使用MATLAB

Question

線性迴歸和分類縮放我在做三兩件事：

使用線性分類
• 分類採用logistic迴歸

我在二維數據

classificaiton

線性迴歸我對數據的縮放感到困惑。 我的問題是，我不確定我是否正確調整數據。此外，我想改變我在matlab中的曲面圖的外觀。

的數據是其中x範圍爲15000至80000 和y從1000二維（X和Y），以5500

兩個迴歸線1類和類0被發現使用線性迴歸。爲此，我縮放了數據，計算了權重並使用了縮放數據的權重，這些數據也是在圖片中看到的未縮放的數據上。我想這是正確的，因爲權重只是定義了斜率。 但是，只要在下圖中看到的數據從0到1縮放，數據就不會分離。

現在我迷茫的時候我應該做的擴展我的數據。因爲對於線性分類，我無法對數據進行縮放，因爲它不會顯而易見。 不結垢，我發現使用梯度下降算法如下分型面：

關於MATLAB衝浪劇情第一quesiton：如何獲得一個堅實看分型面？

對於邏輯迴歸，有必要再次縮放。我猜是因爲迴歸函數1 /（1 + exp（-w * x））的範圍。

我縮放它使用此

data = (values - repmat(min(values,[],1),size(values,1),1))*spdiags(1./(max(values,[],1)-min(values,[],1))',0,size(values,2),size(values,2)) 

其減去最小和由範圍從除以原始值。將x和y的數據範圍從0縮放到1之後。 的權重，使用梯度上升算法來計算，結果爲

w = 0.2493 33.7885 -36.0428 

爲經縮放的數據集和

w = 0.7610 269.3073 -102.6686 

爲未縮放的數據。

下圖是帶有刻度的數據：

的基本問題是，當我要擴展我的數據？ 何時使用縮放或未縮放的數據集？

scale data -> calc weights using scaled data -> plot using scaled or unscaled data? 

或

calc weights using unscaled data -> plot using unscaled data? 

我想邏輯函數曲線圖還範圍從15000到80000（X） 和從1000到5500（Y）。當我繪製未縮放版本，它看起來是這樣的，因爲物流功能從0到1的範圍：

是否有更好的命令繪製表面？網格，trisurf？

Answer 1

在執行線性迴歸，線性分類或邏輯迴歸之前，沒有必要對數據進行歸一化 - 雖然它不會造成任何傷害，但最終結果應該通過線性變換保持不變。

我不認爲你需要繪製曲面。你有二維數據f(x,y)，所以要分開兩個你需要一條線。