前面几篇文章我们学习了线性回归的相关知识，今天我们学习逻辑回归。一、介绍逻辑回归是一个非常经典的机器学习算法，逻辑回归又称logistic回归分析，看到名字，大家是不是自然而然的认为这是一个回归模型？其实不然，逻辑回归是一个分类模型，常用于二分类，在经济预测，疾病诊断等领域应用较多，下面我们就正式进入本文主题吧~二、步骤寻找h函数（预测函数） 构造J函数（损失函数） 使J函数最小并求回归参数（θ）
用pytorch 实现逻辑回归构造数据集：n_data = torch.ones(100, 2)
x0 = torch.normal(2 * n_data, 1) # 生成均值为2.标准差为1的随机数组成的矩阵 shape=(100, 2)
y0 = torch.zeros(100)
x1 = torch.normal(-2 * n_data, 1) # 生成均值为-2.标准差为1的随机数组成
逻辑回归模型逻辑回归模型（Logistic Regression, LR）其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。逻辑回归模型是用于分类的算法，不作回归算法使用。1.表达P（y=1|x;）表示的就是将因变量预测成1（阳性）的概率，具体来说它所要表达的是在给定x条件下事件y发生的条件概率，而是该条件
逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。本文主要详述逻辑回归模型的基础，至于逻辑回归模型的优化、逻辑回归与计算广告学等，请关注后续文章。1 逻辑回归模型 回归是一种极易理解的模型，就相当于y
引自，目前看到说得比较清晰的原理。 逻辑回归是一个分类算法，它可以处理二元分类以及多元分类。虽然它名字里面有“回归”两个字，却不是一个回归算法。那为什么有“回归”这个误导性的词呢？个人认为，虽然逻辑回归是分类模型，但是它的原理里面却残留着回归模型的影子，本文对逻辑回归原理做一个总结。1. 从线性回归到逻辑回归 我们知道，线性回归的模型是求出
前言逻辑回归（Logistic regression)是一个分类模型，可解释性强。本次学习主要内容有：逻辑回归算法原理逻辑回归算法实践基于鸢尾花（iris）数据集的分类预测逻辑回归算法原理逻辑回归是一种用于解决二分类（0 or 1)问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。逻辑回归的本质是：假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。逻辑回归的思路是：先拟合决策边界，再建立这个边界
文章参考于 笔者只是对其中的代码做了较为详细的注释，便于初学者理解 与线性回归不同，Logistic 回归没有封闭解。但由于损失函数是凸函数，因此我们可以使用梯度下降法来训练模型。事实上，在保证学习速率足够小且使用足够的训练迭代步数的前提下，梯度下降法(或任何其他优化算法)可以是能够找到全局最小值。 第0步：用 0 (或小的随机值)来初始化权重向量和偏置值 第 1 步：计算输入的特征与权重值的线性
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2023-08-05 01:35:13
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概念针对因变量为分类变量而进行回归分析的一种统计方法，属于概率型非线性回归 优点：算法易于实现和部署，执行效率和准确度高 缺点：离散型的自变量数据需要通过生成虚拟变量的方式来使用 在线性回归中，因变量是连续性变量，那么线性回归能根据因变量和自变量存在的线性关系来构造回归方程，因变量变成分类变量后就不存在这种关系了，需通过对数变换来进行处理（Sigmoid函数） 步骤：1、读
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2023-08-09 15:27:15
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逻辑回归模型(Logistic Regression, LR)基础
逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。本文主要详述逻辑回归模型的基础，至于逻辑回归模型的优化、逻辑回归与计算广告学等，请关注后续文章。1 逻辑回归
1.模型 在分类问题中，比如判断邮件是否为垃圾邮件，判断肿瘤是否为阳性，目标变量是离散的，只有两种取值，通常会编码为0和1。假设我们有一个特征X，画出散点图，结果如下所示。这时候如果我们用线性回归去拟合一条直线：hθ(X) = θ0+θ1X，若Y≥0.5则判断为1，否则为0。这样我们也可以构建出一个模型去进行分类，但是会存在很多的缺点，比如稳健性差、准确率低。而逻辑回归对于
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2023-08-02 15:46:44
