本节将针对波士顿房价数据集的房间数量（RM）采用简单一元线性回归，目标是预测在最后一列（MEDV）给出的房价。波士顿房价数据集可从http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston处获取。 在实现一元线性回归的基础上，可通过在权重和占位符的声明中稍作修改来对相同的数据进行多元线性回归。在多元线性回归的情况下，由于每个特征具有不同的值范围，归一化变得至关重要。这里是波士顿
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2024-05-23 21:48:32
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1、数据介绍本节教程中将利用SPSS Modeler18.0对电信客户流失数据进行逻辑回归建模,分析客户流失原因，所使用的数据集是SPSS Modeler18.0自带数据集《telo.sav》，本教程所涉及的数据集我也整理了一份放在云盘，提取码: ktyb，需要的朋友可以直接下载。 本次所用数据与教程（一）中相同，数据结构如下： 该数据表示的某电信公司的用户数据数据，共有42个字段，其中最后一个字
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2024-03-22 18:03:38
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逻辑回归(LogisticRegression)算法及简单案例大家好，我是W逻辑回归虽然名字有回归，但是实际上是分类模型，常用于二分类。**回归的意思是：在二维空间中找到一条最佳拟合直线去拟合数据点；在多维空间中找到最佳拟合超平面去拟合数据点，这个寻找拟合的过程就叫做回归。**这篇文章的顺序是：介绍相关概念、逻辑回归原理、案例 - 简单数据集的逻辑回归分类。介绍相关概念二值型输出分类函数在我们通过
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2024-03-30 09:14:42
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1. 回顾（多元线性回归）多元线性回归表达式：，其中，对于变量y，每个值都是期望值（平均值） 用图形表示为：2. sigmoid函数多元线性回归，顾名思义，是一种回归模型，假如现在要做分类，如何用多元线性回归模型来做分类任务呢？一种简单通俗的想法如下： 假如上图中红色的x是需要拟合的数据，由于是一种期望值，因此拟合出的多元线性模型就是图中的紫色线。想要借此做分类，可以设置一个阈值，当大于某一阈值时
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2024-04-30 17:10:15
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文章目录目录文章目录一、逻辑回归介绍二、逻辑回归代码实现2.1 构造数据 2.2 导入库拟合数据，打印预测。2.3 打印概率2.4 计算系数和截距三、逻辑回归案例 ——股票客户流失案例3.1 数据预处理3.2. 模型的搭建与使用 一、逻辑回归介绍 逻辑回归是一种分类模型，但为什么会含有回归二字了，是因为算法原理同样涉及到回归方程，方程如下： 
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2023-10-16 22:17:46
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Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，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（generalizedlinear 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；如果是Poisson分布，就是Poisson回
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2024-02-19 17:52:01
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什么是逻辑回归：逻辑回归是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。逻辑回归一般用于二分类（Binary Classification）问题中，给定一些输入，输出结果是离散值。例如用逻辑回归实现一个猫分类器，输入一张图片 x ，预测图片是否为猫，输出该图片中存在猫的概率结果 y。从生物学的角度讲：就是一
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2024-04-28 15:18:37
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什么是逻辑回归：逻辑回归是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。逻辑回归一般用于二分类（Binary Classification）问题中，给定一些输入，输出结果是离散值。例如用逻辑回归实现一个猫分类器，输入一张图片 x ，预测图片是否为猫，输出该图片中存在猫的概率结果 y。从生物学的角度讲：就是一
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2023-12-04 14:59:12
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参考链接： python读取文件——python读取和保存mat文件注意点1：本来打算进行矩阵计算，于是直接将所有参加矩阵运算的参数转换成matrix类型。最后发现optimize.fmin_ncg中的X0参数类型要求是array类型。 注意点2：不可变类型进行传参时，函数内部会修改参数。import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
def tes
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2023-11-20 01:29:52
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逻辑回归简介
