# linear_model.LogisticRegression 逻辑回归回归分类器（又叫logit回归，最大熵分类器）# linear_model.LogisticRegressionCV 带交叉验证的逻辑回归分类器# linear_model.logistic_regression_path 计算Logistic回归模型以获得正则化参数的列表# li
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2024-04-16 20:53:57
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线性回归与逻辑回归的正则化一、为什么要正则化？说起正则化要从过拟合问题说起。当我们拥有相当多的特征时，机器学习出来的假设可能在训练集上符合的很好，但是却未能在新的测试集上取得好的效果，这就是我们通常意义上所说的过拟合现象。通常意义上可以采用舍弃一部分特征的方法来避免过拟合，但是相对的会舍弃一些特征信息。当我们需要保留所有特征变量时，我们就会使用正则化的方法。在正则化过程中，我们将保留所有的特征变量
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2023-10-08 19:41:40
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"逻辑回归算法”（分类算法）
在这个算法里，我们的假设函数长这样： 简化一下，把叫做Z，那么原函数就变成了 图示如下： 是不是感觉长得很像累计分布函数啊…… （第二个图是累计分布函数的） 嗯。反正差不多，所以高数的知识可以直接拿过来用了。 逻辑回归算法，计算目的是为了分类。按照图中所示，当的时候，大于0.5，那么假如你要分类，1为在某类，0为不在某类，那四舍五入就是1个1……。同理，
算法原理模型逻辑回归模型是一个二分类的对数线性模型。令样本数据集为 其中，是样本的特征，是样本的类别，限定为0或1。逻辑回归模型的数学表达式为 单单看这个表达式可以发现，它跟上节讲到的感知机模型是很类似的，感知机使用sign函数对线性表达式进行转化，而逻辑回归是用了sigmoid函数，这也是为什么感知机中的类别标签是1和-1，而逻辑回归的类别标签是0和1。但是在算法思想上两者却完全不同，感知机利用
1.逻辑回归1.1 introduce 逻辑回归用于分类问题，例如判断一封邮件是否为垃圾邮件，一颗肿瘤为恶性肿瘤还是良性肿瘤。 如图所示，若依然使用线性回归训练模型，则本来拟合的曲线为左边那条，加入最右上角的数据后，拟合的曲线斜率减小了。因此我们需要改变策略，可以设定一个固定的阈值0.5，超过0.5则预测为1，低于0.5则预测为0。 因此，我们应当使我们的假设函数始终处于[0
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2024-03-20 16:47:46
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EX2 逻辑回归练习 假设你是一个大学某系的管理员，你想根据两项考试结果来确定每个申请人的录取机会。你有以前申请人的历史资料以作为逻辑回归的训练集。对于每一个训练集，你拥有每个申请人的两项考试的分数与最终录取与否的信息。绘出数据散点图figure; hold on;
%Find indices of postive and negative examples
pos = find(y==1);
n
在分类问题中,你要预测的变量 y 是离散的值,我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法,这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。在分类问题中,我们尝试预测的是结果是否属于某一个类(例如正确或错误)。分类问 题的例子有:判断一封电子邮件是否是垃圾邮件;判断一次金融交易是否是欺诈;之前我们 也谈到了肿瘤分类问题的例子,区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。我们可以用逻辑
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2024-04-15 20:44:24
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本文主要实现非线性可分数据的逻辑回归，包括特征映射，正则化等原数据原数据是关于是由2个特征和一个标签字段组成的资料，如果需要数据可以来“三行科创”微信公众号交流群索要。数据可视化看看原数据有什么特点import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as pltdata = pd.read_csv("CourseraML/
原创
2022-04-08 17:27:15
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本文主要实现非线性可分数据的逻辑回归，包括特征映射，正则化等
原创
2021-06-04 14:26:30
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逻辑回归是解决分类问题的最常用算法，不过常常也让人摸不着头脑。下面10道题带你简单了解逻辑回归算法背后的“逻辑”。逻辑回归模型1.逻辑回归是监督机器学习的算法吗？答案：是。逻辑回归之所以是监督机器学习的算法，原因在于它使用了真值对数据进行训练。监督机器学习训练模型时会有输入变量X和目标变量Y。2.逻辑回归主要用来做回归吗？答案：错。逻辑回归是分类算法，不要被它的名字给迷惑了
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2024-09-02 11:01:37
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#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得；#注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要、难理解或容易忘记的内容并做了些补充，并非是课堂详细笔记和要点；#标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容，参考文献列于文末。博主能力有限，若有错误，恳请指正；#------------------------------------------------------
