一、了解SVMSVM是一机器学习中的一种分类方法，是一种二分类方法。它的目的便是在求得一组权值w1,w2,.....wn,b，使得两个分类的间隔达到最大,也就是能很好地将两个类别分开。1、从逻辑回归引入SVM此处使用Logistic Regression做为一个因子，来引入SVM逻辑回归也是一个分类模型，它采用的映射函数为Sigmod函数，也就是把属于负无穷到正无穷的自变量映射到（0,1）之间。函
概念：逻辑回归看到回归两字，有的人以为是要回归成一个值，但是逻辑回归是处理二分类的经典算法，逻辑回归的边界可以是非线性的。常用在是否为垃圾邮件、是否患病、金融诈骗、是否为虚假账号、广告点击率等问题上，基本的思想与线性回归类似，但损失函数的定义不一样。为何称之为是经典二分类算法，是因为比较其他复杂的算法(神经网络等)，它更简单高效，这也是机器学习处理问题的核心思想：简单高效。所以能用简单的先用简答的
1、原理逻辑回归(Logistic Regression )与线性回归不同，线性回归是处理回归问题，而逻辑回归是用来处理分类问题。2、sigmoid函数：sigmoid函数也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时效果比较好。Sigmoid作为激活函数有以下优缺点：优点：平滑、
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2024-02-19 22:37:57
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在机器学习之逻辑回归介绍中，我们讨论了逻辑回归的概念以及其算法原理推导。
一、逻辑回归的概念逻辑回归又称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，经济预测等领域。逻辑回归从本质来说属于二分类问题，是基于Sigmoid函数（又叫“S型函数”）的有监督二类分类模型。 二、Sigmoid函数Sigmoid函数公式为：&n
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2024-05-10 19:57:54
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文章目录逻辑回归Sigmoid函数目标函数牛顿法求解优缺点优点缺点参考文献 逻辑回归这里讲述的逻辑回归是处理二分类的逻辑回归，当然逻辑回归也可以处理多分类的任务，但在这里不作讲述。 在上一博客中学过线性回归的公式： 这公式应该不陌生了吧。Sigmoid函数上述线性回归公式预测出来的值是连续的值，怎样将值变为离散值，然后将其表示为二分类的预测标签，接下来让我们看看“Sigmoid”函数公式跟
努利家族的正则响应函数就是sigmoid函数，因此逻辑回归为什么选用sigmoid函数的理论原因。同时，sigmoid函数好处有： 1. 将现行分类器的响应值 <w , x> (内积) 映射到一个概率上； 2. 将实域上的数映射到P(y=1|w,x)上，满足逻辑回归的要求。 逻辑回归可以用于二分类问题，只能解决线性可分的情况，不能用于线性不可分。 对于输入向量X，其属于y=1的
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2024-02-19 22:35:49
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为什么逻辑回归要用sigmoid 函数？
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2021-08-15 12:52:00
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一.LR推导逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射种加入一层逻辑函数g(z)。即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)作为假设函数预测。g(z)为sigmoid函数sigmoid导数如下：逻辑回归为什么用sigmoid函数？优点：实现简单，Sigmoid函数是平滑的，可以无限求导。可以从（-∞，+∞）映射到（0，1），符合概率分布缺点：导数在（0，0.25），容易出现梯度消失；只能处理二
目录什么是逻辑回归逻辑回归的代价函数是怎么来的？逻辑回归求导参考什么是逻辑回归 逻辑回归（Logistic Regression）是用于处理因变量为分类变量的回归问题，常见的是二分类或二项分布问题，也可以处理多分类问题，它实际上是属于一种分类方法。之所以顶着一个回归的马甲是因为和线性回归的联系太紧密了，我们常见的线性回归，预测函数如右：。在它后面
还记得我们原来在线性回归中学过的代价函数吗？我们把黄色部分用函数的形式来表示：如果我们在逻辑回归中也用这个代价函数去拟合参数行不行呢？答案是不行。因为这个代价函数在逻辑回归中的图像是这个样子的：这是一个非凸函数，有多个局部最优解，运用梯度下降算法并不会收敛到它的全局最优解，这样就达不到我们预期的效果。那该怎么办呢？让我们来学习逻辑回归中的代价函数吧。 逻辑回归的代价函数是这样的：让我们具
