逻辑回归（Logistic Regression）原理是一种用于解决二分类（0或1）问题的统计学习方法。虽然名字中包含了“回归”二字，但实际上它是一种分类方法，只是其数学实现上借鉴了回归的思想。以下是逻辑回归的主要原理：模型假设： 逻辑回归假设因变量（即要预测的目标变量）服从伯努利分布（Bernoulli distribution），即对于给定的输入x，输出y的概率为p，则1-p为y不发生的概率。
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2024-10-06 14:10:04
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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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文章目录什么是逻辑回归逻辑回归的优缺点Logistic回归的主要用途常规步骤构建预测函数h(x)构造损失函数J梯度下降法求最小值向量化正则化多分类问题逻辑回归和多重线性回归的区别 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，最大的区别就是在于他们的因变量不同，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:广义线性模型（generalizedlinear
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2024-03-15 14:46:39
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文章目录1. 分类问题2. 假设表示3. 决策边界4. 代价函数5. 梯度下降6. 高级优化7. 多类别分类 Logistic回归是一种广义的线性回归分析模型。它是一种分类方法，可以适用于二分类问题，也可以适用于多分类问题，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。实际中最为常用的就是二分类的logistic回归，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。用于两分类问题。其基本思想为： a. 寻
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2024-02-25 08:33:50
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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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最近一直在看机器学习相关的算法，今天学习logistic回归，在对算法进行了简单分析编程实现之后，通过实例进行验证。一 logistic概述 &
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2024-03-20 13:36:49
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可能你要问了，我们是在讨论“机器学习”，为何要纠结“Logistic”一词的译法呢？并不是因为我们“好为人师”，而是这关系到对“Logistic 回归”内涵的理解。下面我们就从为什么需要 Logistic 回归开始说起。为什么需要Logistic回归首先，需要强调的是，Logistic 回归也属于监督学习之列，虽然带有“回归”二字，但它却是名副其实的“分类”算法。通过前面的学习，我们知道，分类与传
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2024-06-23 22:25:49
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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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Logit回归分析用于研究X对Y的影响，并且对X的数据类型没有要求，X可以为定类数据（可以做虚拟变量设置），也可以为定量数据，但要求Y必须为定类数据，并且根据Y的选项数，使用相应的数据分析方法。logit回归分析一般可分为三类，分别是二元logit回归、多分类logit回归、有序logit回归，三类logit回归区别如下：一、二元logit分析1.基本说明二元Logit回归
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2023-07-29 23:49:40
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一、逻辑回归二、判定边界当将训练集的样本以其各个特征为坐标轴在图中进行绘制时，通常可以找到某一个判定边界去将样本点进行分类。例如：线性判定边界：非线性判定边界：三、二分类和sigmoid函数sigmoid函数图像如下：四、损失函数1. 定义2. 极大似然估计上面是一种求损失函数的方式，我们也可以换一种方式来求损失函数，即极大似然估计。用极大似然估计来作为损失函数3. 正则化五、最小化损失函数 同样
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变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b，而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p，p =L(w‘x+b),然后根据p
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2024-03-12 16:16:11
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案例分析：传统的出行行为研究主要集中在因素对于出行者行为的影响程度分析，利用多元logistic回归模型结果分析单一因素或特定情境下的方式选择行为变化。本案例侧重于研究多因素协同作用下的居民出行选择行为，通过建立多元logistic回归模型分析对出行者选择交通方式具有显著影响的因素，定量显示各影响因素的影响程度大小以及各类出行者的选择意向变化率。通过计算各类人群的交通方式选择概率，从而根据交通环境
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2023-11-26 09:25:49
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Logistic回归算法Logistic回归是众多分类算法中的一员。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Logistic回归。1： Logistic回归（相当于sigmoid 函数） 假设现在有一些数据点，我们利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
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2024-01-21 06:41:21
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这一部分是对吴恩达机器学习多类别logistic回归部分内容的总结，主要分为以下几个部分1.数据预处理2.图形绘制3.多类别Logistic回归如图所示，当一群数据需要分成多个类别时，所用到的方法就是形成一个伪类，然后逐个判断，说的具体一点，就是比方说判断一个手写数字是0-9的哪一个，那么就建立1或非1,2或非2等等，判断十次，然后选取最大似然值。，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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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
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2024-03-24 10:48:36
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医学研究中，二分类结局也是我们常常会遇到的，除logistic影响因素分析，还有重点研究某个/多个焦点因素与结局之间的关系的焦点因素研究，而焦点因素研究中不仅可以采用先单后多的统计策略，还可以考虑另一种典型的分析策略——多模型控制混杂！即通过3-5个模型逐步调整协变量数量来探讨暴露与结局的关联，在论文中通常如下图所示，仅列出不同模型中焦点暴露的回归结果，更加清晰简洁，一目了然！但是使用SPSS或R
一看到logistics回归分类器，第一反应这个不是统计上的logistics回归嘛，其实是一样的，之前也给大家写过logistics回归的做法，今天放在机器学习的框架下再写一次。logistic regression is a supervised learning method that predicts class membership何为logistic regression?logist
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2024-04-01 08:42:49
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