逻辑回归的基本过程：a建立回归或者分类模型--->b 建立代价函数 ---> c 优化方法迭代求出最优的模型参数 --->d 验证求解模型的好坏。1.逻辑回归模型： 逻辑回归（Logistic Regression）：既可以看做是回归算法，也可以看做是分类算法。通常作为分类算法，一般用于解决二分类问题。
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2023-12-15 09:40:25
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拿电商行业举例，经常会遇到以下问题：如果基于商品的历史销售情况，以及节假日、气候、竞争对手等影响因素，对商品的销量进行趋势预测？如何预测未来一段时间哪些客户会流失，哪些客户可能会成为VIP用户？如果预测一种新商品的销售量，以及哪种类型的客户会比较喜欢？除此之外，运营部门需要通过数据分析来了解具有某些特征的客户的消费习惯，管理人员希望了解下一个月的销售收入等，这些都是分类与预测的日志。分类和预测是预
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2023-09-15 23:27:28
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吴恩达机器学习--逻辑回归学习记录前言一、干货代码二、实现效果1.拟合图2.数据分析结果三、学习过程中的记录数据集 前言本文主要记录在学习吴恩达机器学习中逻辑回归这一章的学习过程与要点，数据集附在文末。一、干货代码示例import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metric
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2024-04-07 13:19:14
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1、逻辑回归的概念阐述首先，逻辑回归是一种分类（Classification）算法。应用场景有： 1.给定一封邮件，判断是不是垃圾邮件 2.给出一个交易明细数据，判断这个交易是否是欺诈交易 3.给出一个肿瘤检查的结果数据，判断这个肿瘤是否为恶性肿瘤 逻辑回归是互联网上最流行也是最有影响力的分类算法，也是深度学习（Deep Learning）的基本组成单元。2、逻辑回归模型介绍逻辑回归又称为对数几率
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2024-04-04 09:52:50
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LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='liblinear', max_iter=100, multi_class='ovr', verb
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2024-02-19 22:03:13
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什么是逻辑回归？首先逻辑回归是一种分类算法，然后也是一种监督学习方法。逻辑回归是一种监督学习方法，也就是说逻辑回归问题的数据集都是带标签的。以二维平面点集为例：数据集的坐标x1（横坐标），x2（纵坐标）都叫数据集的特征，这里的x2（为了不和后面的y弄混，我们用x2表示）不是标签，对于逻辑归回解决的分类问题，标签是这个数据属于的类别，如果是二分问题，用{1,0}表示类别，那标签就是1或者是0。 逻辑
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2024-03-30 15:45:13
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逻辑回归模型案例
我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。
# 数据分
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2024-03-21 18:26:12
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一、逻辑回归简述： 回顾线性回归算法，对于给定的一些n维特征（x1,x2,x3,......xn），我们想通过对这些特征进行加权求和汇总的方法来描绘出事物的最终运算结果。从而衍生出我们线性回归的计算公式： 向量化表达式：
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2024-04-30 17:08:02
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逻辑回归是解决分类问题的，本质是求概率再分类功能：做二分类（1/0）任务，并给出相应概率。 比如区分是否是垃圾邮件银行判断用户是否会办信用卡在回归问题上再多做一步，就可以作为分类算法来使用了。逻辑回归只能解决二分类问题，如果是多分类问题，LR本身是不支持的。1.逻辑回归和线性回归的比较逻辑回归和线性回归同属于广义线性模型，前者解决分类问题而后者解决回归问题。他们的本质都是得到一条直线，不同的是线性
参考这篇文章：这篇文章写的真好，把我之前那篇文章的困惑都解释了 对《机器学习实战》上面关于梯度上升和下降之间的区别也说清楚了，真好。已经下载了pdf版，在 /Users/baidu/Documents/Data/Interview/机器学习-数据挖掘/Logistic回归总结.pdf （1）找一个合适的预测函数（Andrew Ng的公开课中称为
