问题1、线性回归（Linear Regression）和逻辑回归（Logistic Regression）有什么联系？2、逻辑回归的“逻辑”、“回归是什么意思”？回答1线性回归假设因变量和自变量之间是线性关系，一条直线。线性回归常用的参数估计是最小二乘法，期望找到一条直线，使样本点和直线的欧氏距离之和最小。逻辑回归是广义线性回归中的一种以对数几率函数为联系函数的特例，使用的参数估计方法是极大似然法
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2024-08-23 16:16:27
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数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1Y2vZ5Rvn2PpRkj9XhnZrXQ?pwd=yyds 提取码：yyds今日目标数据集合包括人们的编号、性别、年龄、估算工资、和是否购买某个东西 通过逻辑回归模型训练数据，实现从人们的年龄和其估算工资来预测其是否会购买某个东西。相关概念什么是逻辑回归简单来说，逻辑回归实际上是分类模型，常用于二分类即0、1分类 逻辑回归的本质是：
第三章.逻辑回归 3.2 正确率/召回率/F1指标正确率(Precision)和召回率(Recall)广泛应用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。概念：1).正确率：检索出来的条目有多少是正确的2).召回率：所有正确的条目有多少被检索出来3).F1：综合上面两个指标的评估指标，用于综合反映整体指标：F1=2*((正确率*召回率)/(正确率+召回率))4).取值范围：这几个
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2024-03-31 20:54:52
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范例题目： 建立一个逻辑回归模型预测一个学生是否通过研究生入学考试。N表示训练集中学生个数，Score1、Score2、 Score3、 Score4是N维数组，分别表示N个学生研究生初试、专业课复试、英语面试成绩、专业课面试成绩。Admitted是N维{0,1}数组，1代表被录取，0代表未被录取。给出逻辑回归的参数结构、初始化过程、损失函数（经验风险）设置，基于随机梯度下降和梯度下降的参数学习过
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2024-03-25 09:13:01
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回归分析的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法。通俗点来讲，就是根据几件事情的相关程度来预测另一件事情发生的概率。回归分析的目的是找到一个联系输入变量和输出变量的最优模型。回归方法有许多种，可通过 3 种方法进行分类：自变量的个数、因变量的类型和回归线的形状。1)依据相关关系中自变量的个数不同进行分类，回归方法可分为一元回归分析法和多元回归分析法。在一元回归分析法中，自变量只有一个，而在多元回
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2024-04-08 11:10:37
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常见的预测模型有回归于分类两类模型 回归问题：回归预测建模是将输入变量（X）的映射函数（f）近似为连续输出变量（y）的任务。既用一条曲线拟合已知离散数据。 分类问题：分类预测建模是将输入变量（X）到离散输出变量（y）的映射函数（f）近似的任务。 输出变量通常称为标签或类别。映射函数预测给定观察的类别或类别。回归与分类：回归问题预测连续数值 当我们试图预测的目标变量是连续的，比如在我们的住房例子中，
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2024-05-08 14:37:19
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机器学习篇-逻辑回归的分类预测1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。逻辑回
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2024-05-07 20:04:21
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机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测 1 逻辑回归的介绍和应用 1.1 逻辑回归的介绍 逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型
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2024-04-12 14:43:25
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吴恩达机器学习--逻辑回归学习记录前言一、干货代码二、实现效果1.拟合图2.数据分析结果三、学习过程中的记录数据集 前言本文主要记录在学习吴恩达机器学习中逻辑回归这一章的学习过程与要点，数据集附在文末。一、干货代码示例import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metric
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2024-04-07 13:19:14
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线性回归定义 线性回归属于机器学习中监督学习的范畴。其训练集中的数据一般拥有多个输入变量（也称特征）和一个输出变量，我们对训练集中的数据进行拟合，得到一条近似曲线，并输出为确定的连续函数，即预测函数，是一个从输入变量x到输出变量y的关系函数。然后就可以使用该预测函数对输入的数据进行结果预测。
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2024-05-10 03:19:01
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LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='liblinear', max_iter=100, multi_class='ovr', verb
