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2020/11/26 04-机器学习逻辑回归算法实现与应用1

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回顾一下线性回归，一般都是用商业数据集，进程数据预测，分析系统，核心是算法为主。
深度学习，主要是图像处理，文本处理，比如云字典
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最小二乘法的数学推导过程，我们只要知道结果是可靠的就行

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numpy的实现方式

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用鸢尾花的数据，分类的例子，对1类和2类的分类

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现在的分类其实是有一些问题，线性回归分类的时候会存在一些数学基础上的不可靠

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身高和年龄数据也是线性，如果要分类就要采用鸢尾花的数据了，多类分类

从线性回归的缺陷，引申到逻辑回归的意义，线性回归就提出了线性的拟合。机器学习有10大经典算法，神经网络4大算法，自适应谐振理论（ART）网络，学习矢量量化（LVQ）网络，Kohonen网络，Hopfield网络

高中数学偏计算，大学偏推理。
算法模型是什么，算法怎么去求解，算法如何去实现，实现的时候分成三种模式去实现（原生实现，框架实现（一般用sklearn，机器学习的框架，tensorflow），
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地球上无数的曲线，不论你能否表现成方程，里面是可以用分段函数无穷逼近的。后来有人发明了三角分段，成为规律型的来叠加。后面矩阵的叠加不靠谱，又有了正弦波叠加的方式。这样就是把无规律变成有规律

儿女的身高一般比父母的平均身高要低，回归到人类的平均身高，线性拟合或者线性接近
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算法推导后，目标值，是要把算法中的值求出来

最后得到一个误差损失函数，今天用梯度下降法，这个是比较可靠的
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用tensorflow实现一把线性回归，numpy数值计算库（在python内建类型，列表上面，添加了向量，矩阵类型的数据集合，结构化数据里的东西）

之前用最小二乘法得出了一个结论

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an乘以n次方-1乘以x的n-1次方，上标^，下标_
在这里插入图片描述
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可以变成一个矩阵
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这个就是形成矩阵的模型。就是类型
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写成矩阵的方式是便于推理，这个就是鼎鼎大名的线性回归的决策模型，任何一个模型都有决策模型
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身高在10岁之前成正比，可以当作线性的，但是10岁以后就不行了
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在决策模型和求解模型中间还有过度模型，称为损失函数

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关键是把w求出来，进行分类和回归。
x是身高的数据，y是年龄的数据
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训练的数据就是要求解的数据（w）
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占位定义，使用tensorflow里专门的类型占位符placeholder，tensorflow自己定义了数据类型，跟numpy一样，如果数据样本行数不确定，可以用-1或者None，剩下是数学样本的特征（多列就是多个特征，鸢尾花就是4个特征）

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结果的数据是未知的
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下面定义训练模型，直接使用w
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定义决策模型，求它的逆矩阵，就是xw，w这个模型目前还没有
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先求值再决策，先决策再求值是有区别的，决策模型之前先求解W
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w首先把x转置求出

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然后求内积

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求完内积求逆矩阵
在这里插入图片描述
、再求转置和内积
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tensorflow里有transpose，给x，就得到了一个转置矩阵
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下面需要求内积

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然后求逆矩阵，matrix_inverse 矩阵求逆
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再求和转置矩阵的内积
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再求内积
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tensorflow里可以用仪表盘的方式展示怎么算的

执行求解的时候首先要把数据格式化
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现在看到的是一行的矩阵，变成一个2*2的矩阵
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输出的数据变成2维
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第一列是x，第二列全是1，定义数组，把数据放进去
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创建一个会话环境，初始化数据（是空的，愿意做可以做，不愿意做也没事）
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下面要计算w，凡是求值或者输出的用v_前缀表示，求w可以用session，计算需要两个值，x和y
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用字典的方式输出数组
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预测模型最后求出来的其实是线性回归的模型
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这里就是预测的模型
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做可视化，可以加魔法指令，在线显示
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构建图，构建坐标，绘制样本，绘制线性回归直线，最后显示

边界保留10像素0.1
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y方向也保留10个像素。宽度80%

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x是年龄，放在0-10之间，y是身高，scatter是散点值。color(0,0,1,1)是蓝色，标签训练样本
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legend主题
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这个就是样本点
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2位数

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绘制线性回归直线
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标记可以换成小点

在这里插入图片描述
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