;llayernum.length;l++){
layer[l]=new double[layernum[l]];
layerErr[l]=new double[layernum[l]];
if(l+1layernum.length){
layer_weight[l]=new double[layernum[l]+1][layernum[l+1]];
layer_weight_delta[l]=new double[layernum[l]+1][layernum[l+1]];
for(int j=0;jlayernum[l]+1;j++)
for(int i=0;ilayernum[l+1];i++)
layer_weight[l][j][i]=random.nextDouble();//随机初始化权重
}
}
}
//逐层向前计算输出
public double[] computeOut(double[] in){
for(int l=1;llayer.length;l++){
for(int j=0;jlayer[l].length;j++){
double z=layer_weight[l-1][layer[l-1].length][j];
for(int i=0;ilayer[l-1].length;i++){
layer[l-1][i]=l==1?in[i]:layer[l-1][i];
z+=layer_weight[l-1][i][j]*layer[l-1][i];
}
layer[l][j]=1/(1+Math.exp(-z));
}
}
return layer[layer.length-1];
}
//逐层反向计算误差并修改权重
public void updateWeight(double[] tar){
int l=layer.length-1;
for(int j=0;jlayerErr[l].length;j++)
layerErr[l][j]=layer[l][j]*(1-layer[l][j])*(tar[j]-layer[l][j]);
while(l--0){
for(int j=0;jlayerErr[l].length;j++){
double z = 0.0;
for(int i=0;ilayerErr[l+1].length;i++){
z=z+l0?layerErr[l+1][i]*layer_weight[l][j][i]:0;
layer_weight_delta[l][j][i]= mobp*layer_weight_delta[l][j][i]+rate*layerErr[l+1][i]*layer[l][j];//隐含层动量调整
layer_weight[l][j][i]+=layer_weight_delta[l][j][i];//隐含层权重调整
if(j==layerErr[l].length-1){
layer_weight_delta[l][j+1][i]= mobp*layer_weight_delta[l][j+1][i]+rate*layerErr[l+1][i];//截距动量调整
layer_weight[l][j+1][i]+=layer_weight_delta[l][j+1][i];//截距权重调整
}
}
layerErr[l][j]=z*layer[l][j]*(1-layer[l][j]);//记录误差
}
}
}
public void train(double[] in, double[] tar){
double[] out = computeOut(in);
updateWeight(tar);
}
}
学习神经网络这段时间，有一个疑问，BP神经网络中训练的次数指的网络的迭代次数，如果有a个样本,每个样本训练次数n，则网络一共迭代an次，在na 情况下 ， 网络在不停的调整权值，减小误差，跟样本数似乎关系不大。而且，a大了的话训练时间必然会变长。
换一种说法，将你的数据集看成一个固定值， 那么样本集与测试集 也可以按照某种规格确定下来如7：3 所以如何看待 样本集的多少与训练结果呢？ 或者说怎么使你的网络更加稳定，更加符合你的所需 。
我尝试从之前的一个例子中看下区别
如何用70行Java代码实现深度神经网络算法
作者其实是实现了一个BP神经网络 ，不多说，看最后的例子
一个运用神经网络的例子
最后我们找个简单例子来看看神经网络神奇的效果。为了方便观察数据分布，我们选用一个二维坐标的数据，下面共有4个数据，方块代表数据的类型为1，三角代表数据的类型为0，可以看到属于方块类型的数据有（1，2）和（2，1），属于三角类型的数据有（1，1），（2，2），现在问题是需要在平面上将4个数据分成1和0两类，并以此来预测新的数据的类型。

图片描述
我们可以运用逻辑回归算法来解决上面的分类问题，但是逻辑回归得到一个线性的直线做为分界线，可以看到上面的红线无论怎么摆放，总是有一个样本被错误地划分到不同类型中，所以对于上面的数据，仅仅一条直线不能很正确地划分他们的分类，如果我们运用神经网络算法，可以得到下图的分类效果，相当于多条直线求并集来划分空间，这样准确性更高。

图片描述
