一、什么是逻辑回归虽然名字是“回归”，但解决的是“分类”问题。 模型学习的是，即给定自变量和超参数后，得到因变量的期望，并基于此期望来处理预测分类问题。 前提：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然估计的方法，是用梯度下降法求解参数，最终达到二分类的目的。 逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层激活函数，即先把特征线性求和，然后使用函数作为假设函数来预测。可以将连续值映
小白最近对流体计算的收敛产生了困惑。以前在学习高等数学的时候，小白接触过了级数的收敛，由于当时贪玩，并未将其放在心上，因此大学结束了小白也只是记住有这么一个名词罢了。现如今在利用CFD的过程中，小白又一次碰到了“收敛”这一名词。小白找了很多的资料，然而资料中关于收敛的介绍，无一不是一大堆的数学公式，小白觉得头很疼。 “出来混，总是要还的。”小白的心情很复杂。“流体计算为什么要收敛？收敛是什么意
1.算法收敛，收敛与发散对应，收敛是指迭代若干次之后，目标量收敛曲线趋于平稳，趋于定值，而发散是无论迭代次数多大，收敛曲线均一直跳动无法趋于定值。2.收敛能不能求得最优解？能否收敛到最优解，分为局部最优和全局最优，主要看你的目标函数的性质，是多峰还是单峰，跟初值的选择也有关系
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2023-06-13 20:18:12
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回归分析 社会经济现象之间的相关关系往往难以用确定性的函数关系来描述，它们大多是随机性的，要通过统计观察才能找出其中规律。回归分析是利用统计学原理描述随机变量间相关关系的一种重要方法。回归分析定义回归分析(Regression Analysis)是一种统计学上分析数据的方法，目的在于确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。通过分析自变
基于python语言，实现模拟退火算法（SA）对多车场车辆路径规划问题（MDCVRP）进行求解。 目录往期优质资源1. 适用场景2. 求解效果3. 代码分析4. 数据格式5. 分步实现6. 完整代码 1. 适用场景求解MDCVRP 问题车辆类型单一车辆容量不小于需求节点最大需求多车辆基地各车场车辆总数满足实际需求2. 求解效果（1）收敛曲线（2）车辆路径3. 代码分析车俩路径规划问题按照车场数量可
一、线性回归：1.概念：线性回归就是对原数据进行一系列数据拟合，并尽可能构造一条可以拟合数据的数学模型，根据这个模型，输入测试数据进而预测数据的结果例如：房价问题， 通过房屋面积、卧室多少等绘制一条散点图，通过运算拟合出一条数据模型，通过数据模型，输入房屋面积与卧室数量等信息预测房价。 2.线性回归假设函数：theta：权重参数，x：输入特征的参数 矢量化： 3.线性
iris_LogisticRegression_optimization（1）背景常规任务是利用给定的类别、已知的训练数据来学习分类规则和分类器，然后对未知数据进行分类(或预测)。逻辑回归常用来解决二分类的问题。与线性回归有很多相同之处，去除Sigmoid映射函数的话，逻辑回归算法就是一个线性回归。（2）基本假设面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法（通过train_data训练
1.学习目标了解 逻辑回归 的理论掌握 逻辑回归 的 sklearn 函数调用使用并将其运用到鸢尾花数据集预测2.逻辑回归简介逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而言，最为
逻辑回归之ROC曲线的绘制关于ROC曲线的绘制过程，通过以下举例进行说明假设有6次展示记录，有两次被点击了，得到一个展示序列（1:1,2:0,3:1,4:0,5:0,6:0），前面的表示序号，后面的表示点击（1）或没有点击（0）。然后在这6次展示的时候都通过model算出了点击的概率序列。下面看三种情况。1 曲线绘制1.1 如果概率的序列是（1:0.9,2:0.7,3:0.8,4:0.6,5:0.
