pytorch实现逻辑回归一 、逻辑回归简单介绍1.1 逻辑回归原理1.2 损失函数二、代码实现2.1 导入相关库2.2 导入数据三 方法1：直接使用logistic regression（逻辑回归)定义+pytorch梯度计算3.1 初始化3.2 训练4 方法2：使用神经网络方法4.1 导入相关库4.2 定义模型4.3 训练 一 、逻辑回归简单介绍逻辑回归虽然叫做回归，但是其主要解决分类问题。
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2024-06-03 12:25:13
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文章目录1 逻辑回归概述2 逻辑回归公式推导与求解2.1 公式推导2.2公式求解3 基于Python的实现3.1可接收参数3.2 完整代码示例 1 逻辑回归概述逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于分类问题的统计学习方法。它基于线性回归的原理，通过将线性函数的输出值映射到[0,1]区间上的概率值，从而进行分类。逻辑回归的输入是一组特征变量，它通过计算每个特征与对应系数的乘积
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2023-08-04 15:18:49
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本文基于yhat上Logistic Regression in Python，作了中文翻译，并相应补充了一些内容。本文并不研究逻辑回归具体算法实现，而是使用了一些算法库，旨在帮助需要用Python来做逻辑回归的训练和预测的读者快速上手。 逻辑回归是一项可用于预测二分类结果(binary outcome)的统计技术，广泛应用于金融、医学、犯罪学和其他社会科学中。逻辑回归使用简单且非常有效，你可以在
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2023-10-08 19:56:59
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一、什么是逻辑回归？逻辑回归是用于处理因变量为分类变量的回归问题，常见的是二分类问题，也可以处理多分类问题。二、二分类问题对于二分类问题，逻辑回归模型的输出变量范围始终在 0 和 1 之间。逻辑回归模型的假设函数为： X代表特征向量，g代表逻辑函数是一个常用的S形函数（Sigmoid function），公式为： 该函数的图像为： 当ℎ?(?) >= 0.5时，预测 ? = 1。 当ℎ?(?
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2024-02-19 23:03:36
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Week one主要讲了近年来为啥Deep learning火起来了，有时间另起一贴总结一下。Week two回顾了Logistic Regression(逻辑回归）。虽然它听上去已经不是一个陌生的概念了，但是每次想起时还是会迟疑一下，所以干脆记录一发备忘。1. 逻辑回归虽然名字起的是回归，实则是一个用于二分类的方法。2. 逻辑回归和线性回归的区别与联系 2.1 区别 逻辑回归是分类方法，
1. 模型的保存与加载Joblib可以将模型保存到磁盘，可以在必要时调用、重新运行。import joblibjoblib.dump(estimator, "./test.pkl") 将模型保存为test.pklestimator = joblib.load("./test.pkl") 从test.pkl文件加载模型 estimator对象与原先训练好的模型相同。2. 逻辑回归逻辑回归：
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2023-08-30 23:51:06
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Logistic Regression Classifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程，为最大化方程，利用牛顿梯度上升求解方程参数。优点：计算代价不高，易于理解和实现。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。使用数据类型：数值型和标称型数据。介绍逻辑回归之前，我们先看一问题，有个黑箱，里面有白球和黑球，如何判断它们的比例。我们从里面抓3个球，2个黑球，1个白球。这时候，有人就直接
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2023-10-08 19:43:53
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Logistic回归虽然名字叫”回归”，但却是一种分类学习方法。使用场景大概有两个：第一用来预测，第二寻找因变量的影响因素。一 从线性回归到Logistic回归线性回归和Logistic回归都是广义线性模型的特例。假设有一个因变量y和一组自变量x1, x2,x3, ... ,xn，其中y为连续变量，我们可以拟合一个线性方程：y =β0+β1*x1+β2*x2+β3*x3+...+βn*xn并通过最
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2023-10-08 19:42:11
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Logistic逻辑回归分析logistic模型的基本介绍python中实现logistic回归模型的评价混淆矩阵ROC曲线，AUC值 Logistic模型是经典的用于分类问题的模型，通常用于判断一件事物的好坏或将其分类。本文着重介绍logistic模型的在二分类上的应用，对于数学的推导证明则省略，logistic模型还有很多拓展的使用，如正则化、通过惩罚项调整系数等都值得学习研究，但本文不做
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2023-08-05 10:46:22
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背景与原理：线性回归可以实现对连续结果的预测，但是现实生活中我们常见的另一种问题是分类问题，尤其是二分类问题，在这种情况下使用线性回归就不太合适了，我们实际上需要计算出的是一个在$[0,1]$之间的概率来告诉我们某样本属于某一类的概率，因此逻辑回归应运而生。一般的逻辑回归就是在线性回归的基础上嵌套一个逻辑函数，把线性回归的结果转换成概率。即我们定义$h_{\theta}(X)=P(y=1|X,\t
