前言 在前面系统学习了逻辑回归这种机器学习算法，它是使用回归的方式来解决分类问题。之前提到过，逻辑回归只可以解决二分类的问题，不过我们可以稍加改造，使得逻辑回归算法同样可以解决多分类问题。 其实这种改造方式不是只针对逻辑回归这一种方式，而是一种通用的对近乎所有的二分类算法都可使用这种方式让它们能够作用在多分类问题上。那么这种改造方式通常有两种：OvR 和 OvO。OvR（One vs Rest
转载
2024-06-16 21:32:49
47阅读
- 逻辑回归的定义 - 逻辑回归公式的理解 1. 逻辑回归是一种结局分类问题的算法，将样本的特征与样本发生的概率联系起来，通常，Logistic回归用于二分类问题，例如预测明天是否会下雨。当然它也可以用于多分类问题，下文只讨论二分类问题。通过概率来确定标签。就相当于一个复合函数（u(f(x))>>>P）的过程。如果P>=0.5标签为1，P
转载
2024-08-27 14:38:56
75阅读
一、逻辑回归介绍 逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。本文主要从Tensorflow框架下代码应用去分析这个模型。因为比较简单，大家都学习过，就简要介绍一下。 二、求解 回归求解的一般步骤就是： ①寻找假设函数 ②构造损失函数 ③求解使得损失函数最小化时的回归参数 sigmoid 函数 在介绍逻辑回归模型
转载
2023-12-24 13:30:09
211阅读
# 使用AIC最小化选择逻辑回归模型的实践
逻辑回归是一种广泛使用的统计方法，尤其在二分类问题中表现出色。它预测某个事件发生的概率。模型的复杂性与其准确性之间的平衡，是我们使用逻辑回归时的重要考量。Akaike信息准则（AIC）是一种用于模型选择的重要工具，通过最小化AIC，可以有效选择合适的模型本文将通过R语言，介绍如何使用AIC进行逻辑回归模型的选择。
## 什么是AIC？
AIC（Ak
原创
2024-09-19 07:05:44
151阅读
我们想用批量梯度上升法对logistic回归分析模型进行训练，其模型如下：
让我们遵从公开课程视频与CS229教学讲义的符号规范，设 ，于是 ，， 为截距。假设我们有m个训练样本{(, ) ,...,( , )}，而批量梯度上升法的更新法则是： ,这里的 是对数似然函数， 是其导函数。 于是，我们需要如下计算梯度： 我们用Matlab/Octave风格变量x表示输
转载
2024-08-01 13:06:27
29阅读
回归系数依旧是4.425，但是参数检验中p值增大（但是依旧足够小，回归依旧高度显著） 所以X1和X2可能有很强的相关性，所以导致删除X2后模型依旧显著。 3.7 （1）直接对所有参数做线性回归： 进行逐步回归： 逐步回归得到的线性回归方程中，保留了x1，x2，x3. 但是x3不够显著，所以只对x1，x2进行回归。 所以最优的回归方程为：Y=53.00609+1.41589X1+0.65029X2
文章目录概述logistics公式及推导LR为什么用sigmoid函数， 为什么不用其他函数？这个函数有什么优点和缺点？逻辑斯蒂回归怎么实现多分类？Softmax公式逻辑回归估计参数时的目标函数，如果加上一个先验的服从高斯分布的假设，会是什么样?LR和SVM有什么区别?libsvm和liblinear有什么区别?Logistics vs 随机森林 vs SVM 概述基本推导和理论还是以看李航
转载
2024-09-04 14:26:18
30阅读
#第五章：线性回归模型 数据下载地址：https://github.com/johnmyleswhite/ML_for_Hackerslibrary(ggplot2)
ages <- read.csv("E:\\ML_for_Hackers-master\\05-Regression\\data\\longevity.csv")
ggplot(ages,aes(x = Ag
一、逻辑回归1.什么是逻辑回归逻辑回归又称对数几率回归，是一种广义的线性回归分析模型逻辑回归的工作原理：利用回归思想解决分类问题，通常用于二分类问题通过逻辑函数(Logistic或Sigmoid)将线性回归的结果(-∞,∞)映射为概率值(0,1)# 线性回归算法解决回归问题: y值(目标值/标签值)为连续值, 如预测用户信用额度 # 逻辑回归算法解决分类问题: y值(目标值/标签值)为离散值(分类
转载
2024-04-07 20:48:07
685阅读
一、概念逻辑回归一般用于解决二分类的问题。即结果为（0或1）的预测。也可以用于多分类。二、举例 我们将X（年龄，工资，学历） 作为输入，通过上边数据的学习，来判断最后一个人逾期的概率。这时，可以定义一个条件概率公式P（Y | X）根据这个公式我们可以尝试将第一条数据表示出来P（Y=1|（20,4000，本科）） 这样通过学习已有数据，就可以
转载
2024-02-17 12:35:52
244阅读
