上一节，我们介绍了梯度上升优化参数算法。并将Python代码和Matlab代码的写法做了分析。同时，前面我们说了梯度下降法有两种（批量和随机） 批量法前面已经有代码。本节我们将上节得到的分类结果可视化（即画出分类线（决策边界）），并且给出随机梯度法和改进的随机梯度法。最后给出一个完整的实例。1 可视化数据：画出决策边界 前面我们通过梯度法得到最佳的回归系数：W=[w0,w1,...wn]Timp
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2024-04-12 06:00:23
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编程练习ex2
1、logistic回归1.1 可视化数据打开ex2data1.txt观察数据 第一列和第二列为两次考试的成绩，第三列代表该生是否能被录取，1代表录取，0代表不录取读取数据：data = load('ex2data1.txt');
X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3); % 将数据集
。学了Andrew Ng的深度学习课程后，吴老师对logstic regression讲的非常通俗易懂。这里梳理一下作为笔记。1 logstic回归是分类问题 这一点是因为历史原因，不用为此烦恼， 既然是分类模型，假定如下： 数据, , 二分类问题中，那么我们看下面线性可分的的例子：最简单的模型就是拟合一条直线，将两类分开。 该问题中 (红线)是一个较好的决策边界， 分类时对于样本，如
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2024-03-26 22:37:29
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原标题：从零开始学Python【26】--Logistic回归(理论部分)在《》和《》我们已经详细介绍了线性回归及带惩罚项的岭回归、LASSO回归的理论知识，但这些线性回归一般用来解决类似房价、身高、GDP、学生成绩等连续数值的建模和预测。如果你的因变量并非是这些连续的数值型，而是类似于成功或失败、流失或不流失、涨或跌等二元问题，那就不能使用线性回归了。所以，我们接着线性回归，再跟大家聊聊Logi
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2023-07-30 13:11:56
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文章目录1. 引言2. 数例3. logistic 函数原理4. 极大似然估计求出参数值5. python 代码 1. 引言Logistic 逻辑回归比较适合分类型因变量的回归，这种问题在现实中很多，因此 Logistic 回归的应用还挺广泛的，在机器学习的一些方法中也借鉴了其中的一些思想。偶尔有学生问到，我想把这个方法梳理一下，自己也加深对这个方法的认识。2. 数例我应用了维基百科中的一个例子
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2024-06-19 09:22:13
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用一条直线对假设的数据点进行拟合（该线称为最佳拟合直线）这个拟合过程称为回归。表示要找到最佳拟合参数集。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，以此进行分类。（1）收集数据（2）准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳。（3）分析数据：采用任意方法对数据进行分析。（4）训练算法：大部分时间将用于训练，训练目的是为了
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2024-03-20 10:14:20
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【机器学习读书笔记】Logistic回归四、Logistic回归Logistic回归属于广义线性回归模型，通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测，它属于分类和预测算法中的一种。他是用来解决二值分类（binary classification）,AndrewNG忠告：不要用线性回归去解决分类问题。逻辑回归的回归方程和线性回归相比，在其基础上增加了一个逻辑函数（logistic函数 或者 Si
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2024-05-07 13:44:21
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Logistic回归的一般过程为：收集数据；准备数据：要求是数值型分析数据；训练算法：训练的目的是找到最佳的分类回归系数w和b测试算法；使用：输入数据并基于训练好的回归系数对样本进行分类 基于梯度上升法的优化方法确定回归系数： w:=w+α▽f(w),其中w是要优化的参数，α是更新步长，▽
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2024-01-17 15:52:59
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单变量线性回归 （matlab）多变量线性回归 （matlab）基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 （matlab、python）梯度上升法改进的梯度上升法matlab、python实现一个实例 ================================================== 1 单变量线性回归回归与分类的区别： 定量输出为回归，定性输出为分类。 一般的机器学
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2024-09-13 09:14:52
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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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Logistic回归分析（logit回归）一般可分为3类，分别是二元logistic回归分析、多分类Logistic回归分析和有序Logistic回归分析。logistic回归分析类型如下所示。 Logistic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，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。如果
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2023-10-31 12:21:37
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Logistic回归分析常常用来分析某个结局的危险因素或保护因素。输入数据格式分析代码library(finalfit)
library(rstan)
library(boot)
library(tidyr)
meta$stress = ifelse(meta$IESR > 20, "stress", "health")#获取结局变量，为二分类的
meta$stress = as.fact
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2022-09-28 16:37:53
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数据下载：http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/courses/MachineLearning/exercises/ex4materials/ex4Data.zipex4x.dat 第一列 ex4x.dat 第二列 ex4y.dat 成绩1分数成绩2分数是否被录取，1是，0否和前面实现线性回归一样()，我们也可
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2024-03-13 15:47:21
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目录1、Logistic回归2、Logistic回归代码3、Logistic回归算法实例1--从疝气病预测病马的死亡率4、小结1、Logistic回归 本篇首先阐述Logistic回归的定义，然后介绍一些最优化算法，其中包
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2024-05-01 10:51:20
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Logistic 回归 概述Logistic 回归虽然名字叫回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。须知概念Sigmoid 函数回归 概念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(这条直线称为最佳拟合直线)，这个拟合的过程就叫做回归。进而可以得到对这些点的拟合直线方程，那么我们根据这个回归方程，怎么进行分类呢？请看下面。
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2024-05-14 22:36:35
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讲解视频在这里
逻辑回归Logistic Regression——分类算法原理简介_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibiliwww.bilibili.com
介绍逻辑回归：Logistic Regression，Logit Regression，是一种分类算法，常用于处理二分类，用来表示某件事情发生的可能性。任务是尽可能地拟合决策边界。应用：银行信用卡欺诈可能性（是
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2024-03-15 10:37:11
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1、Logistic regression 简单介绍 又称对数几率回归；首先，逻辑回归处理是分类问题，对于二分类则是将线性函数的输出结果通过sigmoid函数映射到0/1标签，即越靠近1则判别为正例的概率越大，并最终通过最大似然估计优化求解。2、 逻辑回归评估器中的参数解释LogisticRegression?参数解释penalty正则化项dual是否求解对偶问题*tol迭代停止条件：两轮迭代损
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2024-04-23 11:43:13
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Logistic回归的一般过程1.收集数据：采用任意方法收集2.准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳3.分析数据：采用任意方法对数据进行分析4.训练算法：大部分时间将用于训练，训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数5.测试算法：一旦训练步骤完成，分类将会很快。6.使用算法：首 先，我们需要输入一些数据，并将其转换成对应的结构化数值；接着，基于训练好的
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2024-05-16 22:03:48
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目录一、逻辑回归简介及应用二、逻辑回归的原理（1）sigmoid函数（2）输入和输出形式 （3）基于目标函数求解参数w三、逻辑回归代码复现一、逻辑回归简介及应用 logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测
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2024-01-02 17:08:47
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Logistic回归Sigmod函数：Б(z) = 1/(1+exp(-z)) 具有可以输出0或者1的性质。Logistic回归：任何大于0.5的数据被分为1类，小于0.5即被归为0类，所以，Logistic回归也可以被看成是一种概率估计。import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pp
%matplotlib inline
z = np.lins
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2024-01-08 12:37:20
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