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
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2023-10-05 14:17:16
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1. 问题和数据假设您是一个大学部门的管理员，您想根据申请人在两次考试中的成绩来确定他们的入学机会。您可以使用以前申请人的历史数据作为逻辑回归的训练集。您的任务是构建一个分类模型，根据这两门考试的分数估计申请人被录取的概率。 数据ex2data1.txt内容为一个47行3列(47,3)的数据；其中第一列表示exam1成绩，第二列表示exam2成绩。具体数据如下：34.62365962451697,
机器学习课后作业-逻辑回归逻辑回归逻辑回归算法，是一种给分类算法，这个算法的实质是：它输出值永远在0到 1 之间。将要构建一个逻辑回归模型来预测，某个学生是否被大学录取。设想你是大学相关部分的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。对于每一个训练样本，你有他们两次测试的评分和最后是被录取的结果。为了完成这个预测任务，我们
目录1、首先认识线性回归2、逻辑回归 2.1 假设函数 2.2 损失函数 2.3 多分类问题3、总结1、首先认识线性回归 首先来一个引例，对于一个房价预测项目，我们想要建立房子特征（如
逻辑回归是用在分类问题中的典型算法。来考虑简单的二分类问题，我们进行一整套的代码流程学习：步骤一：生成模拟的数据集为了编写代码模拟二分类任务，我们的第一步工作是先生成用于测试的数据集。首先看下生成的用于模拟的数据集长得样子，它有两个特征w1，w2组成，共有200个样本点，现在的任务是要对这个数据集进行分类。下面介绍，如何用梯度下降法，求出两个特征对应的权重参数，进而能正确的预测，当一个新的样本点来
这里写目录标题1 逻辑回归计算过程（1）导入相关模块（2）二分类a 导入二分类的数据b 逻辑回归计算概率c 手动计算概率d 比较两次计算的结果（2）多分类a 导入数据b 逻辑回归计算概率c 使用数学公式计算概率d 比较两次的计算结果（3）关于 multi_class 参数2 逻辑回归调参 1 逻辑回归计算过程（1）导入相关模块（2）二分类a 导入二分类的数据b 逻辑回归计算概率c 手动计算概率d
逻辑回归基本概念什么是逻辑回归？逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。Logistic 回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别）回归模型中，y是一个定性变量，比如y=0或1，logistic方法主要应用于研究某些事件发生的
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
导读逻辑回归是一种线性模型，更确切的说是嵌套了一层sigmoid函数的线性模型。写在滕王阁下的一篇文章01 为什么叫逻辑回归分类和回归是机器学习中两类经典的问题，而逻辑回归虽然叫回归，却是一个用于解决分类问题的算法模型，但确实跟回归有着密切关系——它的分类源于回归拟合的思想。解释这个问题，得首先从回归和分类的特点说起。回归，最简单的场景就是用身高拟合体重：给出一组身高数据，通过训练可以拟合获得期望
一、概述1、Logistic回归 假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称作为回归 Logistic回归是分类方法，利用的是Sigmoid函数阈值在[0,1]这个特性。Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。2、sigmoid函数 如果我们有合适的参数列向量θ([θ0,θ1,…θn]^T)
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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一、前言数据挖掘十大算法–logistic算法。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，实际上是一种分类方法，主要用于两分问题。逻辑回归主要解决的问题是：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。logistic算法虽然简单，但是很经典，对于后续有监督学习算法的学习理解会有很大的帮助。 FL
记录Logistic的一次详尽公式推导及使用简介 文章针对像我一样数学弱又想学好机器的朋友们！手写推导过程尽可能的详尽。后面还有案例实现，希望也能帮助大家理解。 Logistic 回归模型和线性回归一样，都是 y = wx + b ，其中 x 可以是一个多维特征，唯一不同的地方在于Logistic 回归会对 y 作用一个Logistic 函数，将其变为一种概率结果，Logistic 函数作为逻
1、线性回归算法y = kx+b线性回归线性关系非线性关系损失函数(最小二乘法)j(w) = (h(x)-y)^2=(w*x-y)^2目标函数:最开始预测出来的模型(w已知)起始点是已知的(目标函数是已知=>w已知)第一个w是已知的,损失函数求导计算下一个w:当前的w-当前求导之后的函数上*学习率(步长)=>已知学习率不能太大也不能太小太大=>就会跳过最低点太小=>迭代次数
1.逻辑回归概述逻辑回归是一个线性的二分类模型，主要是计算在某个样本特征下事件发生的概率，比如根据用户的浏览购买情况作为特征来计算他是否会购买这个商品，LR的最终值是根据一个线性和函数再通过一个sigmoid函数来求得的，该线性和函数是权重与特征值的累加以及加上偏置求出来的，所以训练LR也就是训练线性和函数的各个权重w。 权重w一般使用最大似然法来估计，估计出似然函数的负号极小值就会得到最优w解，
1. 简单介绍一下逻辑回归？逻辑回归主要用来解决分类问题，线性回归的结果带入一个非线性变换的Sigmoid函数中，得到之间取值范围的数，可以把它看成是一个概率值，如果我们设置概率阈值为0.5，那么大于0.5可以看成是正样本，小于0.5看成是负样本，就可以进行分类了。2. 逻辑回归的损失函数推导？逻辑回归本质上是线性回归，即先把特征线性求和，然后带入Sigmoid函数中作为假设函数来进行预测。 逻辑
你们有没有每天被垃圾短信骚扰的经历呢？假设我收到了一条短信，这条短信对我来说只有两种情况，要么是对我有用的，要么是没用的。我想通过一个模型去预测该短信是否为垃圾短信，这时候用原来学过的线性回归算法就不太好用了，因为结果只有两种值，要么是垃圾短信（假设为 1），要么不是垃圾短信（假设为 0）。这时候我们要学习一种新的算法去预测这种分类问题，它就是逻辑回归算法（Logistic Regression）
线性回归(Linear Regression)： 线性回归是回归模型，y=f(x)：表明自变量x和因变量y的关系。 1.模型 2.策略 损失函数(平方损失函数)： 注：平方误差代价函数是解决回归问题最常用的代价函数。 3.算法最小二乘法：注意：要求X是满秩的！逻辑回归(Logistic Regression)： 逻辑回归是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型。 1.模型 逻辑回归实际上是处理
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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class sklearn.linear_model.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=1
