逻辑回归(Logistic Regression)逻辑回归(Logistic Regression)是通过回归来解决分类问题，为监督学习方法，比较线性回归与逻辑回归，线性回归当变量有较好的线性关系时，比如收入与消费等，通过拟合样本点，来预测模型的未来区域，而逻辑回归主要解决当因变量为分类变量，比如类别为患病与不患病，手机偏好喜欢iPhone、三星或者小米等，如图显示仅有两个类别的时，这个时候传统线
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2023-07-22 00:45:29
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1.1 逻辑回归原理详解1.1.1 LR原理讲解+公式推导从公式推导中详细讲解逻辑回归算法的原理。 线性回归模型： 逻辑回归是用来估计一个实例属于某个特定类别的概率，是一个二分类算法，如果预估概率大于等于50%，则模型预测该实例为正类，反之，则预测为负类。则需要把y从负无穷大到正无穷大映射为概率p从0到1，可以设置为：则：&nb
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2023-07-22 17:50:20
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1.逻辑回归原理逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习算法中用的比较多的一个算法，它并不是解决回归问题，而是解决分类问题，是将样本的特征和样本发生的概率联系起来，而概率是一个数，并将概率区间进行分类 。 前面讲到的线性回归算法中，当输入一个样本x的时候得到一个预测值y，如果是房价预测则预测值为房价，如果预测学生成绩，则预测值为成绩，预测值的函数为： 转换成逻辑回归，因为逻辑回
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2024-02-19 23:02:00
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目录1.逻辑回归与线性回归的联系与区别2.逻辑回归的原理、损失函数推导及优化3.正则化与模型评估指标4.逻辑回归的优缺点5.样本不均衡问题解决办法1 逻辑回归与线性回归的联系与区别联系两者都是通过已知数据和拟合函数来训练未知参数，使得拟合损失到达最小，然后用所得的拟合函数进行预测。逻辑回归通过somgid函数，将R范围内的取值映射到[0,1]上。区别线性回归训练参数方法是最小二乘法，逻辑回归是最大
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2024-04-06 13:48:04
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1、逻辑回归与线性回归的联系与区别联系 逻辑回归与线性回归都属于广义线性回归模型区别 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。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。 线性回归用于解决回归问题，逻辑回归主要用于解决分类问题2、 逻辑回归的原
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2024-03-22 11:52:13
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1、逻辑回归与线性回归的联系与区别 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。但是一般的线性回归是不应用在分类问题之上的。而逻辑回归则可以面对一个回归或者分类问题，建立代价函数求解出最优的模型参数。而逻辑回归虽然名字里带有“回归”两字，但是实质上是一个分类方法。
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2024-04-16 21:03:46
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逻辑回归原理逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于分类问题的统计学习方法，它将输入特征与输出标签之间的关系建模为一个概率模型。它常被用于二元分类问题（如判断一封邮件是否为垃圾邮件），但也可以扩展到多元分类问题（如手写数字识别）。在逻辑回归中，我们假设输出变量 $y$（也称为目标变量）是由输入变量 $x$（也称为特征）和一组参数 $\theta$ 决定的，其中 $\theta$
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2023-10-04 19:21:49
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0 前言在上一讲中，笔者通过五篇文章来详细的介绍了线性回归模型，那么本讲开始继续介绍下一个经典的机器学习算法逻辑回归（Logistics Regression）。 如图所示为逻辑回归模型学习的大致路线，同样也分为三个阶段。在第一个阶段结束后，我们也就大致掌握了逻辑回归的基本原理。下面就开始正式进入逻辑回归模型的学习。1 引例通常来讲，一个新算法的诞生要么用来改善已有的算法
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2024-05-13 11:26:32
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在说逻辑回归前，还是得提一提他的兄弟，线性回归。在某些地方，逻辑回归算法和线性回归算法是类似的。但它和线性回归最大的不同在于，逻辑回归是作用是分类的。
在说逻辑回归前，还是得提一提他的兄弟，线性回归。在某些地方，逻辑回归算法和线性回归算法是类似的。但它和线性回归最大的不同在于，逻辑回归是作用是分类的。还记得之前说的吗，线性回归其实就是求出一条拟合空间中所
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2023-12-08 16:58:45
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逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的逻辑回归算法是从统计学借鉴过来的，虽然字面意思里面有回归，但是更多用于分类。也是常用的分类机器学习算法。假设模型为：
