机器学习实战——第五章：Logistic回归

本系列目的在于总结每一个分类器的特点（优点、缺点、使用数据类型、使用时的注意事项等）。相关代码自己搜。

python：建议使用2.7

python常用函数库：NumPy、scikit-learn等

python集成环境：anaconda

优点：

1、简单、易于理解

缺点：

1、容易欠拟合，效果不很好

2、要求error函数在当前点是有定义、并且可微

使用数据类型：

1、连续型（不用做离散化处理；但要做归一化）

2、离散型

使用时注意事项：

0、梯度只是方向，步长还要alpha控制，alpha控制不好，很容易造成不收敛

1、注意，我们关心的其实是error的梯度，希望让error尽快变小，所以使用梯度下降，而且方向为error的梯度（回想回归系数w的更新公式）。

2、梯度下降的改进：

基本的随机梯度下降：

来一个样本更新一次梯度

也是一种在线学习算法

改进的随机梯度下降：

alpha随迭代次数逐渐减小，但不要为零：alpha=4/(1.0 + i + j) + 0.01

随机的选择训练样本

使用随机梯度下降，一般需要多跑几遍程序，或使用交叉验证；因为样本选择是随机的，要避免偶然情况。

3、如何处理数据中的缺失值：

类别缺失，只能忽略该样本（此处只考虑有监督学习）

某些特征值缺失：

忽略该样本

用该特征的均值代替

用特殊值代替，如-1、0等

在LR中，特征缺失，我们采用0来替代，这样做有两个直觉：

不会影响系数的更新：we i g h t s = we i g h t s + alpha  *  e r r o r * d a t a M a t r i x [randIndex] = we i g h t s

不影响分类的结果：由于sigmoid(0) = 0.5，即它对结果的预测不具有任何倾向性