0. 相关知识点统计学习（statistical learning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计学习的对象是数据（data），它从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，又回到对数据的分析与预测中去统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性（例如概率分布），这是统计学习的前提。对数据的预测与分析是通过构建概率
一、逻辑回归1.1 分类问题在分类问题中，你要预测的变量 是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法，这是目前使用最广泛的学习算法之一。在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个分类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；区别一个肿瘤是恶性的还是良性的等等。 我们从二元的分类问题开始讨
转载
2024-05-15 13:22:51
218阅读
逻辑回归解决的便是一个分类的问题。就是需要一段代码回答YES或者NO。 比如辣鸡邮件的分类，当一封邮件过来，需要识别这封邮件是否是垃圾邮件。一个简单的例子笔者借用Andrew Ng给的学生成绩与申请大学的例子来讲述Logistic Regression算法实现。假设你有学生的两门课的历史成绩与是否被录取的记录，需要你预测一批新的学生是否会被大学录取。其中部分数据如下:exam1exam2录取(0:
转载
2024-07-31 21:00:03
28阅读
# Python中的逻辑回归和AIC
## 介绍
逻辑回归是一种经典的分类算法，广泛应用于机器学习和数据分析领域。它可以用于预测二分类或多分类问题，并且具有良好的可解释性。在Python中，我们可以使用`scikit-learn`库来实现逻辑回归模型。本文将介绍逻辑回归的基本原理，并使用AIC（Akaike Information Criterion，赤池信息准则）来选择最佳模型。
## 逻
原创
2023-07-15 14:06:12
201阅读
一、分类（Classification）1.1 概述如果我们判断一个肿瘤是否是良性（0表示良性，1表示恶性），如果用线性回归的话：从上图可以看出，如果在当前训练集下，效果还是比较理想的，当假设函数以0.5为界的时候。但是，当我们改变一下训练集，如下图：然后线性回归的如蓝色的线，如果再弄0.5为届的话，肯定就会有问题综上，在分类的时候，如果用线性回归的话，除非你运气好，一般都是有问题的。二、 逻辑回
1、逻辑回归与线性回归的联系与区别回归模型就是预测一个连续变量(如降水量，价格等)。在分类问题中，预测属于某类的概率，可以看成回归问题。这可以说是使用回归算法的分类方法。直接使用线性回归的输出作为概率是有问题的，因为其值有可能小于0或者大于1,这是不符合实际情况的，逻辑回归的输出正是[0,1]区间。线性回归只能预测连续的值，分类算法输出为0和1。线性回归中使用的是最小化平方误差损失函数，对偏离真实
=1m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))x(i)j调用 fminunc()函数不用再编写循环和设置步长了，一个函数搞定  过拟合Overfitting特征太多，拟合的太好，代价函数几乎为0，但预测结果并不好 过拟合发生时，我们需要 1）降低特征个数（手动/通过算法），代价是失去了部分信息 2）正规化：保留所有特征，但减少θj的大小，这样就保留了所有的特征正规化 Regular
转载
2024-05-27 17:05:17
43阅读
机器学习——逻辑回归的原理及python代码实现逻辑回归的数学原理及推导过程逻辑回归算法是比较牛的二分算法，是分类用的，机器学习算法中，首选的都是逻辑回归，如果逻辑回归做得好，那还选啥其他的，做的不好再选复杂的。Sigmoid函数方程方程式如下： 自变量取值为任意实数，值域为[0,1] 这个方程的目的在于分类，一般用于对两个东西进行分类，也就是分成两类，横轴是任意取值，y轴是这个取值的概率，如果我
转载
2024-02-19 22:52:25
86阅读
混淆矩阵混淆矩阵是对有监督学习分类算法准确率进行评估的工具。通过将模型预测的数据与测试数据进行对比，使用准确率，覆盖率和命中率等指标对模型的分类效果进行度量。在这里，Positive表示为1的值，在测试集中的表示已购买。Negative则表示未购买。True Positive简称TP，表示测试集中是Positive，模型预测结果是Positive的数据条目。 False Posit
转载
2024-03-26 07:08:40
58阅读
上图是西瓜书关于线性模型的目录，初学者掌握导图右侧的几项知识点即可。线性模型的基本形式： 即学习一个线性组合，来进行对样本 (x) 的预测，f(x) 为预测值。w 和 b 是要学习的模型参数。线性回归 回归一般预测的是连续值，在这里，我们实际是进行分类任务。对于离散的样本属性，如果属性有序，可以将其转化为连续值，如（高，中，低）可转化为（1，0.5，0）；如果属性无序，可以使用 k 维向量进行表
转载
2024-07-25 14:03:34
82阅读
