一、定义二分类问题（也可以用于多分类），具有简单、可并行化、解释性强的特点，目前在各个领域使用的都非常频繁。逻辑回归的本质是假设数据服从伯努利分布，然后使用极大似然估计做参数的估计（类似最小二乘估计），再通过Sigmoid函数将预测值映射到（0，1）范围内，根据预测值的所在区间进行分类。二、模型理论 极大似然估计 &n
逻辑回归在之前的课程中我们已经学习接触过相关的回归模型了，我们知道回归模型是用来处理和预测连续型标签的算法。然而逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来，得要先理解线性回归。线性回归是机器学习中最简单的的回归算法，它写作一个几乎人人熟悉的方程（为了更好理解本节后面的讲解到的sigmod函数，下
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2023-08-06 00:53:28
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点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达尽管对于机器学习来说，理论是非常重要的内容，但是持续的理论学习多少会有些审美疲劳。今天，我们就试着用代码来简单实现一下逻辑回归，也方便大家更好地理解逻辑回归的原理，以及机器学习模型在实践中是怎么运作的。一、逻辑回归算法步骤简述构建一个逻辑回归模型有以下几步：收集数据：采用任意方法收集数据准备数据：由于需要进行距离计算，因此我们要
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2023-07-22 20:48:31
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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
# Java实现逻辑回归
## 引言
逻辑回归是一种常用的分类算法，它在机器学习领域具有广泛的应用。它的原理简单而有效，被广泛应用于各种实际问题中，比如垃圾邮件分类、信用评分、疾病诊断等。本文将介绍如何使用Java实现逻辑回归算法，并提供代码示例。
## 逻辑回归原理
逻辑回归是一种线性分类模型，它通过对数据进行拟合分析，得到一个用于分类的线性函数。逻辑回归常用的模型是“Sigmoid函数
1、逻辑运算符：用于操作两个boolean类型的变量或常量，结果类型也是boolean。语法格式为：boolean ret = boolean表达式A 逻辑运算符 boolean表达式B。我们通过一张图来了解一下逻辑运算符有哪些： &：表示并且，当操作数A和操作数B都为true时结果才为true，否则结果为false。常用与二进制逻辑运算。&&：和&结果
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2023-08-20 00:13:39
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按照机器学习实战的python代码，用java重写LR的梯度上升算法：
package com.log;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.File;
import java.util.
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2023-09-20 12:47:13
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1、总述逻辑回归是应用非常广泛的一个分类机器学习算法，它将数据拟合到一个logit函数(或者叫做logistic函数)中，从而能够完成对事件发生的概率进行预测。2、由来 要说逻辑回归，我们得追溯到线性回归，想必大家对线性回归都有一定的了解，即对于多维空间中存在的样本点，我们用特征的线性组合去拟合空间中点的分布和轨迹。如下图所示：
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2023-06-26 13:36:29
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1 介绍线性回归与逻辑回归是机器学习中必须要掌握的算法，接下来我会用简洁的语言介绍一下算法的原理。然后是逻辑回归的代码实现，代码中加入了充分的注释以易理解。2 原理2.1 线性回归 线性回归的损失函数如上所示，是预测值与真实值的均方误差，越小越好。（为什么用该式作为损失函数？直观理解，该式子表达的是预测值与真实值总体的差异。也可从概率的角度解释，从极大似然估计的最大化目标，推导得到最小化该目标，这
1、总述逻辑回归是应用非常广泛的一个==分类机器学习算法==，它将数据拟合到一个logit函数(或者叫做logistic函数)中，从而能够完成对事件发生的概率进行预测。2、由来要说逻辑回归，我们得追溯到线性回归，想必大家对线性回归都有一定的了解，即对于多维空间中存在的样本点，我们用特征的线性组合去拟合空间中点的分布和轨迹。如下图所示： 线性回归能对连续值结果进行预测，而现实生活中常见的另外一类问题
1.回归和分类任务分类和回归都属于监督学习（训练样本带有信息标记，利用已有的训练样本信息学习数据的规律预测未知的新样本标签）分类预测的结果是离散的（例如预测明天天气-阴，晴，雨）回归预测的任务是连续的（例如预测明天的温度，23，24，25度）分类中比较常用的是二分类（label结果为0或1两种）2.逻辑回归不是回归从名字来理解逻辑回归.在逻辑回归中,逻辑一词是logistics [lə’dʒɪst
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
逻辑回归算法原理： 逻辑回归是一个流行的二分类问题预测方法。它是Generalized Linear models 的一个特殊应用以预测结果概率。它是一个线性模型如下列方程所示，其中损失函数为逻辑损失： 对于二分类问题，算法产出一个二值逻辑回归模型。给定一个新数据，由x
1.1 逻辑回归原理详解1.1.1 LR原理讲解+公式推导从公式推导中详细讲解逻辑回归算法的原理。 线性回归模型： 逻辑回归是用来估计一个实例属于某个特定类别的概率，是一个二分类算法，如果预估概率大于等于50%，则模型预测该实例为正类，反之，则预测为负类。则需要把y从负无穷大到正无穷大映射为概率p从0到1，可以设置为：则：&nb
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2023-07-22 17:50:20
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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 = []
目录用线性回归做分类sigmoid模型假设求解-梯度提升法优点与其他模型的比较与线性回归一个角度区别与联系与最大熵模型与SVM1、LR和SVM有什么相同点2、LR和SVM有什么不同点与朴素贝叶斯两者的不同点两者的相同点模型细节适合离散特征为什么使用sigmoid函数？指数族分布广义线性模型定义为何使用最大似然估计而不用均方误差？ 用线性回归做分类线性回归的输出是一个数值，而不是一个标签，显然不能
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2023-08-08 08:48:43
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1 导入实验需要的包 import numpy as np import pandas as pd import torch from torch import nn import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variabl ...
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2021-10-21 13:01:00
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Sklearn实现逻辑回归
原创
2021-07-08 16:10:36
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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
多项式逻辑回归就是在逻辑回归的基础上将高次项作为特征加进去，以实现高维特征的提取一、模型构建多项式逻辑回归模型是由三个子模型组成：（1）添加多项式特征（2）标准化（3）逻辑回归添加多项式特征将各个特征之间相乘得到新的特征，比如原来的特征是\([x_0,x_1]\)二次多项式特征是\([1,x_0,x_1,x_0^2,x_0x_1,x_1^2]\)三次多项式特征是\([1,x_0,x_1,x_0^2
