逻辑回归 Logistic Regression一. 小测试二 . 决策边界三 . 逻辑回归中的多项式特征 一. 小测试上次博客的结尾，我们根据前面的分析给出了逻辑回归算法中最主要得到代码，那么下面我们用上期博客留下来的代码测试一下这个算法的可行性，还是以鸢尾花数据集为例：既然是测试嘛，数据就不要那么庞大了，简单一点就好!import numpy as np
import matplotlib
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2024-04-19 16:01:44
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逻辑回归（Logistic regression）三种梯度下降策略：批量梯度下降：容易得到最优解，但是由于每次考虑所有样本，速度很慢随机梯度下降：每次找一个样本，迭代速度快，但不一定每次都朝着收敛的方向小批量梯度下降：每次更新选择一小部分数据来算，实用对于 逻辑回归 不了解的，可以看看我写的这篇文章，或许可以帮助到你。URL: 逻辑回归算法-推导学习详细案例：根据学生的两门课成绩，决定学生是否被录
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2023-10-22 07:33:54
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文章目录前言一、逻辑回归能够解决什么？二、公式三、激活函数四、如何求得w六、逻辑回归代码实现五、sklearn demo总结 前言虽然名字带有回归，但实际上是一个常用的二分类算法，并且在预测的时候能够提供预测类别的概率。一、逻辑回归能够解决什么？逻辑回归可以很好的解决连续的线性函数无法很好的分类的问题，如图所示，左侧为线性回归，右侧为逻辑回归。二、公式p的含义为输入x为类别1的概率，其中因为是二
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2024-05-07 19:21:20
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（作者：陈玓玏）逻辑回归算是传统机器学习中最简单的模型了，它的基础是线性回归，为了弄明白逻辑回归，我们先来看线性回归。一、线性回归假设共N个样本，每个样本有M个特征，这样就产生了一个N*M大小的样本矩阵。令矩阵为X，第i个样本为Xi，第i个样本的第j个特征为Xij。令样本的观测向量为Y，第i个样本的观测值为Yi，那么就会有以下公式： （X+[1]N*1）*W = Y 也就是说，对于一批已经存在
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2024-05-01 20:16:30
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下面主要提供逻辑回归的代码。 数据下载：数据下载 这是老师布置的作业，现把完整代码附上。 代码如下（python 3.6）：# -*- encoding: utf-8 -*-
from __future__ import print_function
import numpy as np
import scipy.optimize as op
import matplotlib.pypl
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2024-06-23 06:36:18
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逻辑回归前言建议先了解线性回归，本文记录自己学习过程，不涉及具体理论过程导包import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt获取数据 数据是网上找的，下载链接，点我 就是100条数据，属性：坐标x, 坐标y, 类别filePath = 'dataSet.txt' # 路径自己改
data = [line.strip() for line in o
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2024-02-19 22:39:41
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线性逻辑回归的代码实现载入数据data = np.genfromtxt(r'data.csv', delimiter=',')
x_data = data[:, :-1] # 特征
y_data = data[:, -1] # 标签可以看到，这个数据集有3列，前两列为特征，最后一列‘1’和‘0’为标签 作图观察数据集def plot():
x0 = []
x1 = []
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2024-02-19 11:37:59
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机器学习——逻辑回归算法代码实现前言一、逻辑回归是什么？二、代码实现1.数据说明2.逻辑回归代码 前言 最近准备开始学习机器学习，后续将对学习内容进行记录，该文主要针对逻辑回归代码实现进行记录！ 一、逻辑回归是什么？逻辑回归概念篇可看博主之前的文章，传送门二、代码实现1.数据说明你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。
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2024-01-08 14:57:34
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logistic回归是一种广义的线性回归，通过构造回归函数，利用机器学习来实现分类或者预测。原理上一文简单介绍了线性回归，与逻辑回归的原理是类似的。预测函数(h)。该函数就是分类函数，用来预测输入数据的判断结果。过程非常关键，需要预测函数的“大概形式”， 比如是线性还是非线性的。 本文参考机器学习实战的相应部分，看一下数据集。// 两个特征
-0.017612 14.053064 0
-1
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2023-08-11 19:27:58
