目录：第3章 线性分类3.2 基于Softmax回归的多分类任务3.2.1 数据集构建3.2.2 模型构建3.2.2.1 Softmax函数3.2.2.2 Softmax回归算子3.2.3 损失函数3.2.4 模型优化3.2.4.1 梯度计算3.2.4.2 参数更新3.2.5 模型训练3.2.6 模型评价 第3章 线性分类注： 这篇内容接上一篇，该篇代码有的调用了上篇的函数。3.2 基于Softm
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2024-04-20 10:08:24
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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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2023-10-13 09:14:38
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目录一、什么是Logistics回归二、sigmoid函数三、梯度上升法四、代码实现数据导入 决策边界 梯度上升 五、总结一、什么是Logistics回归logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因
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2023-11-27 17:48:58
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# Python 有序多分类Logistic回归
有序多分类Logistic回归（Ordinal Logistic Regression）是一种用于处理有序类别响应变量的统计方法。在日常生活中，我们经常见到有序分类数据的例子，比如评分系统（“差”，“一般”，“好”，“非常好”），这种情况非常适合使用有序多分类Logistic回归进行建模。
本文将介绍如何使用Python中的statsmodel
一 Logistic回归与梯度上升算法Logistic回归是众多回归算法中的一员。回归算法有很多，比如：线性回归、Logistic回归、多项式回归、逐步回归、令回归、Lasso回归等。我们常用Logistic回归模型做预测。通常，Logistic回归用于二分类问题，例如预测明天是否会下雨。当然它也可以用于多分类问题，不过为了简单起见，本文暂先讨论二分类问题。首先，让我们来了解一下，什么是Logis
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2024-02-07 10:17:56
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# 实现 Python 多分类 Logistic 回归模型
在机器学习中，Logistic 回归是一种基本但非常有效的分类算法。它不仅可以用于二分类问题，还可以扩展应用于多分类问题。本文将指导初学者如何利用 Python 实现一个多分类 Logistic 回归模型。
## 流程概述
在实现多分类 Logistic 回归模型的过程中，我们将遵循下列流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-17 05:22:34
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机器学习 逻辑回归之softmax回归多类别分类-鸢尾花案例一、前言二、假设函数三、One-Hot 独热编码四、代价函数五、梯度下降六、原生代码实现6.1 加载并查看数据6.2 添加前置与数据分割6.3 迭代训练6.4 验证数据七、sklearn代码实现八、参考资料 PS：softmax回归损失函数梯度下降，求导部分没使用指示函数和向量，直接针对单变量进行推导。网上其他资料都比较抽象，找了很久
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2024-05-06 20:47:22
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主要内容分类与回归介绍逻辑回归（Logistic Regression）—二分类问题高级优化算法多元分类一、分类与回归介绍监督机器学习问题主要有两种，分别叫做分类与回归分类问题使用逻辑回归解决；回归问题使用线性回归解决区别分类任务和回归任务的简单方法：就是看输出是否具有某种连续性1.1 分类分类问题的目标是预测类别标签，这些标签来自预定义的可选列表分类问题可分为二分类和多分类
二分类：在两个
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2024-04-06 01:18:37
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逻辑回归：即可以看做回归算法，也可以看做分类算法。一般当做分类算法来用，解决二分类问题，如果要解决多分类问题，需要自己改进。 看下逻辑回归的问题点，对于逻辑回归来说，解决二分类问题。我们需要加入一个sigmoid函数求出我们的概率P，然后将结果分类为1和0两类对于我们的逻辑回归来说，我们也采用梯度下降法的进行模型的构建。所以我们还是需要对我们的损失函数J进行求导操作下面附上推导公式，具体
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2024-10-08 16:37:52
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一、统计软件简介 1、SPSS统计简介 SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服
