在这部分的练习中，你将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否能进入大学。假设你是一所大学的行政管理人员，你想根据两门考试的结果，来决定每个申请人是否被录取。你有以前申请人的历史数据，可以将其用作逻辑回归训练集。对于每一个训练样本，你有申请人两次测评的分数以及录取的结果。为了完成这个预测任务，我们准备构建一个可以基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型。import numpy as np
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线性回归和逻辑回归的关系 一、总结 一句话总结： 【需求是让f(x)来拟合[0,1]】，这个时候应该怎么做呢。拟合[0,1]就是【二分类】的问题。 【阶跃函数不连续，不可导】，所以就【用sigmoid】，所以就是逻辑回归了 逻辑回归：$$y = \frac { 1 } { 1 + e ^ { - (
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2020-11-29 04:34:00
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逻辑回归和线性回归都是通过把一系列数据点预测计算出一条合适的“线”，将新的数据点映射到这条预测的“线”上，继而做出预测。线性回归 线性回归预测的是直线，参数计算使用最小二乘法。 对于定义域x（-∞，+∞）上的值域y也是（-∞，+∞），这样的一个很明显的不合理处是，当我们加入惩罚项时，那些离群点容易受到极大的影响。 假如使用线性回归对{0,1}二分类问题做预测，则一个真值为1的样本，其预测值为100
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2024-04-26 19:47:11
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logistic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，疾病自动诊断，经济预测等领域。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。logistic回归的主要用途：一是寻找危险因素，正如上面所说的寻找某一疾病的危险因素等。二是预测，如果已经建立了log
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2023-12-13 20:12:52
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当因变量数据类型为分类变量时，线性回归不再适用，应当做logistic回归。根据因变量分类水平的不同，具体包括二项logistic回归、多项logistic回归和有序logistic回归。1.案例背景与分析策略1.1 案例背景介绍现收集到银行贷款客户的个人、负债信息，以及曾经是否有过还贷违约的记录，试分析是否违约的相关因素，并构建模型用于贷款违约风险预测。（数据来源：SPSS自带案例数据集）数据上
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2024-01-31 01:09:38
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逻辑回归(Logistic Regression)什么是逻辑回归: 逻辑回归(Logistic Regression)是一种基于概率的模式识别算法,虽然名字中带"回归",但实际上是一种分类方法,在实际应用中,逻辑回归可以说是应用最广泛的机器学习算法之一回归问题怎么解决分类问题? 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.换句话说,我预测的是这个样本发生的概率是多少,所以可以管它叫做
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2024-04-19 14:53:17
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4.逻辑回归(Logistic Regression)逻辑回归（Logistic Regression）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。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。 注意，这里用的是“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值，不可以直接当做概率值来
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2024-03-27 16:44:09
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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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建议大家先看理论 1 和 2 & 详细推导机器学习 - 逻辑回归(1)机器学习 - 逻辑回归(2)1和2会觉得很枯燥，但是1和2是我们了解逻辑回归底层的基础昂，今天这篇实战来实战咯，看看自己是不是可以写方法的实现过程。如果觉得还不错可以分享给身边人哈。数据集网站推荐写个自定义逻辑回归python代码  
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2024-07-19 20:13:20
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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
对于Flask、uwsgi、wsgi和nginx的一些理解记录FlaskFlask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。Flask使用 BSD 授权。uwsgi、wsgi和nginx的区别和关系WSGIWeb Server Gateway Interface（Web服务器网关接口，WSGI）已被用作P
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2024-09-03 16:39:04
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1、for语句：for 变量 in 列表；do 循环体donefor((初始语句; 判断语句; 值变化语句)); do 循环体donecase语句：2、case 变量 inPAT1) 执行语句;;PAT2) 执行语句;;*)默认执行语句;;esac3、while语句:定义初始值while 条件判断 ; do 循环体 值变化语句done4、until语句：与while语句用法相同，但是只
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2023-12-22 17:02:46
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一、二分类逻辑回归模型逻辑回归是一种分类模型，由条件概率分布$P(Y|X)$表示，形式为参数化的逻辑分布。随机变量$X$的取值为 实数，随机变量$Y$的取值为0或1。通过监督学习的方法来估计参数模型。对于二分类任务，逻辑回归模型为如下的条件概率：$P(Y=1|x)=\frac{e^{w\cdot x+b}}{1+e^{w\cdot x+b}}$
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2023-08-13 20:08:58
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简单来说， 逻辑回归（Logistic Regression）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。那么逻辑回归与线性回归是什么关系呢？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
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2024-03-25 14:02:37
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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
logistic回归是一种广义的线性回归，通过构造回归函数，利用机器学习来实现分类或者预测。原理上一文简单介绍了线性回归，与逻辑回归的原理是类似的。预测函数(h)。该函数就是分类函数，用来预测输入数据的判断结果。过程非常关键，需要预测函数的“大概形式”， 比如是线性还是非线性的。 本文参考机器学习实战的相应部分，看一下数据集。// 两个特征
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2023-08-11 19:27:58
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线性回归是回归模型感知器、逻辑回归以及SVM是分类模型线性回归：f(x)=wx+b感知器：f(x)=sign(wx+b)其中sign是个符号函数，若wx+b>=0取+1，若wx+b<0取-1它的学习策略是最小化误分类点到超平面的距离，逻辑回归：f(x)=sigmoid(wx+b)取值范围在0-1之间。感知器和SVM的对比：它俩都是用于分类的模型，且都以sign符号函数作为分类决策函数。
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2024-02-19 21:37:54
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一、线性回归1.概述：什么是回归问题：对于一组训练集（输入and对应的输出），通过回归算法拟合出一条直线（or曲线）通过该曲线可以有效预测出未知数据对应的输出。例如下图： 2.具体方法：共m个数据，每个数据n个特征 ①随机形成一条直线（or曲线，以直线举例） ②对于每一个训练值，求
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2024-05-07 20:11:27
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1 定义的一些公式逻辑回归可以看作是一个单一的神经元，用来实现二分类问题。上述式子是逻辑回归的一般定义式。代表单个样本的预测值，y为实际值。最大似然估计原理： 损失函数（单个样本）：与上式相比多了一个负号，即是求损失函数的最小值.代价函数(m个样本的累加)：sigmoid函数的导数2 逻辑回归的实现步骤Step1: 前向传播：其中A代表预测输出, 代表sigmoid函数。St
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2023-07-04 01:17:45
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线性回归用一组变量的（特征）的线性组合，来建立与结果之间的关系。模型表达：y(x,w)=w0+w1x1+...+wnxn
y
(
x
,
w
)
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2024-04-21 09:34:48
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