本文简单整理了以下内容：（一）线性回归（二）二分类：二项Logistic回归（三）多分类：Softmax回归（四）广义线性模型 闲话：二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型（忘记了为什么看完《统计学习方法》第一章之后直接就跳去了第六章，好像是对“逻辑斯蒂”这个名字很感兴趣？。。。），对
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2024-05-14 19:06:10
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基于逻辑回归的糖尿病视网膜病变检测说明数据集探索性数据分析方法结果代码 说明这是我学机器学习的一个项目， 基于逻辑回归（Logistic Regression）的糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy）检测 ，该模型采用机器学习中逻辑回归的方式，训练Diabetic Retinopathy Debrecen Data Set的数据集，获得模型参数，建立预测模型，可以有效针对D
机器学习实战 5.1Logistic回归基础介绍一、前言本文结合apachecn和Jack Cui的文章进行整合 加上自己的看法 旨在把Logistic解释清楚~本文出现的所有代码，均可在github上下载，不妨来个Star把谢谢~：Github代码地址二、Logistic回归与梯度上升算法Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归，但是它是用来做分类的，例如预测明天是否会下雨。首先，
logistic回归模型前言logistic回归模型logit变换几率logistic模型二项逻辑回归模型损失函数logistic回归模型的应用logistic回归模型的评价前言从这一期开始，我们准备介绍一系列机器学习算法模型，主要包括logistic回归，决策树，随机森林，关联规则，朴素贝叶斯，支持向量机，隐式马尔可夫，因子
原创
2022-04-08 17:56:00
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logistic回归模型从这一期开始，我们准备介绍一系列机器学习算法模型，主要包括logistic回归，决策树，随机森林，关联规则，朴素贝叶斯，支持向量机模型，隐式马尔可夫模型，因子分析，主成分分析，聚类，多元线性回归，时间序列，协同过滤，XGBoost，LightGBM等，大致包括模型的引入背景，背后数学原理，模型的应用范围，模型优缺点及改进建议以及具体工程实践。
原创
2021-06-05 20:28:15
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逻辑回归符合伯努利分布。伯努利分布就是我们常见的0-1分布，即它的随机变量只取0或者1，各自的频率分别取1−p和p，当x=0或者x=1时，我们数学定义为：所以在常规的逻辑回归模型中，只有两个类别，0或者1，适合二分类问题。模型函数逻辑回归模型可以看成是将线性回归模型放入一个sigmoid函数中。线性回归模型为。sigmoid函数是。所以逻辑回归模型函数是。sigmoid函数的范围为[0,1]，所以
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2024-07-29 15:28:50
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逻辑回归的基本过程：a建立回归或者分类模型--->b 建立代价函数 ---> c 优化方法迭代求出最优的模型参数 --->d 验证求解模型的好坏。1.逻辑回归模型： 逻辑回归（Logistic Regression）：基于线性回归的分类算法。一般用于解决二分类问题。线性回归模型如下：
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2024-05-06 20:51:38
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在我们做统计分析之前，面对大量杂乱无章的数字往往会做个散点图，以对数据有直观的了解。例如，某超市的销售主管想要知道，顾客的收入水平是否对购买新的智能手机有影响。为此，他选择了12为顾客，调查他们的月收入（X）以及是否购买了新的手机，购买记为{Y=1}，未购买记为{Y=0}。调查结果为12位受访者有7位购买了新手机。我们的第一想法就是试试用线性回归看能否较好地描述这个问题。因此可得以下回归直线：P=
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2024-03-29 13:34:15
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Softmax回归Contents [hide]1 简介2 代价函数3 Softmax回归模型参数化的特点4 权重衰减5 Softmax回归与Logistic 回归的关系6 Softmax 回归 vs. k 个二元分类器7 中英文对照8 中文译者简介在本节中，我们介绍Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签 可以取两个以上的值
# Logistic回归与混杂因素的矫正
在生物统计学和社会科学研究中，混杂因素（confounding factors）是指那些与独立变量和因变量相关联的变量，如果不对其进行调整，可能会导致对因果关系的错误解读。Logistic回归是一种常用的统计方法，可以在分析二元响应变量时有效地矫正混杂因素。本文将介绍如何在R语言中进行Logistic回归模型分析，并通过一个示例来说明如何实现混杂因素的矫
原理基本原理损失函数的求解方法二元逻辑回归的损失函数（极大似然函数）极小化的求解，有比较多的方法，最常见的有梯度下降法，坐标轴下降法，等牛顿法等，最常用的是梯度下降来不断逼近最优解。梯度下降法：随机梯度下降（SGD）、批量梯度下降（BGD）、小批量梯度下降（MBGD）。优缺点优点： （1）训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关； （2）简单易理解，模型的可解释性非常好，从特征的权重
