一、内容基于乳腺癌肿瘤数据使用逻辑回归分析肿瘤是良性还是恶性二、目标熟悉逻辑回归原理掌握sklearn逻辑回归相关API三、环境操作系统：Windows10工具软件：jupyter notebook、Python 3.6.13硬件环境：无特殊要求核心库：
pandas 1.1.5matplotlib 3.3.4numpy
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2023-07-23 22:13:53
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1.简介 逻辑回归是面试当中非常喜欢问到的一个机器学习算法，因为表面上看逻辑回归形式上很简单，很好掌握，但是一问起来就容易懵逼。所以在面试的时候给大家的第一个建议不要说自己精通逻辑回归，非常容易被问倒，从而减分。下面总结了一些平常我在作为面试官面试别人和被别人面试的时候，经常遇到的一些问题。2.正式介绍 如何凸显你是一个对逻辑回归已经非常了解的人呢
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2024-04-16 07:16:55
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在现代数据科学和机器学习中，多元逻辑回归是一个重要的统计分析方法。在现实场景中，用户可能面临许多挑战，比如需要理解和实现多元逻辑回归模型。想象一下，你是一名数据科学家，正在试图解决一个关于用户购买决策的问题。你收集了一些用户的属性数据，比如年龄、收入、教育程度等，以及他们是否购买了某个产品。为了分析这些数据，你决定使用多元逻辑回归。
以下是实现的时间线事件：
- 收集用户属性数据和购买决策。
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目录用线性回归做分类sigmoid模型假设求解-梯度提升法优点与其他模型的比较与线性回归一个角度区别与联系与最大熵模型与SVM1、LR和SVM有什么相同点2、LR和SVM有什么不同点与朴素贝叶斯两者的不同点两者的相同点模型细节适合离散特征为什么使用sigmoid函数？指数族分布广义线性模型定义为何使用最大似然估计而不用均方误差？ 用线性回归做分类线性回归的输出是一个数值，而不是一个标签，显然不能
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2023-08-08 08:48:43
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在最近的项目中，我遇到了一个名为“diffusion 手推”的问题。这是一个涉及到数据分发和更新的复杂问题，特别是在分布式系统中。这个问题影响了我们的业务流程，导致数据延迟和同步问题。
## 问题背景
随着业务的扩展，我们的系统需要处理越来越多的并发请求。其中，数据的分发与同步成为了关键。我们在处理数据之间的实时更新时，出现了延迟和崩溃的问题，这直接影响了用户体验，并且造成了重要数据的丢失。
逻辑回归在之前的课程中我们已经学习接触过相关的回归模型了，我们知道回归模型是用来处理和预测连续型标签的算法。然而逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来，得要先理解线性回归。线性回归是机器学习中最简单的的回归算法，它写作一个几乎人人熟悉的方程（为了更好理解本节后面的讲解到的sigmod函数，下
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2023-08-06 00:53:28
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一、定义二分类问题（也可以用于多分类），具有简单、可并行化、解释性强的特点，目前在各个领域使用的都非常频繁。逻辑回归的本质是假设数据服从伯努利分布，然后使用极大似然估计做参数的估计（类似最小二乘估计），再通过Sigmoid函数将预测值映射到（0，1）范围内，根据预测值的所在区间进行分类。二、模型理论 极大似然估计 &n
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2024-01-08 19:05:55
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逻辑回归（Logistic regression）三种梯度下降策略：批量梯度下降：容易得到最优解，但是由于每次考虑所有样本，速度很慢随机梯度下降：每次找一个样本，迭代速度快，但不一定每次都朝着收敛的方向小批量梯度下降：每次更新选择一小部分数据来算，实用对于 逻辑回归 不了解的，可以看看我写的这篇文章，或许可以帮助到你。URL: 逻辑回归算法-推导学习详细案例：根据学生的两门课成绩，决定学生是否被录
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2023-10-22 07:33:54
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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！ 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。
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2024-01-08 14:57:34
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1、逻辑回归概述¶
逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大化似然函数方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分目的。本质上就是LR模型可以被认为就是一个被Sigmoid函数（logistic方程）所归一化后的线性回归模型 。 Logistic Regression方程如下： $$P(y=1|x;\theta)=\frac{1}{1+e^
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2023-07-14 00:19:02
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不是搞算法的，但最近用到这个，所以按个人的理解总结一下要点，可能有理解上的错误，欢迎指正批评。目前场景是用于可能性预测。1.逻辑回归模型计算出来的是相对可能性，而非概率，所以非常适合topN选择等问题；如果用于分类，则其用于分割的阈值通过指标参数确定。总体上来说，更适合求topN。2.仅能用于线性问题，其实很多数学不是很好的人，对这个理解不深入，在使用Logistic Regression时注意选
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2023-06-07 16:51:00
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目录线性回归1. 可以使用tushare爬取股票代码2. 零散的小知识逻辑回归逻辑回归的操作步骤分析数据数据预处理训练模型进行预测作业题1. 处理其他数据的方法2. 过采样处理4. 不过采样结果线性回归其他的前面都学了,新的知识1. 可以使用tushare爬取股票代码import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('000001')
print(df)
df.
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2024-08-22 16:10:38
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目录引言逻辑回归Matlab代码效果展示 Python代码效果展示 C++代码效果展示引言 本专栏第三个机器学习算法：逻辑回归算法，全部代码通过Github下载，使用Matlab，Python以及C++三种语言进行实现。其中Matlab的代码可以直接运行，Python与C++的代码需要
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2023-10-05 14:17:16
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逻辑回归(Logistic Regression)逻辑回归(Logistic Regression)是通过回归来解决分类问题，为监督学习方法，比较线性回归与逻辑回归，线性回归当变量有较好的线性关系时，比如收入与消费等，通过拟合样本点，来预测模型的未来区域，而逻辑回归主要解决当因变量为分类变量，比如类别为患病与不患病，手机偏好喜欢iPhone、三星或者小米等，如图显示仅有两个类别的时，这个时候传统线
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2023-07-22 00:45:29
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点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达尽管对于机器学习来说，理论是非常重要的内容，但是持续的理论学习多少会有些审美疲劳。今天，我们就试着用代码来简单实现一下逻辑回归，也方便大家更好地理解逻辑回归的原理，以及机器学习模型在实践中是怎么运作的。一、逻辑回归算法步骤简述构建一个逻辑回归模型有以下几步：收集数据：采用任意方法收集数据准备数据：由于需要进行距离计算，因此我们要
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2023-07-22 20:48:31
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GB, 梯度提升，通过进行M次迭代，每次迭代产生一个回归树模型，我们需要让每次迭代生成的模型对训练集的损失函数最小，而如何让损失函数越来越小呢？我们采用梯度下降的方法，在每次迭代时通过向损失函数的负梯度方向移动来使得损失函数越来越小，这样我们就可以得到越来越精确的模型。 假设GBDT模型T有4棵回归树构成：t1，t2，t3，t4，样本标签为Y（y1,y2,y3,.....yn）设定该模型
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2024-10-28 17:15:50
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按照机器学习实战的python代码，用java重写LR的梯度上升算法：
package com.log;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.File;
import java.util.
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2023-09-20 12:47:13
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