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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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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目录1.预测函数2.判定边界3.成本函数4.梯度下降算法过拟合与欠拟合解决过拟合正则化1.线性回归模型正则化1.逻辑回归模型正则化 逻辑回归算法的名字虽然带有“回归”二字，但实际上逻辑回归算法是用来解决分类问题的算法。 1.预测函数需要找出 一个预测函数模型，使其值输出在[0,1]之间。然后选择一个基准值，如0.5，如果算出来的预测值大于0.5，就认为其预测值为1，反之则其预测值为0。 选择S
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2024-03-18 13:26:06
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逻辑回归实际上是应用回归思想的分类算法。先来看比较一般的线性回归，假设第 i 条数据有 n 个特征，我们用来预测的参数是，那么根据这 n 个特征我们对该数据的预测值为. 但是这样的线性回归预测出来的值是连续的，而分类算法中预测值必然是离散的。特别的，对于二分类问题，预测值是0或1. 因此我们就需要一个方法将预测值压缩到（0，1）之间。逻辑回归使用sigmoid函数将预测值压缩到（0，1）之间，其形
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2024-03-29 07:13:17
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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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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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一、算法介绍Logistic regression (逻辑回归)是一种非线性回归模型，特征数据可以是连续的，也可以是分类变量和哑变量，是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性，主要的用途：分类问题：如，反垃圾系统判别，通过计算被标注为垃圾邮件的概率和非垃圾邮件的概率判定；排序问题：如，推荐系统中的排序，根据转换预估值进行排序；预测问题：如，广告系统中CTR预估，根据CTR预估值预
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2024-04-12 12:12:04
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文章目录逻辑回归与线性回归的联系与区别逻辑回归的原理逻辑回归损失函数推导及优化正则化与模型评估指标逻辑回归的优缺点样本不均衡问题解决办法sklearn参数 逻辑回归与线性回归的联系与区别联系： 线性回归是对数据的预测；逻辑回归是对给定数据的分类。虽然逻辑回归能够用于分类，不过其本质还是线性回归。它仅在线性回归的基础上，在特征到结果的映射中加入了一层sigmoid函数（非线性）映射，即先把特征线性
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2024-03-29 11:04:40
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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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逻辑回归不是回归 由线性回归所知，回归主要处理连续型变量。而逻辑回归处理类别型变量，因此用于分类问题，就是用回归的办法来做分类。举例 我们可以利用一个人饮食、睡眠等因素，预测这个人肿瘤的大小（回归问题），然后利用肿瘤大小阈值判定恶性还是良性（分类问题）我们先利用简单线性回归的思路，利用肿瘤大小，预测这个肿瘤是良性还是恶性。 由上图所示，x轴为肿瘤大小，0代表良性肿瘤，1代表恶性肿瘤。 红×代表一个
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2024-02-19 22:41:10
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逻辑回归算法梳理一、逻辑回归与线性回归的联系与区别【搬运工】：二、逻辑回归的原理 逻辑回归的模型是一个非线性模型，sigmoid函数，又称逻辑回归函数。但是它本质上又是一个线性回归模型，因为除去sigmoid映射函数关系，其他的步骤，算法都是线性回归的。可以说，逻辑回归，都是以线性回归为理论支持的。 只不过，线性模型，无法做到sigmoid的非线性形式，sigmoid可以轻松处理0/1分类问题。
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2024-08-11 13:05:10
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逻辑回归（logistics regression）一、逻辑回归的概念1. 回顾线性回归2. 为什么要用逻辑回归二、逻辑回归1. “回归”的基本原理2. 具体过程（1）引言（2）逻辑回归模型的构建（3）构造预测函数（4）构造损失函数
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2024-02-04 20:24:16
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前言逻辑回归（Logistic regression)是一个分类模型，可解释性强。本次学习主要内容有：逻辑回归算法原理逻辑回归算法实践基于鸢尾花（iris）数据集的分类预测逻辑回归算法原理逻辑回归是一种用于解决二分类（0 or 1)问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。逻辑回归的本质是：假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。逻辑回归的思路是：先拟合决策边界，再建立这个边界
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2024-04-25 20:29:50
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单纯理解算法还算容易，但是到实际工作中就往往理不清头绪，特征变量从哪来，又怎么选，模型的输出结果是什么，如何评价模型好坏，有了模型如何应用，模型上线之后还要做什么等等一系列问题。今天我们就以常用的逻辑回归为例，结合实际场景说说如何应用结果问题的过程。对于数据产品经理、数据建模师、数据挖掘工程师、数据分析师来说，都必须了解全部流程。算法描述逻辑回归(Logistic Regression)是应用非常
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2024-06-19 09:40:10
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文章目录1.简单介绍2.优缺点3.模型理解与推导3.1 二分类问题3.2 Sigmod函数函数形式函数图像函数特点3.3 预测模型3.4 模型解释3.5 代价函数4. 代码实现（python）4.1 Demo实践4.2 基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践 1.简单介绍逻辑回归（Logistic Regression，简称LR）虽然带有回归两个字，但它其实是一种分类模型。逻辑回归被广泛
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2024-03-18 09:43:38
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逻辑回归的用途逻辑回归常用于预测疾病发生的概率，例如因变量是是否恶性肿瘤，自变量是肿瘤的大小、位置、硬度、患者性别、年龄、职业等等(很多文章里举了这个例子，但现代医学发达，可以通过病理检查，即获取标本放到显微镜下观察是否恶变来判断)；广告界中也常用于预测点击率或者转化率(cvr/ctr)，例如因变量是是否点击，自变量是物料的长、宽、广告的位置、类型、用户的性别、爱好等等。逻辑回归原理逻辑回归是一个
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2024-05-07 19:32:46
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文章目录农民工总收入预测（回归模型的使用）农民工分四大区总收入预测（回归模型的使用）农民工分六大行业总收入预测（回归模型的使用） import numpy as np
import pandas as pd农民工总收入预测（回归模型的使用）以下是农民工收入的统计数据，使用历史年份对总体农民工，外出农民工，本地农民工分别建立回归模型训练，并且对2023年的这几个维度的值进行预测；统计局数据 201
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2024-09-06 09:47:21
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## 逻辑回归预测
### 什么是逻辑回归？
逻辑回归是一种常用的分类算法，用于预测离散型的输出变量。与线性回归不同，逻辑回归的输出是在0和1之间的概率值，表示属于某一类别的概率。
逻辑回归的基本原理是通过拟合一个逻辑函数，将输入特征映射到0和1之间的输出值。逻辑函数通常采用sigmoid函数，其形式为：
$$
h_\theta(x) = \frac{1}{1+e^{-\theta^Tx}
原创
2023-11-16 09:09:06
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