先说结论0、LR给出了后验概率，SVM只有01分类，没有后验概率 1、LR采用logistic损失（误差平方和损失），SVM采用合页（Hinge）损失。（损失函数是二者的本质区别） 2、LR对异常值敏感；SVM对异常值不敏感，泛华能力强，分类效果好。 3、在训练集较小时，SVM较适用，而LR需要较多的样本。 4、LR模型找到的那个超平面，是尽量让所有点都远离他，而SVM寻找的那个超平面，是只让最靠
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2024-10-18 19:22:09
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1、LR和SVM有什么相同点 （1）都是监督分类算法，判别模型； （2）LR和SVM都可以处理分类问题，且一般都用于处理线性二分类问题（在改进的情况下可以处理多分类问题）； （3）两个方法都可以增加不同的正则化项，如L1、L2等等。所以在很多实验中，两种算法的结果是很接近的。2、LR和SVM有什么不同点 （1）本质上是其loss function不同； 区别在于逻辑回归采用的是Logis
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2024-03-18 17:01:17
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逻辑回归一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的，是一种常见的分类算法。1、逻辑回归的基本假设任何模型都是有自己的假设，在这个假设下模型才适用。逻辑回归的基本假设是数据服从伯努利分布。2、逻辑回归的损失函数逻辑回归的损失函数是它的极大似然函数（交叉熵，等同于对数损失）3、逻辑回归的求解方法由于该极大似然函数无法直接求解，
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2024-04-08 06:59:20
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正则化的逻辑回归实现 正则化是成本函数中的一个术语，它使算法更倾向于“更简单”的模型（在这种情况下，模型将更小的系数）。这个理论助于减少过拟合，提高模型的泛化能力。这样，我们开始吧。 设想你是工厂的生产主管，你有一些芯片在两次测试中的测试结果。对于这两次测试，你想决定是否芯片要被接受或抛弃。为了帮助你做出艰难的决定，你拥有过去芯片的测试数据集，从其中你可以构建一个逻辑回归模型。 库函数：impor
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2024-04-12 10:33:19
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前言我在本科的时候接触过用LASSO筛选变量的方法，但了解不多。这几天在公司实习，学习到特征选择，发现还有个LARS是经常和LASSO一起被提起的，于是我临时抱佛脚，大概了解了一下LARS的原理。在看文章的时候发现很多人提到Solution Path这样一个概念，起初很费解，后来看了Efron等人的"Least Angle Regression"论文，算是明白了一些。不过本人由于懒，原文后面数学证
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2024-05-06 15:10:20
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回归分析是指针对大量样本数据进行一定的拟合分析得到一种确切的，可描述不同数据量之间内在关系的一种分析方法。在数据处理的过程中因为误差（系统误差和随机误差）导致的样本点偏离理论值的情况在一定程度上会削弱这种内在关系的直接体现，因此，我们需要滤除这些误差的干扰，对原有的数据样本抽丝剥茧，得到我们真正想要的信息。常见的数据处理手段从线性与否进行分类有线性回归与非线性回归，从变量类型分类可以分为一元回归分
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2024-04-01 08:49:55
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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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1. 算法原理logistic/sigmoid函数作用：把取值范围从负无穷到正无穷的公式计算结果，压缩到0和1之间，这样的输出值表达为“可能性”更直观。逻辑回归算法用于估计预测目标的可能性，它属于软分类算法，即最终得到的是一个具体的概率，而不仅仅是“是”或“不是”这样的二分类结果；逻辑回归能提供一个样本属于正类的可能性是多少，比如假设对于样本x，回归系数w，（w^T是向量w的转置），使用
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2024-06-24 06:38:31
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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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逻辑回归的常见面试点总结：（逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。）逻辑回归和线性回归的联系和区别参考原文：逻辑回归：线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类问题，我们需要根据预测的结果判定其属于正类还是负类。所以逻辑回归就是将线性回归的(−∞,+∞)结果，通过sigmoid函数映射到(0,1)之间。线性回归决策函数：hθx=θ
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2024-05-20 16:30:32
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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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1、线性回归
由上图我们可以看到，线性回归能够对连续值结果进行拟合并预测。其回归方程为：
y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn=xTβ
y
=
β
0
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2024-08-11 15:46:27
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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，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。 我们从二元的分类问题开始讨论。 我们将因变量(dependent variable)可能属于的两个类分别称为负向类（negative class）和正向类
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2024-04-08 11:06:10
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用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？逻辑回归是预测结果是界于0和1之间的概率，可以适用于连续性和类别性自变量，容易使用和解释。逻辑回归又称logistic回归分析，是一种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。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两
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2023-08-09 15:32:04
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线性回归线性模型：
一般用向量形式改成：
，
给定数据集
，其中
。数据集中的属性，分为有序属性和无序属性，有序的属性可以用连续值来代替，而无序的属性值如“黄瓜”,“西瓜”和“冬瓜”等可以用k维向量(1,0,0)，(0,1,0),(0,0,1)来代替。
若将无序属性连续化，则会不恰当引入序的关系，对后续处理如
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2024-03-15 05:58:06
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学习内容：1、逻辑回归与线性回归的联系与区别2、 逻辑回归的原理3、逻辑回归损失函数推导及优化4、 正则化与模型评估指标5、逻辑回归的优缺点6、样本不均衡问题解决办法7. sklearn参数 逻辑回归和线性回归的区别和联系 直观：逻辑回归就是线性回归的损失函数加个sigmoid函数，两者属于广义线性模型家族。1.要解决的问题：逻辑回归解决的是分类问题，在空间找出决策
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2024-05-21 12:06:50
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Lecture 6_Logistic Regression 逻辑回归6.1 分类问题 Classification6.2 假设表示 Hypothesis Representation6.3 决策边界 Decision Boundary6.4 代价函数 Cost Function6.5 简化的代价函数和梯度下降 Simplified Cost Function and Gradient Desce
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2024-05-06 22:58:26
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1. 认识数学建模数学建模：从 1985 年美国的 MCM（Mathematical Contest in Modeling）一直发展至今。亚里士多德说，“智慧不仅仅存在于知识之中，而且还存在于应用知识的能力中”。数学建模就是对数学知识最好的应用。通过数学建模，你会发现，生活中很多有意思的事情都可以靠它来解决，其结构如下：2. 应该怎么查找数据？数据来源查找主要有三个模式： 题目来源数据；
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2024-06-06 10:49:06
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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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# 如何实现 Python 的逐步回归（Stepwise Regression）
逐步回归是一种用于选择预测变量的回归分析方法，它逐步添加或剔除自变量，以找到最佳模型。本文将详细介绍 Python 中逐步回归的实现过程，便于初学者掌握。
## 流程概述
以下是实现逐步回归的基本步骤：
| 步骤 | 描述
