逻辑回归介绍逻辑回归（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。 虽然翻译为逻辑，但是Logistic的语义来自Logarithm：对数，更能体现逻辑回归的本质。 而对于逻辑回归而言，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。逻辑回归模型的优劣势: 优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度
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2024-08-26 21:20:30
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其实没有多大的区别，就是逻辑回归多了一个Sigmoid函数，使样本能映射到[0,1]之间的数值，用来做分类问题。简单的例子就是可以使用吴恩达的课程中的例子来解释，线性回归用来预测房价，能找到一个公式来尽量拟合房价和影响房价因素之间的关系，最后得到的公式能准确的用来预测房价。在对参数不断调优以找到一组最拟合数据的参数来构成一个最好的模型，就是线性回归。在吴恩达的课程中举了一个癌症的例子 如果我们用线
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2024-06-27 10:52:52
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作者：Sunil Ray目录1. 数据探索的步骤和准备2. 缺失值处理为什么需要处理缺失值Why data has missing values?缺失值处理的技术3. 异常值检测和处理What is an outlier?What are the types of outliers?What are the causes of outliers?What is the impact of out
文章目录引言5.1基于logistic回归和sigmoid函数的分类5.2基于最优化的最佳回归系数确定5.2.1梯度上升法5.2.2训练算法5.2.3分析数据：画出边界线5.2.4随机梯度上升5.3示例：从气病症预测病马的死亡率5.3.1准备数据5.3.2 测试算法：用Logistic回归进行分类5.4小结 引言利用logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以
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2024-02-08 07:35:38
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前面的一个阶段我们已经掌握了一些线性回归的知识点，接着我们开启学习的新篇章，这将是在研究中非常重要的一部分。1. 线性回归知识点回顾基于简单或者多重线性回归，我们可以完成一下任务：(1)计算拟合直线的R2，判定模型的拟合效果。参考：线性回归中的R方与R方显著性。(2)计算R2的p值，判定R2是
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2023-08-13 21:53:18
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目录一.逻辑回归简介二.损失函数三.决策边界四.在逻辑回归中使用多项式特征五.scikit-learn中的逻辑回归六.OvR与OvO 一.逻辑回归简介signoid函数：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sigmoid(t):
return 1. / (1. + np.exp(-t))
x = np.linspa
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2024-06-28 17:26:53
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前面的分类都是基于标签是离散值进行的，这里回归是针对标签是连续值进行的。 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合，这个拟合过程就是回归，该线就是最佳拟合直线。主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。回归就是最佳拟合，找到最佳拟合参数集，训练分类器的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。 找到分类回归系数就可以了。 1：基于logistic回归和Si
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2024-04-02 11:01:07
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在说逻辑回归之前，可以先说一说逻辑回归与线性回归的区别：逻辑回归与线性回归在学习规则形式上是完全一致的，它们的区别在于hθ(x(i))为什么样的函数当hθ(x(i))=θTx(i)时，表示的是线性回归，它的任务是做回归用的。当时，表示的是逻辑回归，假定模型服从二项分布，使用最大似然函数推导的，它的任务是做分类用的，逻辑回归是一个广义的线性模型，是对数线性模型。 下面就是逻辑回归的推导过程
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2024-04-04 16:34:56
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线性回归是机器学习的入门基础。在机器学习中，主要分类两类：回归和分类。而线性回归属于回归，虽然logistics回归名字带有回归，其实这个模型完成的分类任务。简单的理解回归和分类，其实就是回归的输出是一个具体的数值，而回归的输出是一个特定的类别。这个求解算法虽然被证明也是对的，但是这完全不是机器学习的套路，机器学习的套路是用一堆现有的数据，然后告诉我怎么样，想让我达到什么样的水平，然后我一点点的去
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2024-05-20 23:13:35
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前言logistic回归的主要思想：根据现有数据对分类边界建立回归公式，以此进行分类 所谓logistic，无非就是True or False两种判断，表明了这其实是一个二分类问题
我们又知道回归就是对一些数据点拟合成线性函数，但是线性函数的值域是无穷的 所以logistic和回归加在一起，就是要把取值范围从无穷映射到（0,1）上，使之成为一个二分类器
所以本文会介绍怎么拟合一
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2024-06-04 15:45:36
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1、线性回归回归的目的是预测数值型数据的目标值。目标值的计算是通过一个线性方程得到的，这个方程称为回归方程，各未知量（特征）前的系数为回归系数，求这些系数的过程就是回归。对于普通线性回归使用的损失函数一般为平方误差。把其用最小二乘法进行优化得到的关于系数w求导所得到的矩阵形式的表达式求得的w便为最优解了。线性回归可以参考：2.Logistic回归逻辑回归假设数据服从伯努利分布,是一种广义的线性回归
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2024-05-10 20:48:01
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logistic回归与线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同，其他的基本都差不多，正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalized linear model）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归，如果是二项分布，就是logistic回归。logistic回归的因变量可
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2023-10-17 23:43:20
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Logistic回归的目标函数Logistic回归的损失函数采用Logistic损失/交叉熵损失：其中y为真值，μ(x)为预测值为1的概率。同其他机器学习模型一样，Logistic回归的目标函数也包括两项：训练集上的损失和+正则项同回归任务，正则项R(w)可为L1正则，L2正则，L1正则+L2正则。 目标函数的最优解给定正则参数（超参数）λ的情况下，目标函数最优解：最优解的必要条件：一阶
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2024-06-16 15:27:53
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8）逻辑回归logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、
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2024-03-30 22:44:21
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第一节中说了，logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型的参数）来得到预测值的Y，然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y'的误差来求得模型参数。我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加，是线性的。Y=WX (假设W>0),Y的大小是随着X各个维度的叠加和的大小线性增加的，如图（x为了方便取1维）：然后
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2024-05-13 21:14:48
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一、问题描述 前面我们讨论了使用线性模型进行回归学习，但是要做分类任务怎么办？只需要找一个单调可微函数将任务分类的真实标记 y 与线性回归模型的预测值联系起来。 考虑二分类任务，其输出应该是 y 属于[0, 1]。而线性回归模型产生的预测值 z = wx+b是实值。于是我们考虑将 z 转换到 0 / 1值。二、对数几率回归&n
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2024-03-21 10:06:02
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Logistic 回归 概述Logistic 回归虽然名字叫回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。须知概念Sigmoid 函数回归 概念假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合(这条直线称为最佳拟合直线)，这个拟合的过程就叫做回归。进而可以得到对这些点的拟合直线方程，那么我们根据这个回归方程，怎么进行分类呢？请看下面。
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2024-05-14 22:36:35
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# Logistic回归和线性回归的区别
在机器学习和统计学中，回归分析是一种广泛应用的技术。常见的回归方法有线性回归（Linear Regression）和逻辑回归（Logistic Regression）。尽管它们的名字相似，但实际上它们适用于不同类型的任务。本文将讨论这两者之间的主要区别，并通过示例代码加以说明。
## 线性回归（Linear Regression）
线性回归是一种用于
代码和word版笔记下载地址： 一：模型引入 对于分类问题，最终预测值是离散的，线性回归不能很好地对这类问题进行建模。Logistic模型是对于y∈{0,1}分类问题的可靠模型，其可靠性在GLM理论中得到验证和说明。 二：模型说明 1）该模型不是直接对变量x对应的类别号进行预测，而是对其属于类别1的概率进行预测。显然，如果这个概率大于0.5，我们则可以认为x属于类别1，否则属于类别0。 2
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2024-04-09 10:40:29
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