Logistic回归总结 作者：洞庭之子 微博：洞庭之子-Bing （2013年11月） 1.引言 看了Stanford的Andrew Ng老师的机器学习公开课中关于Logistic Regression的讲解，然后又看了《机器学习实战》中的LogisticRegression部分，写下此篇学习笔记总结一下。 首先说一下我的感受，《机器学习实战》一书在介绍原理的同时将全部的算法用源代
目录1，Logistic 回归模型2，画出 Logistic 曲线3，Logistic 回归的实现4，对鸢尾花数据集进行分类5，Logistic 回归处理多分类6，总结 上一篇文章介绍了线性回归模型，它用于处理回归问题。这次来介绍一下 Logistic 回归，中文音译为逻辑回归，它是一个非线性模型，是由线性回归改进而来（所以逻辑回归的名字中带有“回归”二字）。虽然 Logistic 回归的名字中
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2024-01-31 06:17:46
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1.基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 2.基于最优化方法的最佳回归系数确定 2.1 梯度上升法 参考：机器学习——梯度下降算法 2.2 训练算法：使用梯度上升找到最佳参数 Logistic回归梯度上升优化算法 2.3 分析数据：画出决策边界 画出数据集和Logistic回归最佳拟合
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2016-11-15 10:36:00
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原文地址逻辑回归logistic regression，虽然名字是回归，但是实际上它是处理分类问题的算法。简
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2023-07-11 00:38:47
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一般的机器学习的实现大致都是这样的步骤： 1.准备数据，包括数据的收集，整理等等 2.定义一个学习模型（learning function model），也就是最后要用来去预测其他数据的那个模型 3.定义损失函数（loss function），就是要其做优化那个，以确定模型中参数的那个函数。 4.选择一个优化策略（optimizer），用来根据损失函数不断优化模型的参数。 5.根据训练数据（tra
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2024-07-15 10:48:17
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import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def load_dataset(): data_list = [] label_list = [] with open('testSet.txt', 'r') as f: for lin
原创
2024-07-06 20:01:37
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Q1分类问题 回归问题的输出可能是很大的数，而在分类问题中，比如二分类，希望输出的值是0或1，如何将回归输出的值转换成分类的输出0,1成为关键。注意logistics回归又称 逻辑回归，但他是分类问题，而不是回归问题。 Q2假说表示 其中： sigmoid函数 hθ（x）的作用是，对于给定的输入变量
原创
2022-06-27 21:19:26
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写在前面Logistic回归涉及到高等数学，线性代数，概率论，优化问题。本文尽量以最简单易懂的叙述方式，以少讲公式原理，，我们可以通过一条...
原创
2022-09-01 16:27:13
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机器学习实战之logistic回归 test5.py logRegres.py
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2018-01-28 12:25:00
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大家好！ 此开篇第一个机器学习方法。逻辑回归一、逻辑回归原理 参
原创
2018-05-27 15:56:26
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Sigmoid函数 我们想定义一个函数，即能够接受所有特征输入(自变量)然后预测出类别(因变量)。在二分类的情况下，可以定义输出为0和1。比如要预测一个动物是不是鸟类，是则为1，不是则为0。具有这种性质的函数，比较简单的就是单位阶跃函数(Heaviside step function)。但是该函数在
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2020-04-24 00:32:00
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目录Logistic 回归本章内容回归算法Logistic 回归的一般过程Logistic的优缺点基于 Logistic 回归和 Sigmoid 函数的分类Sigmoid 函数Logistic 回归分类器图5-1 两种坐标尺度下的 Sigmoid 函数图基于最优化方法的最佳回归系数确定梯度上升法图5-2 梯度上升图梯度下降算法训练算法：使用梯度上升找到最佳参数图5-3 数据集图梯度上升算法的伪代码
原创
2021-04-15 18:42:15
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这次来介绍一下 Logistic 回归，中文音译为逻辑回归，它是一个非线性模型，是由线性回归改进而来（所以逻辑回归的名字中带有“回归”二字）。虽然 Logistic 回归的名字中也有回归二字，但是该算法并非用于回归问题，而是用于处理分类问题，主要用于处理二分类问题，也可以用于处理多分类问题。1，Logistic 回归模型Logistic 回归模型将一个事件出现的
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2023-10-18 15:58:27
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1 Logistic 回归算法描述 工作原理： 为了实现 Logistic 回归分类器，可以在每个特征上都乘以一个回归系数，然后把所
原创
精选
2023-06-08 10:56:23
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逻辑回归Logistic回归一种二分类算法，它利用的是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。其实，Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(Discriminative Model)。梯度上升算法 求函数的极值："""
函数说明:梯度上升算法测试函数
求函数f(x) = -x^2 + 4
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2024-01-02 12:33:33
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欢迎关注WX公众号：【程序员管小亮】【机器学...
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2019-09-01 10:41:00
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向量相似理论： 线性回归：比如预测房价中学区属性0.4、居住体验0.2、通勤距离0.2、商业环境0.2等因素， 在同一价格区间，只有样本特征与上述属性分布一致时，各方面都加权均衡，才能取得高分；任一单一属性过高，必然导致其他属性降低，通常意义上不是一个好的选择(例子不太合适)。 常用的回归算法有: 线性回归、Robust 回归、Rid
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2024-01-22 09:01:38
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Logistic回归算法调试一、算法原理 Logistic回归算法是一种优化算法，主要用用于只有两种标签的分类问题。其原理为对一些数据点用一条直线去拟合，对数据集进行划分。从广义上来讲这也是一种多元线性回归方法，所不同的是这种算法需要找出的是能够最大可能地将两个类别划分开来而不是根据直线关系预测因变量的值。Logistic回归算法的核心部分是sigmoid函数：其
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2023-11-27 13:39:30
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贝叶斯分类器核心：将样本判定为后验概率最大的类决策树核心：一组嵌套的判定规则KNN算法核心：模板匹配，将样本分到离它最相似的样本所属的类PCA核心：向重构误差最小（方差最大）的方向做线性投影LDA核心：向最大化类间差异、最小化类内差异的方向线性投影LLE（流形学习）核心：用一个样本点的邻居的线性组合近似重构这个样本，将样本投影到低维空间中后依然保持这种线性组合关系等距映射（流形学习）核心：将样本投
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2018-07-02 09:40:26
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