逻辑回归作为一种基础的分类模型，在机器学习中占据着不可替代的位置。回归是用曲线拟合数据，逻辑回归并非一种回归运算，而是分类算法。接下来进行参数估计，目的是使用现有样本（已分类）训练得到一些参数θ（有些文章中是w和b），使得θ与x的线性组合z映射到sigmoid函数上，可以使这些训练集样本x出现现有分类结果的概率L(θ)极大化，也就是极大似然函数取最大值（此处也可考虑极大似然函数加一个负号转化成损失
目录逻辑回归（对数几率回归）1.广义线性模型2.逻辑回归的假设3. 逻辑回归的代价函数为什么LR中使用交叉熵损失函数而不使用MSE损失函数？3. 极大似然估计4. 利用梯度下降法求解参数w4.1 三种梯度下降方法的选择5.逻辑回归优缺点：参考资料：逻辑回归（对数几率回归）逻辑回归是一种分类算法，不是回归算法，因为它用了和回归类似的思想来解决了分类问题。一句话总结逻辑回归：“逻辑回归假设数据服从伯努
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2024-08-09 11:33:08
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逻辑回归（对数几率回归）逻辑回归是一种分类算法，不是回归算法，因为它用了和回归类似的思想来解决了分类问题。一句话总结逻辑回归：“逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的”。1.广义线性模型我们先来看看线性回归模型：但是假设我们认为实例所对应的输出标记是在指数尺度上变化，那么就可以将输出标记的对数作为线性模型逼近的目标：这就是“对数线性
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2024-05-19 16:11:09
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1、什么是逻辑回归？逻辑回归是一种分类算法，不是回归算法。它利用了回归的思想来解决分类问题。总结：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，最终达到数据二分类的目的。假设有一个二分类的问题，输出结果为{0，1}，而线性回归模型产生的预测值是输出的都是实数值，我们希望有个越阶函数来说帮助我们把z值实现0/1之间的转化。使得：但是该分段函数不连续，希望有一个单调可
逻辑回归的极大似然推导：由于似然函数是样本的函数，需要知道其分布，并且假设相互独立。上述公式就推导出梯度下降更新的方向梯度更新的方法：逻辑回归编程实现（按步骤手工编程）假设我们有一个数据，共有100个样本，含两个x变量，x1、x2，一个目标变量y。数据如下：我们的目标是求出参数θ0、θ1、θ2。步骤1：定义sigmoid函数logistic转化成预测概率。步骤2：定义线性回归函数z的表达式步骤3：
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2024-03-19 20:41:46
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似然函数J(\theat)，theat代表模型参数。就是下图中w^T*x-b= 0这条直线。1、似然函数和损失函不一个概念。但两者的目的都用来评价模型的好坏。2、损失函数loss function。是通过加法的形式，对每个样本进行遍历（或者说判定），不断更新loss function；比如在SVM中，我希望margin（=1/||w||）尽可能的宽，也就是||w||尽可能得小，所以||w||本身就
主要内容：一、逻辑回归的原理二、极大似然估计三、逻辑回归的极大似然估计四、Python中的逻辑回归预告：本文将会带领大家一步步理解逻辑回归的原理，并且会用几行代码快速实现一个逻辑回归模型训练和预测的例子。之后，我计划专门用一篇文章来演示如何评估逻辑回归模型的表现以及如何调优，这部分内容会更加偏重于实战，感兴趣的同学欢迎关注后续的更新！目前来看，逻辑回归这一经典算法的应用极为广泛。如果要按照应用广度
逻辑回归线性回归是特征的线性组合来拟合真实标记，逻辑回归是特征的线性组合拟合真实标记的正例的概率的对数几率一句话总结：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。 a.假设有模型P(Y=1|x)=F(x)=1/1+e−θTx，在已知输入x的情况下，判断此输入为1类的概率是多少。b.而在此概率模型中，若想求得概率P，只有参数θ
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2024-01-10 14:41:11
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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
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2024-08-15 13:32:42
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文章目录1 前言2 什么是逻辑回归3 逻辑回归的代价函数4 利用梯度下降法求参数5 结束语6 参考文献 1 前言逻辑回归是分类当中极为常用的手段，因此，掌握其内在原理是非常必要的。我会争取在本文中尽可能简明地展现逻辑回归(logistic regression)的整个推导过程。2 什么是逻辑回归逻辑回归在某些书中也被称为对数几率回归，明明被叫做回归，却用在了分类问题上，我个人认为这是因为逻辑回归
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2024-03-27 08:49:50
