这篇文章写得太好了，正好我也在看机器学习实战这本书！
机器学习实战书中没有具体推理权重向量θ更新的过程，仅仅是下面三行代码
（1）求A=x.θ；（2）求E=sigmoid(A)-y；（3）求θ:=θ-α.x'.E,x'表示矩阵x的转置。 为什么这样更新？？？ Logistic回归总结作者：洞庭之子微博：洞庭之子-Bing（2013年11月）1.引言看了S
知识储备：Logistic回归进行分类的主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。数学基础： Sigmoid函数：一种阶跃函数，用于接受所有的输入然后预测出类别，相较于单位阶跃函数在0附近的曲线变化较为平滑易于处理。 Sigmoid函数的输入记为z，由下面公式得出： 其中x为分类器的输入数据，w为最佳参数。梯度上升
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2024-06-03 11:12:45
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本文简单整理了以下内容：（一）线性回归（二）二分类：二项Logistic回归（三）多分类：Softmax回归（四）广义线性模型 闲话：二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型（忘记了为什么看完《统计学习方法》第一章之后直接就跳去了第六章，好像是对“逻辑斯蒂”这个名字很感兴趣？。。。），对
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2024-05-14 19:06:10
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机器学习实战 5.1Logistic回归基础介绍一、前言本文结合apachecn和Jack Cui的文章进行整合 加上自己的看法 旨在把Logistic解释清楚~本文出现的所有代码，均可在github上下载，不妨来个Star把谢谢~：Github代码地址二、Logistic回归与梯度上升算法Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归，但是它是用来做分类的，例如预测明天是否会下雨。首先，
logistic回归模型前言logistic回归模型logit变换几率logistic模型二项逻辑回归模型损失函数logistic回归模型的应用logistic回归模型的评价前言从这一期开始，我们准备介绍一系列机器学习算法模型，主要包括logistic回归，决策树，随机森林，关联规则，朴素贝叶斯，支持向量机，隐式马尔可夫，因子
原创
2022-04-08 17:56:00
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logistic回归模型从这一期开始，我们准备介绍一系列机器学习算法模型，主要包括logistic回归，决策树，随机森林，关联规则，朴素贝叶斯，支持向量机模型，隐式马尔可夫模型，因子分析，主成分分析，聚类，多元线性回归，时间序列，协同过滤，XGBoost，LightGBM等，大致包括模型的引入背景，背后数学原理，模型的应用范围，模型优缺点及改进建议以及具体工程实践。
原创
2021-06-05 20:28:15
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Softmax回归Contents [hide]1 简介2 代价函数3 Softmax回归模型参数化的特点4 权重衰减5 Softmax回归与Logistic 回归的关系6 Softmax 回归 vs. k 个二元分类器7 中英文对照8 中文译者简介在本节中，我们介绍Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签 可以取两个以上的值
在我们做统计分析之前，面对大量杂乱无章的数字往往会做个散点图，以对数据有直观的了解。例如，某超市的销售主管想要知道，顾客的收入水平是否对购买新的智能手机有影响。为此，他选择了12为顾客，调查他们的月收入（X）以及是否购买了新的手机，购买记为{Y=1}，未购买记为{Y=0}。调查结果为12位受访者有7位购买了新手机。我们的第一想法就是试试用线性回归看能否较好地描述这个问题。因此可得以下回归直线：P=
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2024-03-29 13:34:15
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逻辑回归符合伯努利分布。伯努利分布就是我们常见的0-1分布，即它的随机变量只取0或者1，各自的频率分别取1−p和p，当x=0或者x=1时，我们数学定义为：所以在常规的逻辑回归模型中，只有两个类别，0或者1，适合二分类问题。模型函数逻辑回归模型可以看成是将线性回归模型放入一个sigmoid函数中。线性回归模型为。sigmoid函数是。所以逻辑回归模型函数是。sigmoid函数的范围为[0,1]，所以
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2024-07-29 15:28:50
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逻辑回归的基本过程：a建立回归或者分类模型--->b 建立代价函数 ---> c 优化方法迭代求出最优的模型参数 --->d 验证求解模型的好坏。1.逻辑回归模型： 逻辑回归（Logistic Regression）：基于线性回归的分类算法。一般用于解决二分类问题。线性回归模型如下：
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2024-05-06 20:51:38
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文章目录引言5.1基于logistic回归和sigmoid函数的分类5.2基于最优化的最佳回归系数确定5.2.1梯度上升法5.2.2训练算法5.2.3分析数据：画出边界线5.2.4随机梯度上升5.3示例：从气病症预测病马的死亡率5.3.1准备数据5.3.2 测试算法：用Logistic回归进行分类5.4小结 引言利用logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以
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2024-02-08 07:35:38
