理论要点逻辑回归是一种分类方法，主要用于二分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别）。对于多分类而言，将多个二分类的逻辑回归组合，即可实现多分类。 逻辑回归曲线图
逻辑回归最突出的特点：模型简单、模型的可解释性强。优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低；缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。本质上是一个线性的分类器，难以应对较为复杂的数据。从以下资
本文是Andrew Ng在Coursera的机器学习课程的笔记。Logistic回归属于分类模型。回顾线性回归，输出的是连续的实数，而Logistic回归输出的是[0,1]区间的概率值，通过概率值来判断因变量应该是1还是0。因此，虽然名字中带着“回归”（输出范围常为连续实数），但Logistic回归属于分类模型（输出范围为一组离散值构成的集合）。整体步骤假如我们的自变量是“数学课和英语课的成绩”，
逻辑斯蒂回归与梯度下降算法 Logistic回归属于分类模型。回顾线性回归，输出的是连续的实数，而Logistic回归输出的是[0,1]区间的概率值，通过概率值来判断因变量应该是1还是0。因此，虽然名字中带着“回归”（输出范围常为连续实数），但Logistic回归属于分类模型（输出范围为一组离散值构成的集合）。整体步骤假如我们的自变量是“数学课和英语课的成绩”，x={x1,x2}，因
在网上能够搜到很多关于梯度下降算法的文章，但找了几篇发现推导都不能很好的理解（也可能是愚生数学功底差），本文将着重从数学角度讲述一下梯度下降算法的数学推导。梯度下降算法理论 梯度下降算法源自于线性回归模型的cost function 最小值计算，在线性回归中，我们通过一个拟合函数： h(θ)=θ0+θ1∗x1，然后计算cost function： J(θ)=12m∑i=0m(hθ(x)−
文章目录逻辑斯蒂分布二项逻辑斯蒂回归模型模型的参数估计多项逻辑斯蒂回归 逻辑斯蒂分布定义：设 是连续随机变量， 服从逻辑斯蒂分布是指 具有下列分布函数： 式中： 其函数图像如下：二项逻辑斯蒂回归模型二项逻辑斯蒂回归模型是一种分类模型，由条件概率分布 表示。，，分类模型的条件概率分布如下： 这是一个逻辑斯蒂分布，由逻辑斯蒂分布图可知：函数值越接近正无穷，概率值就越接近1，线性函数的值越接近负无穷，
1.概念逻辑斯蒂回归又称为“对数几率回归”，虽然名字有回归，但是实际上却是一种经典的分类方法，其主要思想是：根据现有数据对分类边界线（Decision Boundary）建立回归公式，以此进行分类。2.特点1. 优点：计算代价不高，具有可解释性，易于实现。不仅可以预测出类别，而且可以得到近似概率预测，对许多需要利用概率辅助决策的任务很有用。2. 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。3. 适用数据类
1、基本思想虽然也叫回归，但是一种分类方法。对于逻辑斯蒂回归的理解可以从两个角度展开，一个是线性回归依托Sigmoid函数应用到分类任务的拓展，另一个是基于逻辑斯蒂分布的二项分布模型。下面详细说明下（1）线性回归将输入数据的各个维度的特征进行了有效的结合（通过分配不同的权重），使得所有特征共同协同合作实现对模型的拟合。在此基础上，逻辑斯蒂回归利用sigmoid函数，将特征的线性加权结果映射到0到1
声明： 1，本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结。不得用作商用。欢迎转载，但请注明出处（即：本帖地址）。 2，因为本人在学习初始时有非常多数学知识都已忘记。所以为了弄懂当中的内容查阅了非常多资料，所以里面应该会有引用其它帖子的小部分内容。假设原作者看到能够私信我。我会将您的
转载
2017-07-18 10:06:00
167阅读
2评论
首先声明：本博客的写作思路是对机器学习的一些基本算法做一些通俗性的灵活理解，以及对一些细节的进行简单剖析，还有记录本人在使用算法时的一些小经验小感想。本人一般不会对基本公式做大量推导，也不会写的太正式，这些可以在很多其他博客中找到。由于本人还是学生一枚，经验知识粗浅，还望能和朋友们参与讨论。之前本博客简单谈过线性回归相关知识点，这次来谈一下逻辑斯蒂回归。虽然也叫回归，但是逻辑斯蒂回归是一种分类算法
逻辑斯蒂回归LogisticRegressor处理二分类任务一.逻辑斯蒂回归1.模型2.代价函数（损失函数）3.优化算法二.代码实现1.二维二分类2.多维二分类 本系列为观看吴恩达老师的 [中英字幕]吴恩达机器学习系列课程做的课堂笔记。图片来自视频截图。 不得不说，看了老师的视频真的学到了很多。即使数学不好的同志们也可以看懂，真的可谓是细致入微了。 一.逻辑斯蒂回归1.模型 学过深度学习的同
