逻辑回归和线性回归都是通过把一系列数据点预测计算出一条合适的“线”，将新的数据点映射到这条预测的“线”上，继而做出预测。线性回归 线性回归预测的是直线，参数计算使用最小二乘法。 对于定义域x（-∞，+∞）上的值域y也是（-∞，+∞），这样的一个很明显的不合理处是，当我们加入惩罚项时，那些离群点容易受到极大的影响。 假如使用线性回归对{0,1}二分类问题做预测，则一个真值为1的样本，其预测值为100
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2024-04-26 19:47:11
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线性回归和逻辑回归的关系 一、总结 一句话总结： 【需求是让f(x)来拟合[0,1]】，这个时候应该怎么做呢。拟合[0,1]就是【二分类】的问题。 【阶跃函数不连续，不可导】，所以就【用sigmoid】，所以就是逻辑回归了 逻辑回归：$$y = \frac { 1 } { 1 + e ^ { - (
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2020-11-29 04:34:00
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逻辑回归与线性回归的区别
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2018-04-02 16:30:11
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一、线性回归1.概述：什么是回归问题：对于一组训练集（输入and对应的输出），通过回归算法拟合出一条直线（or曲线）通过该曲线可以有效预测出未知数据对应的输出。例如下图： 2.具体方法：共m个数据，每个数据n个特征 ①随机形成一条直线（or曲线，以直线举例） ②对于每一个训练值，求
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2024-05-07 20:11:27
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目录线性回归1. 可以使用tushare爬取股票代码2. 零散的小知识逻辑回归逻辑回归的操作步骤分析数据数据预处理训练模型进行预测作业题1. 处理其他数据的方法2. 过采样处理4. 不过采样结果线性回归其他的前面都学了,新的知识1. 可以使用tushare爬取股票代码import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('000001')
print(df)
df.
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2024-08-22 16:10:38
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一、线性回归和逻辑回归线性回归解决的是回归问题，逻辑回归相当于是线性回归的基础上，来解决分类问题。线性回归(Linear Regression)：逻辑回归： 从上面两个公式：逻辑回归可以理解为在线性回归后加了一个sigmoid函数。将线性回归变成一个0~1输出的分类问题。二、sigmoidsigmoid函数就是： 函数图像是：线性回归得到大于0的输出，逻辑回归就会得到0.5 ~ 1的输出；线性回归
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2024-04-04 19:13:01
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线性回归回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f（x），表明自变量 x 和因变量 y 的关系。最常见问题有如 医生治病时的望、闻、问、切之后判定病人是否生了什么病，其中的望闻问切就是获得自变量x，即特征数据，判断是否生病就相当于获取因变量y，即预测分类。最简单的回归是线性回归，如图1.a所示，X为数据点——肿瘤的大小，Y为观测值——是否是恶性肿瘤。通过构建线性回归模型，如 hθ (x)
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2024-03-15 11:42:11
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在学习完 Andrew Ng 教授的机器学习课程，和多方查阅大神的博客，本以为很简单的逻辑回归，在深思其细节的时候，很多容易让人不理解，甚至是疑惑的地方，这几天一直冥想其中的缘由。1、 为什么是逻辑回归？ 都说线性回归用来做回归预测，逻辑回归用于做二分类，一个是解决回归问题，一个用于解决分类问题。但很多人问起逻辑回归和线性回归的区别，很多人会大喊一声（也可能是三声）：逻辑回归就是对线性回归做了
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2023-12-19 23:21:56
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原创 lightcity 光城 2019-02-02TensorFlow线性回归与逻辑回归实战议程ReviewLinear regression on birth/life dataControl Flowtf.dataOptimizers, gradientsLogistic regression on MNISTLoss functions一、TensorFlow线性回归回顾计算图Tensor
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2021-03-17 15:38:12
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TensorFlow线性回归与逻辑回归实战议程
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2021-08-03 09:59:01
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上周主要谈了两个算法，线性逻辑回归与朴素贝叶斯。我们先从线性与逻辑回归谈起。线性回归：· 概念：利用线性回归的最小二乘函数对一个或多个自变量的因变量之间关系进行建模的方法· 应用：预测未来，比如吸烟对死亡率和发病率的影响，资本资产定价模型，以及经济学中消费支出等。逻辑回归· 与线性回归最大的区别在于是否是二分类· 因此对于分界线尤其的敏感· 根据逻辑回归的分界线的分布，可以呈现出不同的数学公式。·
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2024-04-10 12:23:53
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logistic回归与线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同，其他的基本都差不多，正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalized linear model）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归，如果是二项分布，就是logistic回归。logistic回归的因变量可
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2024-04-18 16:59:35
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线性回归, Linear Regression 逻辑回归, Logistic Regression 线性分类器, Linear Classifier 逻辑分类器, Logistic Classifier. 注意, 这个名词是我在文章中为了方便说明问题造出来的. 线性回归可以看作一个Perceptron, 激活函数是identical, 即 \(f(x) = x\).
将逻辑回归也可以看作一
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2024-05-07 19:15:20
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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
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2024-03-29 10:53:59
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1 逻辑回归模型 回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系。最常见问题有如医生治病时的望、闻、问、切，之后判定病人是否生病或生了什么病，其中的望闻问切就是获取自变量x，即特征数据，判断是否生病就相当于获取因变量y，即预测分类。θ (x)所示，构建线性回归模型后，即可以根据肿瘤大小，预测是否为恶性肿瘤h&
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2024-02-19 10:55:27
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作者：yzq“ 数据挖掘算法基于线性代数、概率论、信息论推导，深入进去还是很有意思的，能够理解数学家、统计学家、计算机学家的智慧，这个专栏从比较简单的常用算法入手，后续研究基于TensorFlow的高级算法，最好能够参与到人脸识别和NLP的实际项目中，做出来一定的效果。”一、理解线性回归模型首先讲回归模型，回归模型研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系，因变量可以是连续也可以
连续性变量与连续性变量之间，就有使用线性回归或者是相关 相关表示的是两个变量之间或者是多个变量之间相关关系的方向和强弱关系 如果我们想要知道两个变量或者多个变量之间具体的关系，那么我们就要使用回归。 处理一个连续性变量与一个连续性变量之间的关系的时候，可以采用简单线性回归。 如果是多个连续性变量则需要采用多重线性回归。 如果其中有一个变量是分类变量的话，那么我们则需要进行logistic回归。 如
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2023-08-15 20:41:16
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逻辑回归(Logistic Regression)什么是逻辑回归: 逻辑回归(Logistic Regression)是一种基于概率的模式识别算法,虽然名字中带"回归",但实际上是一种分类方法,在实际应用中,逻辑回归可以说是应用最广泛的机器学习算法之一回归问题怎么解决分类问题? 将样本的特征和样本发生的概率联系起来,而概率是一个数.换句话说,我预测的是这个样本发生的概率是多少,所以可以管它叫做
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2024-04-19 14:53:17
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简单来说， 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。那么逻辑回归与线性回归是什么关系呢？逻辑回归（Logistic Regression）与线性回归（Linear Regression）都是一种广义线性模型（generalized linear model）。逻辑回归假设因变量 y 服从伯努利分布，而线性回
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2024-03-25 14:02:37
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom math import sqrtfrom sk
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2022-11-10 14:26:04
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