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2022-03-27 16:50:00
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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 逻辑回归模型 回归是一种极易理解的模型，就相当于y
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2024-08-24 08:41:24
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一、逻辑回归介绍逻辑回归又称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。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，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。然后通过logis
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2023-08-09 15:29:19
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本问包括以下内容：逻辑回归分类与回归的区别小结一、逻辑回归1.逻辑回归：虽然名字叫“回归”，但它实际上是解决分类问题的。本质上是一个“回归”模型，因为逻辑回归它将「样本的特征」与「发生的概率」联系起来，而概率其实是一个数值。"逻辑回归"可以理解成一个分类型的回归算法。 0.5为阈值，当y>0.5时标签为1，当y&l
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2023-06-27 14:21:03
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一、线性回归1.概念 对于一组特征，使用线性方程来进行拟合，对结果进行预测，公式如下：2.代价函数 线性回归选取的损失函数是均方误差，均方误差表示所有样本到该预测函数的欧式距离最小，代价函数如下：对每一个θ进行求
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2024-05-02 17:07:46
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逻辑回归虽然带有回归字样，但是逻辑回归属于分类算法。逻辑回归可以进行多分类操作，但由逻辑回归算法本身性质决定其更常用于二分类。逻辑回归推导： 重复更新步骤，直到代价函数的值收敛为止。对于学习率的设定，如果过小，则可能会迭代过多的次数而导致整个过程变得很慢；如果过大，则可能导致错过最佳收敛点。所以，在计算过程中要选择合适的学习率。逻辑回归案例：以下为研究一个学生优秀还是差等的问题，已知训练数据的学生
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2024-01-02 17:47:15
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# 逻辑回归结果输出 Python
逻辑回归（Logistic Regression）是一种常用的分类算法，在机器学习和统计学中广泛应用。它通过建立一个逻辑函数，将输入特征映射到一个概率值，用于预测分类结果。
在Python中，我们可以使用多种库来实现逻辑回归模型的训练和结果输出，其中最常用的库之一是scikit-learn。本文将通过一个实例来演示如何使用scikit-learn进行逻辑回归
原创
2024-01-23 08:56:33
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1，分类和回归用python进行机器学习时，我一直有个困惑就是线性回归、逻辑回归的区别在哪儿？机器学习的过程中，究竟是如何应用的呢？要解决这个问题，这就涉及到数据的分类了。如下图所示：感谢猴子老师提供的图片。如上图，大体上数据可分三种类型，离散的、连续的和时间序列三种，这三种数据类型对应不同的方法。下图中列出了方法的分类、区别：这两张图中对比了回归和分类方法的区别，以及机器学习中常见的术语，应该清
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2024-05-24 16:18:57
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其数学目的是求解能够让模型对数据拟合程度最高的参数 的值，以此构建预测函数 ，然后将特征矩阵输入预测函数来计算出逻辑回归的结果y。注意，虽然我们熟悉的逻辑回归通常被用于处理二分类问题，但逻辑回归也可以做多分类。”损失函数“：来衡量参数为 的模型拟合训练集时产生的信息损失的大小，并以此衡量参数 的优劣。如果用一组参数建模后，模型在训练集上表现良好，那我们就说模型拟合过程中的损失很小，损失函数的值很小
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2023-07-27 13:26:39
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推荐系统的排序算法-线性模型1. 逻辑回归1.1 逻辑回归算法1.2 逻辑回归算法实现2. 因子分解机FM2.1 FM算法2.1.1 FM模型2.1.2 FFM模型2.1.3 FM模型的网络结构2.2 FM实现 推荐系统的排序算法，就是根据用户和物品的所有标签特征，通过排序模型计算，得到用户对候选物品集的评分。其中，在排序模块中使用的特征比召回模块中的复杂，目的是计算用户精确的预测值。工业界最常
逻辑回归定义logistic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。逻辑回归为发生概率除以没有发生概率再取对数，且因变量为二分类的分类变量或某事件的发生率。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，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此
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2023-09-03 09:30:14
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