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2024-02-19 22:03:13
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前言 scikit-learn是基于Python的一个机器学习库，你可以在scikit-learn库中选择合适的模型，使用它训练数据集并对新数据集作出预测。对于初学者来说，有一个共同的困惑：怎么使用scikit-learn库中的模型做预测？本文的目的就是解答这个困惑，手把手地教你使用机器学习模型。分以下三点内容：针对特定的预测如何选择合适的模型什么是分类预测什么是回归预测废话不多说，让我们开始吧！
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2024-03-18 12:25:14
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1.收集数据集并选择合适的特征： 在数据集上我们使用我们比较熟悉的Boston房价数据集，原因是：第一个，我们通过这些简单的数据集快速让我们上手sklearn，以及掌握sklearn的相关操作。第二个，我们用简单的数据集能更加清晰地介绍机器学习的相关模型，避免在处理数据上花费较大的精力。import pandas as pd
from sklearn import datasets
boston
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2024-05-11 19:46:42
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分类模型总结目录一、介绍1，分类2，sklearn库二，线性概率模型——逻辑回归1，介绍2，损失函数定义3，连接函数的选取3.1 Sigmoid函数4、逻辑回归鸢尾花数据集1，数据介绍2 ，相关性分析3，逻辑回归模型预测5，注意点一，知识点二，涉及的sklearn 三，SVM支持向量机1，线性分类器2，函数间隔与几何间隔1，间隔与支持向量2，函数间隔 3，几何间隔3，例题4，实
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2024-06-08 19:51:15
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如何用分类模型预测消费者行为？针对类别型变量进行分析预测的方式——逻辑回归分析分类模型和回归模型最明显的区别在于：回归模型预测的Y是数字型变量，如销售额分类模型中，所预测的Y主要是类别型变量，如用户是否购买的标签只会有0（未购买）和1（购买）什么是分类模型？分类模型是机器通过学习与训练已有的数据，从而预测新数据的类别。逻辑回归的定义最主流的分类分析方法就是进行逻辑回归建模
模型性能稳定模型
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2024-03-31 19:37:48
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逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析，是分类和预测算法中的一种。通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测。<一>我们首先讨论二分类的情况： 设有线性拟合方法(这里为样本x的向量化表示)： &nbs
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2024-05-01 14:35:41
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文章目录1 逻辑回归的介绍和应用1.1逻辑回归的介绍1.2逻辑回归的应用2 Demo实践Step1：库函数导入Step2：训练模型Step3：模型参数查看Step4：数据和模型可视化Step5：模型预测 1 逻辑回归的介绍和应用1.1逻辑回归的介绍逻辑回归（Logistic regression，简称LR）是一个分类模型逻辑回归，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。逻辑回归模型的优劣
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2024-04-01 17:58:53
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Lecture 6_Logistic Regression 逻辑回归6.1 分类问题 Classification6.2 假设表示 Hypothesis Representation6.3 决策边界 Decision Boundary6.4 代价函数 Cost Function6.5 简化的代价函数和梯度下降 Simplified Cost Function and Gradient Desce
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2024-05-06 22:58:26
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Alink漫谈(十) ：线性回归实现 之 数据预处理 文章目录Alink漫谈(十) ：线性回归实现 之 数据预处理0x00 摘要0x01 概念1.1 线性回归1.2 优化模型1.3 损失函数&目标函数1.4 最小二乘法0x02 示例代码0x03 整体概述0x04 基础功能4.1 损失函数4.1.1 导数和偏导数4.1.2 方向导数4.1.3 Hessian矩阵4.1.4 平方损失函数 in
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2024-08-09 14:45:57
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LogiReg_data数据集(逻辑回归)数据集中包含100行3列数据问题：根据已有的两个的特征及label进行分类如果逻辑回归的过程不清楚，可参见数据分析理论【3】之 逻辑回归与 数据分析理论【2】之 梯度下降和学习率目录查看文本中的数据逻辑回归各个模块数据标准化简单实现不同batchSize的对结果的影响不同学习率对结果的影响查看文本中的数据这份数据比较简单，也很容易就能找到分类的边界impo
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2024-05-12 11:53:10
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