简单粗暴，用作者的代码运行后 训练5000次 。根据训练结果来预测一条新数据的分类（3,1）

预测值 （3,1）的结果跟（1,2）（2,1）属于一类 属于正方形
这时如果我们去掉 2个样本，则样本输入变成如下
//设置样本数据，对应上面的4个二维坐标数据 double[][] data = new double[][]{{1,2},{2,2}}; //设置目标数据，对应4个坐标数据的分类 double[][] target = new double[][]{{1,0},{0,1}};
1
2
3
是的，明年一月股票价格属于逻辑回归问题。逻辑回归这个模型很神奇，虽然它的本质也是回归，但是它是一个分类模型，并且它的名字当中又包含”回归“两个字，未免让人觉得莫名其妙。
如果是初学者，觉得头晕是正常的，没关系，让我们一点点捋清楚。
让我们先回到线性回归，我们都知道，线性回归当中 y = WX + b。我们通过W和b可以求出X对应的y，这里的y是一个连续值，是回归模型对吧。但如果我们希望这个模型来做分类呢，应该怎么办？很容易想到，我们可以人为地设置阈值对吧，比如我们规定y 0最后的分类是1，y 0最后的分类是0。从表面上来看，这当然是可以的，但实际上这样操作会有很多问题。
最大的问题在于如果我们简单地设计一个阈值来做判断，那么会导致最后的y是一个分段函数，而分段函数不连续，使得我们没有办法对它求梯度，为了解决这个问题，我们得找到一个平滑的函数使得既可以用来做分类，又可以解决梯度的问题。
很快，信息学家们找到了这样一个函数，它就是Sigmoid函数，它的表达式是：
357572dfd95e096f6b1db8d0418b7666.png
它的函数图像如下：
3c9f8ea71dade02bee91d6837a9ab772.png
可以看到，sigmoid函数在x=0处取值0.5，在正无穷处极限是1，在负无穷处极限是0，并且函数连续，处处可导。sigmoid的函数值的取值范围是0-1，非常适合用来反映一个事物发生的概率。我们认为
σ(x) 表示x发生的概率，那么x不发生的概率就是 1 - σ(x) 。我们把发生和不发生看成是两个类别，那么sigmoid函数就转化成了分类函数，如果 σ(x) 0.5 表示类别1，否则表示类别0.
到这里就很简单了，通过线性回归我们可以得到
00f6409abfa62fff48ef6345454c1307.png
也就是说我们在线性回归模型的外面套了一层sigmoid函数，我们通过计算出不同的y，从而获得不同的概率，最后得到不同的分类结果。
损失函数
下面的推导全程高能，我相信你们看完会三连的(点赞、转发、关注)。
让我们开始吧，我们先来确定一下符号，为了区分，我们把训练样本当中的真实分类命名为y，y的矩阵写成 Y 。同样，单条样本写成 x , x 的矩阵写成 X。单条预测的结果写成 y_hat，所有的预测结果写成Y_hat。
对于单条样本来说，y有两个取值，可能是1，也可能是0，1和0代表两个不同的分类。我们希望 y = 1 的时候，y_hat 尽量大， y = 0 时， 1 - y_hat 尽量大，也就是 y_hat 尽量小，因为它取值在0-1之间。我们用一个式子来统一这两种情况：
4e1d139e638f22b1f7c3c34ec7ac1750.png
我们代入一下，y = 0 时前项为1，表达式就只剩下后项，同理，y = 1 时，后项为1，只剩下前项。所以这个式子就可以表示预测准确的概率，我们希望这个概率尽量大。显然，P(y|x) 0，所以我们可以对它求对数，因为log函数是单调的。所以 P(y|x) 取最值时的取值，就是 log P(y|x) 取最值的取值。
b493206f3f6ac1d18987cc2136d43e74.png
我们期望这个值最大，也就是期望它的相反数最小，我们令
bd1691f5ed6d3b14ad6678ea7ab4a73e.png
这样就得到了它的损失函数：
18ae4824989eb45abea1a568bb8afc0b.png
如果知道交叉熵这个概念的同学，会发现这个损失函数的表达式其实就是交叉熵。交叉熵是用来衡量两个概率分布之间的”距离“，交叉熵越小说明两个概率分布越接近，所以经常被用来当做分类模型的损失函数。关于交叉熵的概念我们这里不多赘述，会在之后文章当中详细介绍。我们随手推导的损失函数刚好就是交叉熵，这并不是巧合，其实底层是有一套信息论的数学逻辑支撑的，我们不多做延伸，感兴趣的同学可以了解一下。
硬核推导
损失函数有了，接下来就是求梯度来实现梯度下降了。
这个函数看起来非常复杂，要对它直接求偏导算梯度过于硬核(危)，如果是许久不碰高数的同学直接肝不亚于硬抗苇名一心。
ade04cadcb25c9674f76ec1fa217eb85.png
为了简化难度，我们先来做一些准备工作。首先，我们先来看下σ 函数，它本身的形式很复杂，我们先把它的导数搞定。
77509348117bf958bd84c57fbbe2c048.png
因为 y_hat = σ(θX) ，我们将它带入损失函数，可以得到，其中σ(θX)简写成σ(θ) ：
7cc17ea96bd209a6a71e30a89827553e.png
接着我们求 J(θ) 对 θ 的偏导，这里要代入上面对 σ(x) 求导的结论：