在一元回归和多元回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述的是因变量的期望与自变量之间的线性关系。然而，在实际的问题分析时，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或者属性变量，如二项分布的问题。例如，在医疗诊断中，可以通过分析病人的年龄、性别、体质指数、平均血压、疾病指数等指标，判断这个人是否有糖尿病，假设y=0表示未患病，y=1表示患病，这里的因变量就是一
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2024-02-19 21:53:19
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1.逻辑回归方程： 再来看一看该方程对应的图形：当样本值远大y越接近1，样本值越小y越接近0，以0.5为分界线的两种情况： 这时负样本就是0，正样本就是1，0和1就是我们给样本定义的标签。在考试通过问题中，可以用1代表通过（pass）,用0代表失败（failed），这样就可以通过标签0和1将失败和通过进行一个分类，就可以很好地解决二分类问题了。当问题更复杂时，可以用g(x)代替x，然后就可以根据g
一、概念逻辑回归是一种广义线性回归，与多重线性回归模型有很多的相似之处，例如它们的模型形式基本相同，都为wx+b，区别在于因变量不同；多重线性模型直接使用wx+b作为因变量，而逻辑回归会引入sigmoid函数将wx+b映射到一个0~1之间的状态；逻辑回归虽然是广义线性回归，但是是一个分类模型；二、关联函数1、sigmoid函数sigmoid函数的数学表达式为：在数值上有以下性质：并且sigmoid
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2024-03-26 14:18:18
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鸢尾花数据集中一共有150个样本，分为3类，每个样本中有四个属性。三种鸢尾花类别，每种类别有50个样本。每个样本中包括四种鸢尾花的属性特征和鸢尾花的品种。这四种属性特征分别为花萼的长度和宽度以及花瓣的长度和宽度。 标签就是类别。下面是三种属性两两组合之后的可视化结果。可以看到蓝色的点是山鸢尾，红色的点是变色鸢尾，绿色的点是维吉尼亚鸢尾。可以看到，蓝色的点和其他两种颜色的点差距比较大，选择任何两种属
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2023-09-23 11:05:53
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# 多元逻辑回归：使用Python实现
多元逻辑回归是一种用于预测分类问题的广泛应用的统计方法。与线性回归不同，它处理的是分类因变量（例如，二分类或多分类问题）。多元逻辑回归的核心思想是在特征和类别之间捕捉概率关系。本文将逐步带领你学习如何使用Python实现多元逻辑回归，最终绘制结果的饼状图。
## 工作流程
为了实现多元逻辑回归，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
知识补充为什么逻辑回归的输出值在0和1之间?逻辑回归的输出值范围是介于0和1之间。在逻辑回归中，通过将线性回归的输出值通过一个称为逻辑函数（或称为sigmoid函数）的非线性转换，将其映射到一个概率值。。其中，h(x) 是逻辑回归的输出，z 是线性回归模型的预测结果。当 z 的值趋近于正无穷大时，h(x) 趋近于 1；当 z 的值趋近于负无穷大时，h(x) 趋近于 0。因此，逻辑回归的输出值范围在
只看公式太痛苦了，分开说一下就好。Logistic Regression 有三个主要组成部分：回归、线性回归、Logsitic方程。
1）回归 Logistic regression是线性回归的一种，线性回归是一种回归。那么回归是虾米呢？ 回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。大家可以简单的理解为，在给定训练样本点和已知的公
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2024-03-19 08:55:15
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# 多元逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）及其在Python中的应用
多元逻辑回归是一种扩展的逻辑回归方法，用于处理多分类问题。与普通的二元逻辑回归模型不同，多元逻辑回归可以处理多个类别的情况。因此，在许多实际案例中，多元逻辑回归成为了分类算法的重要选择之一。
在本篇文章中，我们将深入探讨多元逻辑回归的工作原理，以及如何在Python中使用它进行多类别分
# Python多元逻辑回归实现指南
## 1. 简介
多元逻辑回归是一种机器学习算法，常用于处理多分类问题。它通过使用一组自变量（特征）来预测离散的目标变量（类别）。本文将介绍如何使用Python来实现多元逻辑回归。
## 2. 整体流程
下表展示了实现多元逻辑回归的整体流程。
```mermaid
journey
title 多元逻辑回归实现流程
section 数据准备
原创
2023-09-10 12:07:31
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1. 什么是逻辑回归？许多人对线性回归都比较熟悉，但知道逻辑回归的人可能就要少的多。从大的类别上来说，逻辑回归是一种有监督的统计学习方法，主要用于对样本进行分类。在线性回归模型中，输出一般是连续的，例如，对于每一个输入的x，都有一个对应的y输出。模型的定义域和值域都可以是[-∞, +∞]。但是对于逻辑回归，输入可以是连续的[-∞, +∞]，但输出一般是离散的，即只有有限多个输出值。例如，其值域可以
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2024-05-01 22:03:15
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从多元回归到逻辑回归：多元线性回归：一个因变量y和一组自变量x1, x2, x3, ... , xn，其中y为连续变量，我们可以拟合一个线性方程： y =θ0 +θ1*x1 +θ2*x2 +θ3*x3 +...+θn*xn 取值范围（-∞ ，+∞）逻辑回归(Logistic
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2024-05-07 19:26:49
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