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文章目录1.简单介绍2.优缺点3.模型理解与推导3.1 二分类问题3.2 Sigmod函数函数形式函数图像函数特点3.3 预测模型3.4 模型解释3.5 代价函数4. 代码实现（python）4.1 Demo实践4.2 基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践 1.简单介绍逻辑回归（Logistic Regression，简称LR）虽然带有回归两个字，但它其实是一种分类模型。逻辑回归被广泛
在真实工作场景中，有多种算法依据借贷数据集建立模型，主要使用的算法有逻辑回归、神经网络、决策树、贝叶斯信念网、GBDT算法等，本系列文章旨在为刚入门和对模型感兴趣的同学介绍传统风控模型算法之一——逻辑回归。前方高能！准备发车！逻辑回归算法逻辑回归(LogisticRegression)又称为逻辑回归分析，经常被用于分类，是常用的预测算法之一。通过学习历史数据的特性预测新数据的表现结果。例如，可以将
文章目录1 逻辑回归概述2 逻辑回归公式推导与求解2.1 公式推导2.2公式求解3 基于Python的实现3.1可接收参数3.2 完整代码示例 1 逻辑回归概述逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于分类问题的统计学习方法。它基于线性回归的原理，通过将线性函数的输出值映射到[0,1]区间上的概率值，从而进行分类。逻辑回归的输入是一组特征变量，它通过计算每个特征与对应系数的乘积
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2023-08-04 15:18:49
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逻辑回归因变量随着自变量变化而变化。多重线性回归是用回归方程描述一个因变量与多个自变量的依存关系，简称多重回归，其基本形式为：Y= a + bX1+CX2+*+NXn。二项分布即重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为
建模过程以逻辑回归为例，简述一次建模过程的流程。0公式0代码的梳理。1 确定目标
只有0和1两种取值对于一般的监督学习而言，目标是首先要确认的。在这步甚至可以保留多个可能的目标变量（但是在每次建模中只使用一个）。2 数据质量
缺失错误不平衡当变量的缺失比例较高时，可以考虑直接弃用变量。缺失的问题是比较麻烦的：可能是由于客户不愿意录入、录入了但是存储失败甚至是取数时的失误都可能导致缺失。
逻辑回归模型python实现 文章目录逻辑回归模型python实现注：0.理论知识逻辑回归模型计算公式1.导入需要的包lr_utils.py2. 导入数据集查看数据集shape查看图片（可选）分析一张图片的数据（可选）reshape数据集归一化数据3.创建模型创建基本函数测试基本函数（可选）创建优化函数测试优化函数（可选）创建预测函数测试预测函数（可选）合成模型4.测试模型查看测试样本预测结果（可
逻辑回归（Logistic Regression） 逻辑回归是一个非常经典的算法，用于解决分类问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性，其有着简单、可并行化、可解释强的特点。逻辑回归虽然被称为回归，实际上是分类模型，并常用于二分类。注：“可能性”而不是数学上的“概率”，逻辑回归的结果并非数学定义中的概
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2023-07-05 12:09:53
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逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析，是分类和预测算法中的一种。通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测。<一>我们首先讨论二分类的情况： 设有线性拟合方法(这里为样本x的向量化表示)： &nbs
logistic Regression（逻辑回归）是一种概率线性模型，主要用来解决判别概率问题，即用于对样本进行分类。一、逻辑回归与线性回归 在线性回归模型中，主要是训练出输入x与输出y的一个映射关系，输出一般是连续的，模型形如 在逻辑回归模型中，输入可以是连续的[-∞,+∞]，但是输出一般是离散的，也就是输出是有限个值。例如，其值域可以只有两个值{0, 1}，这两个值可以表示
范例题目： 建立一个逻辑回归模型预测一个学生是否通过研究生入学考试。N表示训练集中学生个数，Score1、Score2、 Score3、 Score4是N维数组，分别表示N个学生研究生初试、专业课复试、英语面试成绩、专业课面试成绩。Admitted是N维{0,1}数组，1代表被录取，0代表未被录取。给出逻辑回归的参数结构、初始化过程、损失函数（经验风险）设置，基于随机梯度下降和梯度下降的参数学习过