逻辑函数的化简时很重要的，应该也是这一章的最后一类了一：公式法化简注：以下的AB等变量都可以代表一个逻辑式1.并项法： AB + AB' = A
两个相似项，只有一部分取反，则等于完全相同部分
注意(A+B)'=A'B'这种
2.吸收法： A + AB = A
当有一项完全是另外一项的一部分，则把长的那一项去掉
3.消项法： AB+ A'C +
本博客记录《机器学习实战》（MachineLearningInAction）的学习过程，包括算法介绍和python实现。逻辑回归对于一个数据集中的样本，将其每个特征乘上一个对应的系数，然后输入sigmoid函数中把结果映射到0-1区间内，用这个结果作为分类依据，这种方式称为逻辑回归。sigmoid函数sigmoid函数公式及图像如下：
σ(z)=11+e−z
可以看出在x为0时，函
逻辑回归（Logistic Regression）与线性回归（Linear Regression）都是一种广义线性模型（generalized linear model）。逻辑回归假设因变量 y 服从伯努利分布，而线性回归假设因变量 y 服从高斯分布。 因此逻辑回归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。逻辑回归虽然带有“回归”二字，但其本质却是一个
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 机器学习算法基础-day035. 回归5.2 分类算法之逻辑回归5.2.1 逻辑回归的损失函数、优化(了解)5.2.2 sklearn逻辑回归API5.2.3 LogisticRegression回归案例5.2.4 LogisticRegression总结6. 非监督学习6.1 k-means步骤6.1.1 k-means API6
文章目录介绍Sigmoid分布函数逻辑回归模型对数损失函数梯度下降法逻辑回归实现加载数据函数代码汇总逻辑回归逻辑回归 scikit-learn 实现介绍逻辑回归（Logistic Regression），又叫逻辑斯蒂回归，是机器学习中一种十分基础的分类方法，由于算法简单而高效，在实际场景中得到了广泛的应用。本次实验中，我们将探索逻辑回归的原理及算法实现，并使用 scikit-learn 构建逻辑回
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2024-04-19 16:06:10
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化直为曲：逻辑斯蒂回归1. 逻辑斯蒂回归简介：逻辑斯蒂回归是一个较为简单的分类器，既可以处理二分类问题也可以处理多分类问题。它通过一个非线性函数对数据样本的类别进行学习，可以看作对样本属于某一类别的概率进行回归，已经被标定为某一类别标签的训练样本 ，我们就认为是它属于该类别的概率为1，属于其他的概率为0.然后将训练好的模型应用于新的样本，就可以输出该样本是每个类别的概率分别是多少，选择概率最大的类
文章目录前言一、逻辑回归——一个叫“回归”的分类器二、为什么需要逻辑回归三、sklearn中的逻辑回归 前言开始学习逻辑回归！！！！一、逻辑回归——一个叫“回归”的分类器回归树，随机森林的回归，无一例外他们都是区别于分类算法们，用来处理和预测连续型标签的算法。然而逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来
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2024-03-03 10:10:26
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1. 什么是SIS SIS是英文“Supervisory Information System in Plant Level”的简称，其中文名称是：厂级监控信息系统。
SIS不是一个外来名词，它诞生于中国，最早于1997年由时任中国电力规划设计总院专家委员会委员的侯子良教授提出。按照侯子良的定义，SIS系统“主
今天学习的是Logistic Regresion 说他是回归，其实他主要处理分类问题，用回归来处理分类问题其思想是：根据现有的数据对分类边界建立回归公式，以此进行分类。优点：计算代价不高，易于理解和实现，缺点：容易欠拟合，分类的精度可能不高适用数据类型为：数值型和标称型sigmoid 函数 1 + e的-x次方分之一为了实现Logistic回归分类器，我们可
逻辑回归（Logistic Regression）是一种经典的二分类算法，虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。1、逻辑回归（Logistic Regression）算法详解sigmoid函数 自变量取值为任意数，值域为[0,1]解释：将任意的输入映射到[0,1]的区间,将在线性回归中得到的预测值映射到sigmoid函数中，实现由值到概率的转换，从而完成分类任务。 实际上，sigm