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逻辑回归（Logistic Regression）可以说是机器学习领域最基础也是最常用的模型，逻辑回归的原理以及推导以及扩展应用几乎是算法工程师必备技能。医生的病理诊断、银行个人行用评估、邮箱分类垃圾邮件等，无不体现逻辑回归精巧而广泛的应用。1. 逻辑回归基本原理 使用逻辑回归进行分类，就是要找到这样的分类边界，使其能够尽可能地对样本进行正确
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2024-05-10 07:50:12
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问题： 大家想必对MNIST数据集已经非常熟悉了吧？这个数据集被反复“咀嚼”，反复研究。今天我们将换个角度研究MNIST数据集。假设现在不使用卷积神经网络，又该使用什么方法来解决MNIST分类问题呢？一、观察数据 在开始分析数据问题之前，我们需要了解最基本的数据对象。最好的方法就是访问官网去看一看数据的构成。官网地址如下:MNIST。MNIST数据集包含四个部分：Training
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2024-06-28 14:15:37
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文章目录一、什么是逻辑回归？二、逻辑回归激活函数1、二分类sigmoid函数2、多分类softmax函数三、损失函数四、逻辑回归相关数学概念1、概率密度函数2、似然函数3、极大似然估计4、伯努利分布5、熵6、交叉熵 一、什么是逻辑回归？ 逻辑回归属于有监督机器学习算法的一种，虽然名字中带有回归，但是属于分类算法（输出变量为连续变量的预测问题是回归问题,输出变量为有限个离散变量的预测问题成为
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2024-01-30 08:31:12
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并不难。那么在这里，希望学习机器学习的小伙伴
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2023-10-10 11:47:45
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目录引言逻辑回归Matlab代码效果展示 Python代码效果展示 C++代码效果展示引言 本专栏第三个机器学习算法：逻辑回归算法，全部代码通过Github下载，使用Matlab，Python以及C++三种语言进行实现。其中Matlab的代码可以直接运行，Python与C++的代码需要
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2023-10-05 14:17:16
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1，什么是逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归用于二分分类问题，二分分类问题的标签值只有两个，比如 对于一首歌喜欢或者不喜欢；对于一件商品，喜欢或者不喜欢；对于某个考生，考试成绩 及格或者不及格。其思想也是基于线性回归（Logistic Regression属于广义线性回归模型），分类算法用到了逻辑函数 ，因为逻辑函数的参数又用到了线性回归函数，所以才被称为逻辑回归。逻辑函数
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2023-10-08 20:00:37
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概念 代价函数关于参数的偏导 梯度下降法最终的推导公式如下 多分类问题可以转为2分类问题 正则化处理可以防止过拟合，下面是正则化后的代价函数和求导后的式子 正确率和召回率F1指标 &n
原创
2022-06-27 21:32:06
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## 用Python实现逻辑回归
逻辑回归是一种广泛使用的统计方法，可以用于分类问题，尤其是二分类问题。在这篇文章中，我将教你如何使用Python实现逻辑回归。我们将带你一步步完成整个过程，从数据准备到模型评估，确保你能理解每一步的操作。
### 整体流程
在实现逻辑回归之前，我们需要明确整个过程的步骤。下面是一个详细的流程图和步骤表格。
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-09-18 06:04:30
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# 实现逻辑回归的Java代码
## 概述
在这篇文章中，我将教会你如何用Java实现逻辑回归算法。逻辑回归是一种常用的分类算法，它用于根据给定的数据集预测出离散的输出值。本文将以简单明了的方式介绍逻辑回归的实现步骤，并提供相应的Java代码示例。
## 流程图
下面是逻辑回归算法的流程图，用于展示整个实现过程。
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 数
原创
2023-08-05 14:36:18
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# 用Java实现逻辑回归
逻辑回归是一种常见的分类算法，在二分类问题中非常有效。在这篇文章中，我们将帮助刚入行的小白实现一个简单的逻辑回归模型，使用Java语言来编写代码。整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
| -------- | ---------------------- |
| 1 | 数据准备
逻辑回归实战--R/python代码 目录逻辑回归1、R语言实现：1.1 传统统计学算法代码解析结果查看：1.2机器学习：2、python代码实现2.1传统统计学思想2.2 python机器学习思想总结：逻辑回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型；与多重线性回归的最大区别就是因变量不同，多重线性回归因变量是连续的，而逻辑回归是二项分布（其实逻辑回归的因
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2023-11-14 22:21:02
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