吴恩达老师利用作图解释如何使误差最小 VS 此处利用纯数学推导 利用最小二乘法解释如何使误差最小1 似然函数（概率）求解：（拟合函数）参数跟数据结合后接近于真实函数的概率。2 加log可以使乘法转换成加法3 拿到数据先用逻辑回归分类看看效果，再用其他算法。4 引入Sigmoid函数的意义：1、sigmoid 函数连续，单调递增，sigmiod 函数关于（0，0.5
简介：逻辑回归原理推导是算法工程师必备的技能，也是机器学习中最常用的模型。当目标变量是二元变量的时候，逻辑回归是一个非常成熟的，可靠主流的算法。逻辑回归的运用场景也很广泛，比如说银行个人信用评估，评分卡系统，垃圾邮件分类等等。逻辑回归的理论很简单，就是要预测一组自变量数值相对于因变量是“是”的概率p，这个概率P是介于[0,1]之间的。核心要素：1.逻辑回归模型虽然叫逻辑回归，有回归二字，但是要明确
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2023-12-25 00:23:33
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1.总述 逻辑回归（Logistic Regression，LR）是一种广义上的线性回归分析模型，属于监督学习算法，就是说要对每一组数据进行打标分类。逻辑回归可以用在回归、二分类和多分类等问题上，但是最常用的还是二分类。 LR作为机器学习中明星算法，无论对大数据量的问题还是小数据量的问题都有很好的性能和计算结果，而且在参数设计上也比较利于
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2024-04-23 13:40:33
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Alink漫谈(十) ：线性回归实现 之 数据预处理 文章目录Alink漫谈(十) ：线性回归实现 之 数据预处理0x00 摘要0x01 概念1.1 线性回归1.2 优化模型1.3 损失函数&目标函数1.4 最小二乘法0x02 示例代码0x03 整体概述0x04 基础功能4.1 损失函数4.1.1 导数和偏导数4.1.2 方向导数4.1.3 Hessian矩阵4.1.4 平方损失函数 in
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2024-08-09 14:45:57
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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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1.1.11.逻辑回归尽管叫做逻辑回归，但是它是一个分类而不是一个线性回归。逻辑回归在文献中也被称为logit回归，最大熵模型（MaxEnt）或者是对数线性分类器。在这个模型中，描述单个实验的可能结果的概率使用逻辑函数来进行建模。可以在scikit-learn中的LogisticRegression类中实现逻辑回归。这个可以用在二分类问题上，一对一，或者多元逻辑回归，可以使用L2或者L1正则化。作
文章目录逻辑回归，名为回归，实际为分类逻辑回归模型，就是每个特征的回归系数，即wT。优点：缺点：极大似然估计梯度逻辑回归的一般过程逻辑回归的关键为什么使用Sigmoid函数如何确定最佳回归系数 逻辑回归，名为回归，实际为分类线性回归直接分析x与y的关系 LR分析y取某个值的概率和x的关系分类：根据模型，对输入数据/样本，预测其归属的类别。 其中，最常见的就是二分类模型，例如逻辑回归。逻辑回归模型
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2024-04-21 17:53:11
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一直做图像处理算法和视频方面的嵌入式应用软件，早起研究和应用过神经网络算法，一直没有了解其他分类的机器学习算法，这段时间用空学习研究这些算法，如k-means，em聚类算法，查阅了许多资料，算法推倒的，结合举例说明有个直观印象，这样可以更好地理解算法，方便实现1.什么是逻辑回归在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性
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2024-07-01 20:01:55
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逻辑回归模型(Logistic Regression, LR)基础
逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。本文主要详述逻辑回归模型的基础，至于逻辑回归模型的优化、逻辑回归与计算广告学等，请关注后续文章。1 逻辑回归
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2024-08-20 22:27:08
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1. 前言在机器学习的分类问题领域中，有两个平分秋色的算法，就是逻辑回归和支持向量机，这两个算法个有千秋，在不同的问题中有不同的表现效果，下面我们就对它们的区别和联系做一个简单的总结。2. LR和SVM的联系都是监督的分类算法。都是线性分类方法 (不考虑核函数时）。都是判别模型。3. LR和SVM的不同
损失函数的不同，LR是对数损失函数，SVM是hinge损失函数。SVM不能产生概率，LR可以产
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2023-12-13 19:52:35
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