本节主要内容：目的：寻找一个非线性函数Sigmoid的最佳拟合参数，求解过程由优化算法来完成。最优化算法，最常用的是梯度上升算法，而梯度上升算法又可以简化为随机梯度上升法，随机梯度上升法占用的计算资源更少，是一个在线算法，可以在新数据到来时完成参数的更新，而不需要重新读取整个数据集进行批量处理。Logistic 回归的一般过程收集数据：采用任意方式收集数据准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数
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2024-06-12 08:52:48
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文章目录一、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类二、基于最优化方法的最佳回归系数确定1、Python3实战2、算法改进 —— 随机梯度上升算法1）随机梯度上升算法2）回归系数与迭代次数的关系三、示例：从疝气病症预测病马的死亡率1、实战背景2、准备数据3、使用Python构建Logistic回归分类器四、总结 一、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类Logistic回归
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2024-04-24 10:55:55
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本文总结与<machine learning in action>一书一. Logistic回归简介 1. 回归： 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合(最佳拟合直线)，这个拟合过程成为回归。“回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数值。&nbs
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2024-02-18 20:37:36
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文章目录理论推导Logistic回归的一般过程基于 Logistic 回归和 Sigmoid 函数的分类训
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2022-07-13 11:20:59
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本案例为：使用逻辑回归对良恶性肿瘤二分类温馨提示：代码左右滑动可查看完整# 导入pandas与numpy工具
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2021-07-12 13:50:44
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Sigmoid 函数 和 Logistic 回归分类器 最优化理论初步 梯度下降最优化算法 数据中的缺失处理基于Logistic 回归 和 Sigmoid 函数的分类Sigmoid 函数 : 性质: ...
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2023-02-18 00:24:23
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目录线性回归用线性回归找到最佳拟合直线程序8-1 标准回归函数和数据导入函数程序8-2 基于程序8-1绘图图片8-1 ex0的数据集和它的最佳拟合直线局部加权线性回归图片8-2 参数k与权重的关系程序8-3 局部加权线性回归函数图片8-3 局部加权线性回归结果示例：预测鲍鱼的年龄缩减系数来“理解”数据岭回归前向逐步回归权衡偏差与方差示例：预测乐高玩具套装的价格收集数据：使用 Google 购物的
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2021-04-15 18:42:34
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一、基于sigmoid函数的logistic回归import numpy as np
class LogisticRegression:
def __init__(self, n_iter=200, eta=1e-3, tol=None):
# 训练迭代次数
self.n_iter = n_iter
# 学习率
self.e
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2023-10-09 21:12:10
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1、总述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。2、由来 要说逻辑回归，我们得追溯到线性回归，想必大家对线性回归都有一定的了解，即对于多维空间中存在的样本点，我们用特征的线性组合去拟合空间中点的分布和轨迹。如下图所示：
在做logistics回归之前，我们要先对你要做预测的变量做个相关分析，找出和你因变量相关的自变量。我这里就不做了，直接用我处理之后的数据。 打开我们要分析的数据，单击“分析”，选择“回归”，然后选择“二元Logistics回归”，弹出下面的界面，如图： 把是否购买移到因变量框里面去，把消费金额和消费数量移动到协变量框里面去，然后单击“保存”按钮，弹出“Logistics回归：保
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2023-08-09 17:31:10
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logistic回归的基本思想 logistic回归是一种分类方法，用于两分类问题。其基本思想为： a. 寻找合适的假设函数，即分类函数，用以预测输入数据的判断结果； b. 构造代价函数，即损失函数，用以表示预测的输出结果与训练数据的实际类别之间的偏差； c. 最小化代价函数，从而获取最优的模型参数
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2018-05-01 21:39:00
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CART算法之前树构建的算法是ID3，每次选取最佳特征来分割数据，并按该特征的所有可=
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2022-12-03 00:01:47
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写在前面Logistic回归涉及到高等数学，线性代数，概率论，优化问题。本文尽量以最简单易懂的叙述方式，以少讲公式原理，，我们可以通过一条...
原创
2022-09-01 16:27:13
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# 机器学习代码实战教程
## 1. 概述
在本教程中，我们将帮助刚入行的小白了解如何实现机器学习代码实战。我们将按照以下步骤进行讲解，并提供每一步所需的代码和注释解释。
## 2. 整体流程
以下是实现机器学习代码实战的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 特征工程 |
| 3 | 模型选择与训练 |
| 4
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2023-09-02 13:37:08
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# 机器学习实战：代码示例与基本原理
机器学习作为当前科技发展的前沿领域，已被广泛应用于各个行业。通过算法让计算机从数据中学习，帮助我们解决实际问题。在本文中，我们将通过简单的代码示例来介绍机器学习的基本概念，并用甘特图和类图帮助您更好地理解项目实施过程与系统设计。
## 机器学习基本流程
机器学习的典型流程包括以下几个步骤：
1. **数据采集**：收集和准备数据集。
2. **数据预处
原创
2024-09-03 05:42:33
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Sigmoid函数 我们想定义一个函数，即能够接受所有特征输入(自变量)然后预测出类别(因变量)。在二分类的情况下，可以定义输出为0和1。比如要预测一个动物是不是鸟类，是则为1，不是则为0。具有这种性质的函数，比较简单的就是单位阶跃函数(Heaviside step function)。但是该函数在
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2020-04-24 00:32:00
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目录Logistic 回归本章内容回归算法Logistic 回归的一般过程Logistic的优缺点基于 Logistic 回归和 Sigmoid 函数的分类Sigmoid 函数Logistic 回归分类器图5-1 两种坐标尺度下的 Sigmoid 函数图基于最优化方法的最佳回归系数确定梯度上升法图5-2 梯度上升图梯度下降算法训练算法：使用梯度上升找到最佳参数图5-3 数据集图梯度上升算法的伪代码
原创
2021-04-15 18:42:15
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之前我们学习的机器学习算法都是属于分类算法，也就是预测值是离散值。当预测值为连续值时，就需要使用回归算法。
原创
2022-09-01 16:27:00
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“回归”与“树”在讲解树回归之前，我们看看回归和树巧妙结合的原因。线性回归的弊端线性回归需要拟合所有样本回归任务？我们来回顾下之前讲过的决策树方法，其...
原创
2022-09-01 16:27:29
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