Logistic回归：换上“S型曲线马甲”的线性回归Logistic Regression = Linear Regression + Logistic(Sigmoid) Function分类问题分类问题根据要划分的类别数量，可分为：二元分类（Binary Classification）多分类（Multi-class Classification）：多用Softmax函数解决。Softmax函数怎
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2023-07-05 18:22:05
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# Python多分类Logistic回归模型实现指南
在机器学习中，Logistic回归是一种常用的分类模型。这篇文章旨在为刚入行的小白提供一个清晰的方向，帮助你理解如何使用Python实现一个多分类的Logistic回归模型。下面我们将分步骤介绍整个流程，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
下面的表格展示了实现多分类Logistic回归模型的步骤：
| 步骤 | 描述
基于逻辑回归的分类预测 基本概念：逻辑回归也被称为广义线性回归模型，它与线性回归模型的形式基本上相同，都具有 ax+b，其中a和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将ax+b作为因变量，即y = ax+b，而logistic回归则通过函数L将ax+b对应到一个隐状态p，p = L(ax+b)，然后根据p与1-p的大小决定因变量的值。逻辑回归 原理简介： 以二分类为例。（事实上
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2024-04-03 15:39:03
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问题简介 假设今天医院有一位病人要诊断他的肿瘤是良性的还是恶性的，诊断只可能有两个结果，良性的用0表示，恶性的用1表示，这就是一个典型的分类问题，而且是简单的二分类问题。 如果分类的结果不止有两个，例如通过前段时间的天气数据来预测明天的天气情况，可能有下雨、下雪、晴朗、多云等多种结果，这种就
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2024-03-28 17:16:54
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## 如何实现 Python 多分类 Logistic 回归模型
在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 实现一个多分类的 Logistic 回归模型。接下来，我们将通过一个清晰的流程来概述整个过程，并详细解释每一步所需的代码和解释。
### 流程概述
以下是实现多分类 Logistic 回归的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据准备
# 有序多分类Logistic回归的Python程序
有序多分类Logistic回归（Ordinal Logistic Regression）是一种用于处理有序分类数据的统计方法。这种方法扩展了二元Logistic回归，可以在因变量具有顺序关系时更有效地建立模型。本文将介绍这种方法的基本概念、适用场景，并通过Python代码示例来演示如何实现有序多分类Logistic回归。
## 1. 什么是
1. logistic分类几乎所有的教材都是从logistic分类开始的，因为logistic分类实在太经典，而且是神经网络的基本组成部分，每个神经元(cell)都可以看做是进行了一次logistic分类。所谓logistic分类，顾名思义，逻辑分类，是一种二分类法，能将数据分成0和1两类。logistic分类的流程比较简单，主要有线性求和，sigmoid函数激活，计算误差，修正参数这4个步骤。前
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2024-04-24 14:35:29
37阅读
对时间序列进行分类是应用机器和深度学习模型的常见任务之一。本篇文章将涵盖 8 种类型的时间序列分类方法。这包括从简单的基于距离或间隔的方法到使用深度神经网络的方法。这篇文章旨在作为所有时间序列分类算法的参考文章。时间序列定义在涵盖各种类型的时间序列 (TS) 分类方法之前，我们先统一时间序列的概念，TS 可以分为单变量或多变量 TS。单变量 TS 是一组有序的（通常）实数值。多变量 TS 是一组单
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2023-10-12 21:05:06
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# 如何实现有序多分类logistic回归 R语言
## 流程
下面是实现有序多分类logistic回归的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 拟合模型 |
| 3 | 预测 |
| 4 | 评估模型 |
```mermaid
classDiagram
class 数据准备
class 拟合模型
cla
原创
2024-02-19 04:44:31
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# Python常用有序多分类模型
在机器学习领域，有序多分类模型是一种常见的分类模型，它可以将实例分为多个有序的类别。Python提供了许多常用的有序多分类模型，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。这些模型可以帮助我们处理各种分类问题，如文本分类、图像分类等。
## 有序多分类模型的应用场景
有序多分类模型适用于那些类别之间存在一定顺序关系的分类问题。比如，商品评分可以分为1星到5
原创
2024-03-12 06:13:31
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