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2024-08-30 16:56:10
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在之前的问题讨论中，研究的都是连续值，即y的输出是一个连续的值。但是在分类问题中，要预测的值是离散的值，就是预测的结果是否属于某一个类。例如：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；之前我们也谈到了肿瘤分类问题的例子，区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。 我们先说二分类问题，我们将一些自变量分为负向类和正向类，那么因变量为0，1；0表示负向类，1表示正向类。 如果用线性回归
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2023-08-10 14:11:07
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我们将讨论逻辑回归。 逻辑回归是一种将数据分类为离散结果的方法。 例如，我们可以使用逻辑回归将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。 在本模块中，我们介绍分类的概念，逻辑回归的损失函数（cost functon），以及逻辑回归对多分类的应用。我们还涉及正规化。 机器学习模型需要很好地推广到模型在实践中没有看到的新例子。 我们将介绍正则化，这有助于防止模型过度拟合训练数据。Classification
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2023-10-15 11:01:00
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逻辑回归(logistic regression)1.用来解决归类问题（只是由于历史上的原因取了回归的名字）2.二分归类（binary classification）定义：对于输入，输出值不连续，而是两个离散的值，eg:{0,1}方法：利用线性回归，将大于0.5的输出预测值设为1，小于0.5的输出预测值设为0.（目前不可行，因为归类问题不是线性函数，所以引入S型函数(Sigmoid Functio
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2024-07-08 22:35:50
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机器学习 第一章：机器学习基础 第二章：线性回归 第三章：逻辑回归 第四章：BP 神经网络 第五章：卷积神经网络 第六章：循环神经网络 第七章：决策树与随机森林 第八章：支持向量机 第九章：隐马尔科夫 第十章：聚类等算法 ... 正则化逻辑回归-python实现机器学习前言一、基础概念二、构造损失函数三、梯度下降法求解最小值四、正则化逻辑回归总结 基于吴恩达机器学习的习题 前言机器学习是从
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2023-11-23 20:27:26
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通过芯片在两种测试中的测试结果，建立正则化逻辑回归算法模型，来决定芯片是否通过测试（拥有过去芯片测试的数据集）一、导入库和数据集import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei
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2024-06-28 13:52:55
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最近使用LR的方法，训练了一个排序模型，边实践边总结，这篇说下LR相关的理论知识。一、LR的定义LR是Logistic Regression 的缩写，称为逻辑回归。假设数据集为,其中m代表数据个数，是数据的特征向量，维度为n，是其j维的值，是数据的类别，只有两个值{+1,-1}，1代表正样本，-1代表负样本。LR是一种分类模型，它通过以下公式判断出特征向量的类别：其中w是权重向量，代表着特征向量的
（声明：由于本人大二，能力有限，刚接触机器学习，且深度学习接触很少，而且也是第一次写博客，肯定有很多不足的地方，且知识介绍的比较浅薄，望大家及时斧正，我会不断提升的，谢谢）一、（使用PyTorch实现） 1，首先就是要明白基本要素，有模型、数据集，损失函数、优化函数-随机梯度下降 2，然后就是基本流程，首先生成数据集 然后使用图像来展示数据集 然后就是读取数据集、初始化模型参数、定义模型、定义损失
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2024-04-05 09:40:32
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在分类问题中,你要预测的变量 y 是离散的值,我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法,这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。在分类问题中,我们尝试预测的是结果是否属于某一个类(例如正确或错误)。分类问 题的例子有:判断一封电子邮件是否是垃圾邮件;判断一次金融交易是否是欺诈;之前我们 也谈到了肿瘤分类问题的例子,区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。我们可以用逻辑
第三章，逻辑回归(分类)and正则化上半部分：逻辑回归假设函数： （可以通过增加多项式来拟合曲线） 要求： 重新定义函数为： g(z)图像： 新的代价函数： 图像：合并：（和线性回归类似，h(x)不同，有除以m） 1.决策边界：对应h(x)=0.5，即theta' * X=0。2.