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逻辑回归损失函数的推导，也是面试时经常被问到的一个点，我们也从两个角度去学习其损失函数的推导过程。然后再计算损失函数的导数。0x01 从对数几率看逻辑回归 1.1 推导过程一句话总结逻辑回归：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。逻辑回归是一个非线性模型，但是是其背后是以线性回归为理论支撑的。提出一个与线性模型长相类似
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2024-09-11 16:43:45
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 简单来说， 逻辑回归是一种用于解决二分类问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。逻辑回归与线性回归都是一种广义线性模型。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。可以说，逻辑回归是以线性回归为理论支持的，但是逻辑回归通过Sigmoid函数引入了非线性因素，因此可以轻松处理0/1分类问
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2024-04-23 22:03:28
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目录逻辑回归似然函数softmax代码 逻辑回归似然函数 在这里可以看作是线性回归+sigmoid函数。sigmoid函数的作用就是把我们线性回归计算出来的结果映射到0到1之间。 这是逻辑回归的似然函数，因为似然函数时取极大值我们添加符号就可以变为求最小值，方便后面求导取最小值。当y的标签为1时后面部分为1，当y的标签为0时前面部分为1. 取对数变为相加的结构 在求导，取的最小值softmax逻
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2024-06-24 07:11:43
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总结：线性回归用来预测，逻辑回归用来分类。线性回归是拟合函数，逻辑回归是预测函数线性回归的参数计算方法是最小二乘法，逻辑回归的参数计算方法是梯度下降 一、什么是机器学习二、线性回归2.1 线性回归的表达式三、逻辑回归3.1 逻辑回归的损失函数3.2 逻辑回归实现多分类四、LR的特点五、 为什么逻辑回归比线性回归好六、 LR和SVM的关系 一、什么是机器学习利用大量的数据样本，使得计算机通过不断的学
对数似然函数值/最大近然估计/log likelihood 在参数估计中有一类方法叫做“最大似然估计”,因为涉及到的估计函数往往是是指数型族,取对数后不影响它的单调性但会让计算过程变得简单,所以就采用了似然函数的对数,称“对数似然函数”。 根据涉及的模型不同,对数函数会不尽相同,但是原理是一样的,都是从因变量的密度函数的到来,并涉及到对随机干扰项分布的假设。最大似然估计法的基本思想 极大似
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2023-12-02 22:29:01
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概念假设有一个二分类问题，输出为y∈{0,1}，而线性回归模型产生的预测值为z=wTx+b是实数值，我们想有一个理想的阶跃函数来帮我们实现z值到0,1的转化。然而该函数不连续，我们希望有一个单调可微的函数来供我们使用，于是遍找到了sigmoid来替代。两者的图像如下图所示：有了Sigmoid之后，由于其取值在[0,1]，我们就可以将其视为类1的后验概率p(y=1|x)。说白了，就是如果有了一个测试
# Java 逻辑回归 似然比检验实现教程
## 一、流程概述
实现Java逻辑回归的似然比检验，可以分为以下几个步骤：
1. 数据准备：获取并整理用于训练和测试的数据集。
2. 特征工程：对数据进行特征选择、变换和标准化等处理。
3. 模型训练：使用逻辑回归算法训练模型。
4. 模型评估：对训练好的模型进行评估，并计算似然比检验的结果。
下面将详细介绍每个步骤的具体实现方法。
## 二
原创
2023-11-30 11:48:03
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开始预测的是y是一个离散值 利用我们学过的线性回归，这看起来并没有什么不妥，可是当我们在很远的地方又有了一个样本，就不太合适了。 线性回归的值会大于1或者小于小于0 而我们接下来要学习的这个算法，函数值一直介于0与1之间，是一个分类算法 这两个函数名词对应的是同一个函数， g(z)=1/1+e的-z次幂 其中z=θ的转置与x的乘积决策边界 根据这个函数来比较，当函数值>=0.5时，我们就预测
One of the most fundamental concepts of modern statistics is that of likelihood. In each of the discrete random variables we have considered thus far,
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2016-03-01 18:53:00
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