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2023-10-20 10:37:16
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在前面所介绍的线性回归, 岭回归和Lasso回归这三种回归模型中, 其输出变量均为连续型, 比如常见的线性回归模型为:其写成矩阵形式为:现在这里的输出为连续型变量, 但是实际中会有"输出为离散型变量"这样的需求, 比如给定特征预测是否离职(1表示离职, 0表示不离职). 显然这时不能直接使用线性回归模型, 而逻辑回归就派上用场了.1. 逻辑回归引用百度百科定义逻辑(logistic)回归, 又称l
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2023-08-09 17:07:59
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分类问题（Classification）假设陈述（Hypothesis Representation）决策界限（Decision Boundary）代价函数（Cost Function）简化代价函数与梯度下降（Simplified Cost Function and Gradient Descent）多元分类：一对多（Multiclass Classification_ One-vs-all）
说清楚了ROC曲线的映射关系TPR=f(FPR)以后，我们来结合逻辑斯蒂回归来对ROC曲线进行说明。假如现在有一个二分类问题，是对来就诊的病人进行一个检查。如果检测结果数值很高，则患病的概率就很高；反之则患病的概率很低。现在我们收集到了7为患者的检测结果，其中367号患者是真的患病了(y=1)，1245则没有患病(y=0)。现在我们对其进行逻辑回归，得到了图中的逻辑回归曲线。如我们前面说过的，这个
逻辑回归的主要思想：根据现有的数据对分类边界进行建立回归公式，以此进行分类。此处“回归”的意思是对要找到最佳的拟合参数集。目录一、逻辑回归是分类算法二、逻辑回归的函数（Sigmoid函数）三、Logistic的损失函数四、梯度下降法求解损失函数五、逻辑回归的优缺点一、逻辑回归是分类算法Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(Discriminative Model)，首先明确一点就是逻
首先声明：本博客的写作思路是对机器学习的一些基本算法做一些通俗性的灵活理解，以及对一些细节的进行简单剖析，还有记录本人在使用算法时的一些小经验小感想。本人一般不会对基本公式做大量推导，也不会写的太正式，这些可以在很多其他博客中找到。由于本人还是学生一枚，经验知识粗浅，还望能和朋友们参与讨论。之前本博客简单谈过线性回归相关知识点，这次来谈一下逻辑斯蒂回归。虽然也叫回归，但是逻辑斯蒂回归是一种分类算法
文章目录一.简介二.逻辑函数公式2.1 概率估算公式2.2 逻辑函数2.3 逻辑回归模型预测函数三 .训练和成本函数3.1 简介3.2 单个训练实例的成本3.3 逻辑回归的成本函数3.4 逻辑回归成本函数的偏导数四 .鸢尾花案例分析4.1 鸢尾花数据导入4.2 模型训练五 .总结 一.简介逻辑回归（也称为罗吉思回归）被广泛用于估算一个实例属于某个特定类别的概率。它的工作原理和线性回归一样，逻辑回
文章目录一、逻辑回归简介二、逻辑回归的数学原理1. Sigmoid函数2. 预测回归与分类的转化3. 似然函数4. 求偏导和参数更新5. S o f t m a x SoftmaxSoftmax 多分类
三、Python实现逻辑回归和 s o f t a m x softamxsoftamx 多分类总结
一、逻辑回归简介在机器学习中，我们需要大量样本数据去训练模型来使模型
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2023-09-15 19:35:09
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# 使用Python进行逻辑回归及ROC曲线分析
逻辑回归是一种用于分类问题的统计技术，尤其适用于二分类情况。在本文中，我们将深入探讨如何使用Python实现逻辑回归，并且如何通过ROC曲线来评估模型的性能。我们将以一个简单的示例开始，从数据准备到模型训练，再到评估，我们将依次进行。
## 逻辑回归与ROC曲线
**逻辑回归**在数学上使用逻辑函数（Sigmoid函数）将输入映射到输出概率。
逻辑回归 到底是什么 一、总结 一句话总结： 逻辑回归就是在多元线性回归的基础上套了一个sigmoid函数 看这个公式就明白了：$$h _ { \theta } ( x ) = g ( \theta ^ { T } x ) = \frac { 1 } { 1 + e ^ { - \theta ^ {
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2020-10-24 05:09:00
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逻辑回归（LR）目标：1 逻辑回归介绍1.1 介绍及应用1.2 原理1.3 损失及优化2 逻辑回归API2.1 API3 分类评估方法3.1 分类评估3.2 ROC曲线3.3 AUC指标4 ROC曲线的绘制4.1 曲线绘制4.2 意义 目标：知道逻辑回归的损失函数和优化方法知道sigmoid函数知道逻辑回归的应用场景应用LogiticRegression实现逻辑回归预测知道精确率、召回率指标的区
ansys计算非线性时会绘出收敛图，其中横坐标是cumulative iteration number 纵坐标是absolute convergence norm。他们分别是累积迭代次数和绝对收敛范数，用来判断非线性分析是否收敛。 ansys在每荷载步的迭代中计算非线性的收敛判别准则和计算残差。其中计算残差是所有单元内力的范数，只有当残差小于准则时
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2023-10-17 22:13:30
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