逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇，主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法，最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系，以及在多分类问题上的推广。逻辑回归问题实际工作中，我们可能会遇到如下问题：预测一个用户是否点击特定的商品判断用户的性别预测用户是否会购买
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2024-08-25 20:56:05
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介绍sklearn的决策树算法参数，以及使用决策树训练出结果。最后将训练出的决策树模型转化为可视化的pdf文件。
前情提要上面两篇介绍了那么多决策树的知识，现在也是时候来实践一下了。Python有一个著名的机器学习框架，叫sklearn。我们可以用sklearn来运行前面说到的赖床的例子。不过在这之前，我们需要介绍一下sklearn中训练一颗决策树的具体
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2024-10-20 11:38:01
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logistic.java建立模型函数buildClassifier(Instances train)获取测试类的实例化对象，在调用测试方法来测试传入的数据集getCapabilities().testWithFail(train);将数据集中，所有有缺失数据的记录删除，自带的清洗功能train = new Instances(train);train.deleteWithMissingClass
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2024-09-01 15:34:06
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目录一、LogisticRegression的用法二、参数注解一、LogisticRegression的用法LogisticRegression()函数是Sklearn库中的，主要用于逻辑回归，from sklearn.linear_model import LogisticRegression官方给出的用法：class sklearn.linear_model.LogisticRegressio
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2024-04-01 14:26:30
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概述最优化算法, 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(该线称为最佳拟合直线), 这个拟合过程就称作回归根据现有数据对分类边界线建立回归(‘回归’源一词于最佳拟合, 表示要找到最佳拟合参数集)公式, 以此进行分类优点:计算代价不高, 易于理解和实现缺点:容易欠拟合, 分类精度可能不高适用数据类型连续型和标称型Logistic回归分类器实现过程我们想要的函数应该是, 能接受所有输入
本节不仅介绍了Logistic回归在sklearn中模型应用，还介绍了liblinear、牛顿法、拟牛顿法(DFP算法、BFGS算法、L-BFGS算法)、梯度下降、随机梯度下降等，正文如下，欢迎围观喔~~(我的字迹请大家别吐槽了，已放弃治疗，捂脸~`~)上一篇主要是学习了Logistic回归(Logistic Regression)算法笔记(一)-Python，用基础Python实现了Logist
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2023-10-08 19:10:10
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逻辑回归算法，虽说名字有回归，实则是一个分类模型，而且是二分类。 Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型（Discriminative Model） g(z) = 11+e−z
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2024-05-06 20:38:28
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# Logistic Regression 在 Python 中的应用与常见问题
Logistic Regression（逻辑回归）是一种广泛使用的分类算法，它通常用于解决二分类问题。尽管名字中包含“回归”，逻辑回归实际上是一种分类方法，通过对输入数据进行建模来预测输出的类别。然而，在实际应用中，使用 Python 的 `scikit-learn` 库调用逻辑回归时，可能会遇到“没有返回结果”的
什么是逻辑回归？Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型(generalizedlinear model)。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同。如果是连续的，就是多重线性回归；如果是二项分布，就是Logistic回归；如果是Poisson分布，就是P
机器学习中的逻辑回归Logistic Regression假设数据服从 u=0, s=1 的逻辑斯蒂分布 logistic回归为什么要使用sigmoid函数Logistic Function逻辑回归（Logistic Regression）的名称是由其使用的核心函数–Logistic function得来的。Logistic函数也叫作Sigmoid函数，最初由统计学家发明用来描述生态学中人口增长的
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2024-09-29 14:49:01
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# 用Python进行Logistic回归分析与结果展示
Logistic回归是一种广泛使用的统计方法，用于分析变量之间的二元关系。在进行Logistic回归分析时，除了模型的准确性，P值也是一个重要的评估指标。P值可以帮助我们判断独立变量与因变量之间的关系是否显著。本文将通过Python中的`statsmodels`库进行Logistic回归分析，并展示如何提取P值。
## 安装必要的库
原创
2024-09-20 05:47:33
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# 深度学习的loss训练结果输出教程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(准备数据集) --> B(搭建神经网络模型);
B --> C(设置损失函数);
C --> D(选择优化器);
D --> E(训练模型);
E --> F(输出loss训练结果);
```
## 整体流程
为了实现深度学习的loss训练结果
原创
2024-05-11 06:51:34
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Logistic Regression与Logistic Loss前言Logistic RegressionLogistic LossLogistic Loss与Cross Entropy Loss 前言神经网络的输出通常为Z=wTx+b，为了后续分类，需要将编码Z转换为概率。因此需要满足两个条件：一是概率应该为0~1，二是分类的概率总和为1。Logistic RegressionLogisti
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2024-04-22 13:02:08
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Logistic regression, despite its name, is a linear model for classification rather than regression. Logistic regression is also known in the literature as logit regression, maximum-entropy classificat
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2024-06-12 21:26:53
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飞桨预训练模型应用工具PaddleHub一、概述首先提个问题，请问十行Python代码能干什么？有人说可以做个小日历、做个应答机器人等等，但是我要告诉你用十行代码可以成功训练出深度学习模型，你相信吗？放心！这个真的可以有，飞桨的PaddleHub可以帮您轻松实现。PaddleHub是飞桨生态下的预训练模型的管理工具，旨在让飞桨生态下的开发者更便捷地享受到大规模预训练模型的价值。用户可以通过Padd
# Python如何评价回归结果Logistic Regression
在机器学习中，Logistic Regression（逻辑回归）是一种常用的分类算法。它广泛应用于各个领域，用于预测某个事物的类别。在本文中，我们将讨论如何评价Logistic Regression的回归结果，并给出相应的示例代码。
## Logistic Regression简介
Logistic Regression是
原创
2024-01-20 05:28:34
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在数据科学和机器学习的领域，逻辑回归（Logistic Regression）是一种非常常见的分类算法，广泛应用于二分类问题。本文将带你了解逻辑回归的基本原理，并具体演示如何在Python中实现这一算法，重点关注如何查看模型的结果，并用可视化的方式展示数据分析的结果。
## 什么是逻辑回归？
逻辑回归是一种统计学方法，用于预测分类变量的概率。与线性回归不同，它采用的是逻辑函数（sigmoid函
0. 引入下面是一个简单的数据集：x_data = np.array( [[1,1,1 ],[2,4,8],[3,9,27],[4,16,64]] )
y_data = np.array( [3,2,0,5] )用sklearn自带的的LinearRegression，得到的结果（这是正确结果）。model.coef_ = array([15.16666667, -8.5 , 1
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2024-10-09 14:30:27
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代码及数据：https://github.com/zle1992/MachineLearningInAction
logistic regression优点:计算代价不高，易于理解实现，线性模型的一种。缺点:容易欠拟合，分类精度不高。但是可以用于预测概率。适用数据范围:数值型和标称型。准备数据： 1 def loadDataSet():
2 dataMat,labelMat = [],[
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2024-02-03 05:03:20
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前请提要 Pytorch学习笔记（一）－－Tensor和VariablePytorch学习笔记（二）－－autograd and dynamic-graphPytorch学习笔记（三）－－linear regression andgradient descend（线性回归和梯度下降）一．ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型logistic模型是一种广义回归模型，但是他更多的用于分类问题． logistic回归会对
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2024-01-01 15:42:21
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