癌症检测算法可看做是 Logistic 回归问题的一个简单例子 我们需要通过分类器预测分类结果：是（记为1）or不是（记为0）。如果我们考虑0就是“不发生”，1就
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2024-05-06 19:05:03
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简介逻辑回归是应用非常广泛的一个分类机器学习算法，它将数据拟合到一个logit函数(或者叫做logistic函数)中，从而能够完成对事件发生的概率进行预测。公式和图从函数图上可以看出，函数y=g(z)在z=0的时候取值为1/2，而随着z逐渐变小，函数值趋于0，z逐渐变大的同时函数值逐渐趋于1，而这正是一个概率的范围。所以我们定义线性回归的预测函数为Y=WTX，那么逻辑回归的输出Y= g(WTX)，
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2024-02-19 22:39:10
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# 逻辑回归算法在Java中的实现
## 引言
逻辑回归是一种常用的机器学习算法，用于预测二元分类问题。在该算法中，我们使用已知的输入特征来预测特定类别的输出。这篇文章将教会你如何在Java中实现逻辑回归算法。
## 实现步骤
下面是实现逻辑回归算法的一般步骤。我们将使用表格形式展示每个步骤的名称和所需的代码。
| 步骤 | 代码 |
| ------ | ------ |
| 1. 收集数
原创
2023-08-09 09:57:57
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# Java实现逻辑回归算法的科普文章
逻辑回归是一种广泛使用的统计学模型，主要用于二分类问题，例如预测某个事件是否会发生。在机器学习中，逻辑回归被视为一种简单而有效的分类算法。在本文中，我们将探讨Java实现逻辑回归的基本过程，并通过示例代码加以说明。
## 逻辑回归原理
逻辑回归通过使用sigmoid函数将线性回归的输出转化为概率值，其公式为：
\[ P(Y=1|X) = \frac{
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达尽管对于机器学习来说，理论是非常重要的内容，但是持续的理论学习多少会有些审美疲劳。今天，我们就试着用代码来简单实现一下逻辑回归，也方便大家更好地理解逻辑回归的原理，以及机器学习模型在实践中是怎么运作的。一、逻辑回归算法步骤简述构建一个逻辑回归模型有以下几步：收集数据：采用任意方法收集数据准备数据：由于需要进行距离计算，因此我们要
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2023-07-22 20:48:31
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逻辑回归的常见面试点总结：（逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。）逻辑回归和线性回归的联系和区别参考原文：逻辑回归：线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类问题，我们需要根据预测的结果判定其属于正类还是负类。所以逻辑回归就是将线性回归的(−∞,+∞)结果，通过sigmoid函数映射到(0,1)之间。线性回归决策函数：hθx=θ
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2024-05-20 16:30:32
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一、逻辑回归基本概念 1. 什么是逻辑回归 逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别） 回归模型中，y是一个定性变量，比如y=0或1，logistic方法主要应
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2023-06-21 22:25:17
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是的，逻辑回归是机器学习算法之一，通常被用于二分类问题。它是一种广义线性模型，可以用于估计因变量是二元的概率。逻辑回归的输出是一个介于0和1之间的概率值，可以用于预测一个新的观测值属于哪个类别。逻辑回归是机器学习算法吗？逻辑回归的基本原理是通过对特征向量的线性组合，然后将这个组合输入到一个sigmoid函数中，从而将线性组合的值转换为概率值。sigmoid函数的输出值介于0和1之间，表示因变量为1
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2024-06-12 21:28:20
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损失函数可以表示为：J(w,b) = - log[p(y=1|x,w,b)] - log[p(y=0|x,w,b)]其中，α是学习率，∂J(w,b) / ∂w和∂J(w,b) / ∂b分别表示损失函数对w和b的梯度。为1的概率。
原创
2024-09-11 13:58:00
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# 理解机器学习逻辑回归模型的算法原理
## 一、引言
逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于二分类问题的经典机器学习算法。尽管其名称中包含“回归”，但它实际上被广泛用于分类任务。通过学习逻辑回归的算法原理，我们可以构建出能够有效进行分类的模型。
下面将通过分步骤的流程以及代码示例，帮助你理解如何实现逻辑回归模型。
## 二、流程概述
下面是实现逻辑回归的步骤：
总结：逻辑回归是在线性回归的基础上套用了一个逻辑函数。线性回归是进行回归预测，逻辑回归是用来分类，即离散。线性回归是在整个实数空间进行回归，逻辑回归把整个回归限定在实数范围0，1的回归，以某一阈值作为分类判别 逻辑回归中逻辑函数：线性回归的模型是求出输出特征向量Y和输入样本矩阵X之间的线性关系系数θ，满足Y=Xθ。此时我们的Y是连续的，所以是回归模型。如果我们想要Y是离散的话，怎么办呢？一个可以
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2018-08-14 15:47:00
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