逻辑斯蒂回归算法可用于分类问题，其本质是在线性回归的算法上用sigmoid函数进行模型变换，使得目标值介于0-1之间。本文用于对逻辑斯蒂回归算法（Logistics Regression）进行详细讲述。逻辑斯蒂回归基本假设我们知道线性回归的基本假设是h(x)=θ^Tx,为了实现介于[0,1]这种效果，需要对假设模型进行变换，变换是通过sigmoid函数实现的，sigmoid函数如下：sigmoid
逻辑斯蒂回归（logistic regression，又称“对数几率回归”）是经典的分类方法。虽然名字中包含回归，但它被用来分类。逻辑斯蒂分布设 \(X\) 是随机变量，\(X\) 服从逻辑斯蒂分布是指 \(X\) 的概率分布函数 \(F(x)\) 和概率密度函数 \(f(x)\)
逻辑斯蒂回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型（maximum entropy）。都属于对数线性模型。
逻辑斯蒂回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型（ma
问：逻辑斯蒂回归是一种典型的线性回归模型。答：正确。逻辑斯蒂回归是一种典型的线性回归模型。它通过将线性回归模型的输出结果映射到[0,1]区间内，表示某个事物发生的概率，从而适用于二分类问题。具体地说，它使用sigmoid函数对线性回归模型的输出进行映射，使得输出值在[0,1]范围内，表示概率大小。因此，逻辑斯蒂回归可以被看作是将线性回归模型扩展到离散输出的一种方法，属于广义线性模型的范畴。逻辑回归
Logistic回归属于分类模型。回顾线性回归，输出的是连续的实数，而Logistic回归输出的是[0,1]区间的概率值，通过概率值来判断因变量应该是1还是0。因此，虽然名字中带着“回归”（输出范围常为连续实数），但Logistic回归属于分类模型（输出范围为一组离散值构成的集合）。整体步骤假如我们的自变量是“数学课和英语课的成绩”，x={x1,x2}，因变量是“能否被哥大录取”，y∈{0,1}。
第一节中说了，logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型的参数）来得到预测值的Y，然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y'的误差来求得模型参数。我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加，是线性的。Y=WX (假设W>0),Y的大小是随着X各个维度的叠加和的大小线性增加的，如图（x为了方便取1维）：然后
1.逻辑斯蒂回归、逻辑斯蒂分布、对数几率首先，逻辑斯蒂回归的公式为：对于输入x，代入上述公式，我们可求出P(Y=1|x)的概率，。 而的公式来源于逻辑斯蒂分布： 由此分布可以看出，的公式来与此分布相同，因此其对应的图像与F(x)图像相同。同时对应的对数几率为，对应的为整个实数域，即通过logit变换可将p对应于整个实数域，即将【0,1】与一一对应起来，取上述logit的反函数即为。2.参数求解而此
1.逻辑回归中的梯度下降（Logistic Regression Gradient Descent ）我们讨论怎样通过计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降算法。它的关键点是几个 重要公式，其作用是用来实现逻辑回归中梯度下降算法。但是在本节视频中，我将使用计算 图对梯度下降算法进行计算。我必须要承认的是，使用计算图来计算逻辑回归的梯度下降算 法有点大材小用了。但是，我认为以这个例子作为开始来讲解，可以
建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学管理员，你想根据两次考试的结果
来决定每个申请人的录取机会，你有以前申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训
例子，有两个考试的申请人的分数和录取决定，为了做到这一点，建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。 导入数据，并读取数据import numpy as np
import p
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。logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。其公式如下: &nb
