1.概念逻辑斯蒂回归又称为“对数几率回归”，虽然名字有回归，但是实际上却是一种经典的分类方法，其主要思想是：根据现有数据对分类边界线（Decision Boundary）建立回归公式，以此进行分类。2.特点1. 优点：计算代价不高，具有可解释性，易于实现。不仅可以预测出类别，而且可以得到近似概率预测，对许多需要利用概率辅助决策的任务很有用。2. 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。3. 适用数据类
1、基本思想虽然也叫回归，但是一种分类方法。对于逻辑斯蒂回归的理解可以从两个角度展开，一个是线性回归依托Sigmoid函数应用到分类任务的拓展，另一个是基于逻辑斯蒂分布的二项分布模型。下面详细说明下（1）线性回归将输入数据的各个维度的特征进行了有效的结合（通过分配不同的权重），使得所有特征共同协同合作实现对模型的拟合。在此基础上，逻辑斯蒂回归利用sigmoid函数，将特征的线性加权结果映射到0到1
声明： 1，本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结。不得用作商用。欢迎转载，但请注明出处（即：本帖地址）。 2，因为本人在学习初始时有非常多数学知识都已忘记。所以为了弄懂当中的内容查阅了非常多资料，所以里面应该会有引用其它帖子的小部分内容。假设原作者看到能够私信我。我会将您的
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2017-07-18 10:06:00
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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
逻辑斯蒂回归LogisticRegressor处理二分类任务一.逻辑斯蒂回归1.模型2.代价函数（损失函数）3.优化算法二.代码实现1.二维二分类2.多维二分类 本系列为观看吴恩达老师的 [中英字幕]吴恩达机器学习系列课程做的课堂笔记。图片来自视频截图。 不得不说，看了老师的视频真的学到了很多。即使数学不好的同志们也可以看懂，真的可谓是细致入微了。 一.逻辑斯蒂回归1.模型 学过深度学习的同
逻辑斯蒂回归算法可用于分类问题，其本质是在线性回归的算法上用sigmoid函数进行模型变换，使得目标值介于0-1之间。本文用于对逻辑斯蒂回归算法（Logistics Regression）进行详细讲述。逻辑斯蒂回归基本假设我们知道线性回归的基本假设是h(x)=θ^Tx,为了实现介于[0,1]这种效果，需要对假设模型进行变换，变换是通过sigmoid函数实现的，sigmoid函数如下：sigmoid
逻辑斯蒂回归（logistic regression，又称“对数几率回归”）是经典的分类方法。虽然名字中包含回归，但它被用来分类。逻辑斯蒂分布设 \(X\) 是随机变量，\(X\) 服从逻辑斯蒂分布是指 \(X\) 的概率分布函数 \(F(x)\) 和概率密度函数 \(f(x)\)
逻辑斯蒂回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型（maximum entropy）。都属于对数线性模型。
逻辑斯蒂回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型（ma
问：逻辑斯蒂回归是一种典型的线性回归模型。答：正确。逻辑斯蒂回归是一种典型的线性回归模型。它通过将线性回归模型的输出结果映射到[0,1]区间内，表示某个事物发生的概率，从而适用于二分类问题。具体地说，它使用sigmoid函数对线性回归模型的输出进行映射，使得输出值在[0,1]范围内，表示概率大小。因此，逻辑斯蒂回归可以被看作是将线性回归模型扩展到离散输出的一种方法，属于广义线性模型的范畴。逻辑回归
Logistic回归属于分类模型。回顾线性回归，输出的是连续的实数，而Logistic回归输出的是[0,1]区间的概率值，通过概率值来判断因变量应该是1还是0。因此，虽然名字中带着“回归”（输出范围常为连续实数），但Logistic回归属于分类模型（输出范围为一组离散值构成的集合）。整体步骤假如我们的自变量是“数学课和英语课的成绩”，x={x1,x2}，因变量是“能否被哥大录取”，y∈{0,1}。
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
1.逻辑斯蒂回归、逻辑斯蒂分布、对数几率首先，逻辑斯蒂回归的公式为：对于输入x，代入上述公式，我们可求出P(Y=1|x)的概率，。 而的公式来源于逻辑斯蒂分布： 由此分布可以看出，的公式来与此分布相同，因此其对应的图像与F(x)图像相同。同时对应的对数几率为，对应的为整个实数域，即通过logit变换可将p对应于整个实数域，即将【0,1】与一一对应起来，取上述logit的反函数即为。2.参数求解而此
1.逻辑斯谛回归 （logistic regression） 是统计学习中的经典分类方法。 最大熵是概率模型学习的一个准则， 将其推广到分类问题得到最大熵模型（maximum entropy model） 。逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。设X是连续随机变量， X服从Logistic distribution，分布函数：密度函数：μ为位置参数， γ大于0为
逻辑斯蒂回归（分类）sigmoid函数与二项逻辑回归模型
目录1.逻辑斯蒂回归的概念一、逻辑回归模型的原理与定义（主要思想）2.什么是Sigmoid函数2. 逻辑斯蒂回归常用的优化方法和优缺点2.1优缺点2.2常用优化方法3.逻辑斯蒂回归的代码实现3.1 代码分析3.2 数据集分类实现3.3总结1.逻辑斯蒂回归的概念一、逻辑回归模型的原理与定义（主要思想） Logistic回归也是一种分类方法，用于两分类问题。其基本思想为：（1）寻
# Python 逻辑斯蒂回归
## 简介
逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）是一种用于解决分类问题的机器学习算法，尤其适用于二分类问题。虽然名字中带有“回归”，但实际上逻辑斯蒂回归是一种分类算法，用于预测输入变量属于哪个类别。
逻辑斯蒂回归基于逻辑斯蒂函数（Logistic Function），也称为Sigmoid函数，将输入值映射到0和1之间。通过逻辑斯蒂函数，可以将
二项logistic回归模型二项逻辑蒂斯回归，简称逻辑回归，也被称为对数几率回归，在回归模型中引入sigmoid函数，构成非线性回归模型，将回归模型的预测值利用单位阶跃函数，将预测值转换为离散值。模型的表示：sigmoid函数在一定程度上接近单位阶跃函数，但其单调可微，以替代单位阶跃函数的不连续。sigmoid函数的性质概率形式输出。sigmoid函数是单调递增的，其值域为(0，1)，因此使sig
主要参照统计学习方法、机器学习实战来学习。下文作为参考。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
1. 算法概述0x1：逻辑斯蒂回归逻辑斯蒂回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法，它属于一种对数线性模型（转化为对数形式后可转化为线性模型）从概率角度看，逻辑斯蒂回归本质上是给定特征条件下的类别条件概率0x2：最大熵准则最大熵模型的原则： 承认已知事物（知识）；
对未知事物不做任何假设，没有任何偏见。 对一个随机事件的概率分布进行预测时，我们的预测应当满足全部