363b945b9b4cc57919d3d503c45c0ff6.png
代码实战
梯度的公式都推出来了，离写代码实现还远吗？
不过巧妇难为无米之炊，在我们撸模型之前，我们先试着造一批数据。
我们选择生活中一个很简单的场景——考试。假设每个学生需要参加两门考试，两门考试的成绩相加得到最终成绩，我们有一批学生是否合格的数据。希望设计一个逻辑回归模型，帮助我们直接计算学生是否合格。
为了防止sigmoid函数产生偏差，我们把每门课的成绩缩放到(0, 1)的区间内。两门课成绩相加超过140分就认为总体及格。
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这样得到的训练数据有两个特征，分别是学生两门课的成绩，还有一个偏移量1，用来记录常数的偏移量。
接着，根据上文当中的公式，我们不难(真的不难)实现sigmoid以及梯度下降的函数。
2bf9363d9bb6a71a0e0e33a1234d5c7b.png
这段函数实现的是批量梯度下降，对Numpy熟悉的同学可以看得出来，这就是在直接套公式。
最后，我们把数据集以及逻辑回归的分割线绘制出来。
097c155cf08a23efc7d2e3d69b4704e2.png
最后得到的结果如下：
9db92f8f8681c247a6cba139152c5ca2.png
随机梯度下降版本
可以发现，经过了1万次的迭代，我们得到的模型已经可以正确识别所有的样本了。
我们刚刚实现的是全量梯度下降算法，我们还可以利用随机梯度下降来进行优化。优化也非常简单，我们计算梯度的时候不再是针对全量的数据，而是从数据集中选择一条进行梯度计算。
基本上可以复用梯度下降的代码，只需要对样本选取的部分加入优化。
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我们设置迭代次数为2000，最后得到的分隔图像结果如下：
6a1a9d6962bf1b801f0a8801883dec05.png
当然上面的代码并不完美，只是一个简单的demo，还有很多改进和优化的空间。只是作为一个例子，让大家直观感受一下：其实自己亲手写模型并不难，公式的推导也很有意思。这也是为什么我会设置高数专题的原因。CS的很多知识也是想通的，在学习的过程当中灵感迸发旁征博引真的是非常有乐趣的事情，希望大家也都能找到自己的乐趣。
今天的文章就是这些，如果觉得有所收获，请顺手点个关注或者转发吧，你们的举手之劳对我来说很重要。
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Ⅰ.逻辑回归概述： 逻辑回归（LR,Logistic Regression）是传统机器学习中的一种分类模型，它属于一种在线学习算法，可以利用新的数据对各个特征的权重进行更新，而不需要重新利用历史数据训练。因此在实际开发中，一般针对该类任务首先都会构建一个基于LR的模型作为Baseline Model，实现快速上线，然后在此基础上结合后续业务与数据的演进，不断的优化改进。 由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习（动态扩展）的特点，在工业界具有非常广泛的应用。例如：评论信息正负情感分析（二分类）、用户点
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逻辑(logistic)回归算法原理及两种代码实现
①简单介绍了逻辑回归的原理 ②介绍了两种代码实现方法
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由两个重要极限推导常见等价无穷小以及常见导数公式
两个重要极限 第一个重要极限 limx→0xsinx=1 \lim_{x\rightarrow0}\frac{x}{sinx}=1x→0limsinxx=1 第二个重要极限 limx→+∞(1+1x)x=e \lim_{x\rightarrow+\infty}(1+\frac{1}{x})^x=ex→+∞lim(1+x1)x=e 等价无穷小 1. ln(1+x)~x limx→0ln(1+x)x=limx→0ln(1+x)1x=ln(limx→+∞(1+1x)x)=lne=1 \lim_{
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机器学习——逻辑回归算法代码实现
机器学习——逻辑回归算法代码实现前言一、逻辑回归是什么？二、代码实现1.数据说明2.逻辑回归代码 前言 最近准备开始学习机器学习，后续将对学习内容进行记录，该文主要针对逻辑回归代码实现进行记录！同时也准备建一个群，大家可以进行交流，微信：ffengjixuchui 一、逻辑回归是什么？ 逻辑回归概念篇可看博主之前的文章，传送门 二、代码实现 1.数据说明 你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。
重庆分公司
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