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2024-05-31 14:24:29
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我们将讨论逻辑回归。 逻辑回归是一种将数据分类为离散结果的方法。 例如，我们可以使用逻辑回归将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。 在本模块中，我们介绍分类的概念，逻辑回归的损失函数（cost functon），以及逻辑回归对多分类的应用。我们还涉及正规化。 机器学习模型需要很好地推广到模型在实践中没有看到的新例子。 我们将介绍正则化，这有助于防止模型过度拟合训练数据。Classification
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2023-10-15 11:01:00
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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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目录一、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类1.1 Logistic回归的一般过程1.2 Sigmoid函数二、基于优化方法的最佳回归系数确定2.1 梯度上升算法2.2 梯度下降算法2.3 使用梯度上升找到最佳参数2.4 分析数据画出决策边界三、训练算法：随机梯度上升算法3.1 随机梯度上升算法3.2 随机梯度上升算法改进四、从疝气病症预测病马的死亡率4.1 准备数据：处理数据中的
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2024-04-12 09:25:22
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logistic回归不是线性回归，线性回归是一种预测算法，logistic回归是一种分类算法。什么是回归，如果存在一些数据点，用一条直线对数据进行拟合，这个拟合的过程就叫做回归。logistic回归就是根据数据的边界建立回归方程以此来进行分类。logistic回归算法训练分类器就是寻找最佳拟合参数。Sigmoid函数当x取值为0的时候 函数的值为0.5 ，当x变大是 函数值趋近与1，当x减小是
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2024-03-13 13:25:58
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有监督模型1. 线性回归1.1 线性模型xi和h0是已知的观测值，需要求得theta的参数值，这一步其实就是在拟合一个截断面。当求得theta后，只需要给定xi的值，就可以推断出h0的值，起到了预测的作用。1.2 如何求得theta1.2.1 似然函数如果theta是被已经求得，那么预测如下公式所示。y_pred会与真实值有一定的偏差，我们将偏差记作ε，此时真实值与预测值之间的关系可以表示为（即似
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2024-04-28 18:53:45
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1. 基本知识一、Logistic回归的一般过程 1、收集数据：采用任意方法收集数据 2、准备数据：需要进行距离计算，数据类型为数值型 3、分析数据：采用任意方法对数据进行分析 4、训练算法：寻找最佳的分类回归系数 5、测试算法：一旦训练步骤未完成，分类将会很快 6、使用算法：first，我们需要输入一些数据，将其转换成对应的结构化数值。second，基于训练好的回归系数，进行简单回归
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2024-03-20 15:40:27
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写在前面：在本篇博客中，旨在对线性回归从新的角度考虑，然后引入解决线性回归中会用到的最大似然近似（Maximum Likelihood Appropriation－MLA）求解模型中的参数，以及梯度下降法解决MLA。然后分析加入不同范数（L0, L1, L2）对线性回归的影响。其次，另外一个重点是Logistic回归，他们分别用来做回归和分类。线性回归与Logistic回归的区别，以及由Logis
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2024-08-13 11:24:48
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ogistic regression属于概率型非线性回归，它是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量
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2023-05-18 15:21:56
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这篇文章写得太好了，正好我也在看机器学习实战这本书！
机器学习实战书中没有具体推理权重向量θ更新的过程，仅仅是下面三行代码
（1）求A=x.θ；（2）求E=sigmoid(A)-y；（3）求θ:=θ-α.x'.E,x'表示矩阵x的转置。 为什么这样更新？？？ Logistic回归总结作者：洞庭之子微博：洞庭之子-Bing（2013年11月）1.引言看了S