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有监督模型1. 线性回归1.1 线性模型xi和h0是已知的观测值，需要求得theta的参数值，这一步其实就是在拟合一个截断面。当求得theta后，只需要给定xi的值，就可以推断出h0的值，起到了预测的作用。1.2 如何求得theta1.2.1 似然函数如果theta是被已经求得，那么预测如下公式所示。y_pred会与真实值有一定的偏差，我们将偏差记作ε，此时真实值与预测值之间的关系可以表示为（即似
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2024-04-28 18:53:45
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logistic回归不是线性回归，线性回归是一种预测算法，logistic回归是一种分类算法。什么是回归，如果存在一些数据点，用一条直线对数据进行拟合，这个拟合的过程就叫做回归。logistic回归就是根据数据的边界建立回归方程以此来进行分类。logistic回归算法训练分类器就是寻找最佳拟合参数。Sigmoid函数当x取值为0的时候 函数的值为0.5 ，当x变大是 函数值趋近与1，当x减小是
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2024-03-13 13:25:58
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目录一、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类1.1 Logistic回归的一般过程1.2 Sigmoid函数二、基于优化方法的最佳回归系数确定2.1 梯度上升算法2.2 梯度下降算法2.3 使用梯度上升找到最佳参数2.4 分析数据画出决策边界三、训练算法：随机梯度上升算法3.1 随机梯度上升算法3.2 随机梯度上升算法改进四、从疝气病症预测病马的死亡率4.1 准备数据：处理数据中的
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2024-04-12 09:25:22
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1. 基本知识一、Logistic回归的一般过程 1、收集数据：采用任意方法收集数据 2、准备数据：需要进行距离计算，数据类型为数值型 3、分析数据：采用任意方法对数据进行分析 4、训练算法：寻找最佳的分类回归系数 5、测试算法：一旦训练步骤未完成，分类将会很快 6、使用算法：first，我们需要输入一些数据，将其转换成对应的结构化数值。second，基于训练好的回归系数，进行简单回归
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2024-03-20 15:40:27
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写在前面：在本篇博客中，旨在对线性回归从新的角度考虑，然后引入解决线性回归中会用到的最大似然近似（Maximum Likelihood Appropriation－MLA）求解模型中的参数，以及梯度下降法解决MLA。然后分析加入不同范数（L0, L1, L2）对线性回归的影响。其次，另外一个重点是Logistic回归，他们分别用来做回归和分类。线性回归与Logistic回归的区别，以及由Logis
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2024-08-13 11:24:48
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目录1.Logistic回归概述1.1 Sigmoid函数1.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定1.2.1 极大似然估计1.2.2 梯度上升法1.2.3 梯度下降算法 2.Logistic实例分析2.1准备数据2.2使用梯度上升算法进行分类3.实验总结 Logistics回归模型通常被用于处理二分类问题，它是一种用于分析各个影响因素（x1,x2,...xn）与分类结
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2024-04-01 21:53:14
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机器学习（六）：Logistic回归（基础篇）Logistic回归与梯度上升算法Logistic回归是众多分类算法的一员，与其他线性回归不一样，Logistic通常适用与分类。在日常生活中，Logistic回归用于二分类问题，例如：预测明天是否会下雨。它也可以用于多分类问题。让我们先了解一下什么是Ligistic回归1.Logistic回归说到回归，大家都会先想到线性回归。那什么是回归呢？假设现在
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2023-12-15 20:20:23
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ogistic regression属于概率型非线性回归，它是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量
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2023-05-18 15:21:56
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引言LOGISTIC回归在信用评分卡开发中起到核心作用。由于其特点，以及对自变量进行了证据权重转换（WOE）,LOGISTIC回归的结果可以直接转换为一个汇总表，即所谓的标准评分卡格式。通常，LOGISTIC回归可以用一个名义或顺序因变量的建模。然而，本书仅限于介绍二元因变量的情况，因为这是大多评分卡申请的情况。本章将介绍LOGISTIC回归的基本公式，用于建立模型的PROC LOGISTIC的主
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2024-04-18 14:22:32
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