分类模型总结目录一、介绍1，分类2，sklearn库二，线性概率模型——逻辑回归1，介绍2，损失函数定义3，连接函数的选取3.1 Sigmoid函数4、逻辑回归鸢尾花数据集1，数据介绍2 ，相关性分析3，逻辑回归模型预测5，注意点一，知识点二，涉及的sklearn 三，SVM支持向量机1，线性分类器2，函数间隔与几何间隔1，间隔与支持向量2，函数间隔 3，几何间隔3，例题4，实
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2024-06-08 19:51:15
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逻辑回归的介绍逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。逻辑回归模型的优劣势:优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，
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2024-01-10 12:59:36
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不是搞算法的，但最近用到这个，所以按个人的理解总结一下要点，可能有理解上的错误，欢迎指正批评。目前场景是用于可能性预测。1.逻辑回归模型计算出来的是相对可能性，而非概率，所以非常适合topN选择等问题；如果用于分类，则其用于分割的阈值通过指标参数确定。总体上来说，更适合求topN。2.仅能用于线性问题，其实很多数学不是很好的人，对这个理解不深入，在使用Logistic Regression时注意选
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2024-04-15 09:39:27
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1 逻辑回归的介绍 逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。逻辑回归模型的优劣势:优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价
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2024-04-01 15:46:41
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前言 1. ML/DL到底要干什么2. 逻辑回归概念3. 如何建模 逻辑回归是一个广义的线性模型，我的理解它的初衷是想用线性函数去解决分类问题。比如，用 y = wx 解决分类，但是y的值是连续的，不是0,1。那么我们希望找到一个阶跃函数能把y的值映射成0,1，所以阶跃函数h如下： 但是，上式不连续，我们希望找到一个单调可微函数，以便我们后面求解参数。所以， 我们找到了一个Sigmoi
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2024-03-19 17:24:32
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第4章 训练模型写在前面参考书《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》工具python3.5.1，Jupyter Notebook, Pycharm线性回归算法比较算法m很大是否支持核外n很大超参数是否需要缩放sklearn标准方程快否慢0否LinearRegression批量梯度下降慢否快2是n/a随机梯度下降快是快≥2是SGDRegressor小批量梯度下降快是快
逻辑回归定义：逻辑回归是一种解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估算某种事物的可能性。逻辑回归和线性回归的关系联系都是广义线性回归模型（generalized linear model)逻辑回归去掉Sigmoid映射函数的话，就算是一个线性回归。区别线性回归得到的是一个连续的结果，而逻辑回归得到的是一个离散的结果。优缺点优点高效，不需要太大的计算量，又通俗易懂，不需要缩放输入特征，不
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2024-04-28 10:31:00
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导读
逻辑回归算法是最经典的几个机器学习算法之一，本文对它的优点，缺点进行总结。
1. 逻辑回归算法逻辑回归属于判别式模型，同时伴有很多模型正则化的方法(L0， L1，L2，etc)，而且你不必像在用朴素贝叶斯那样担心你的特征是否相关。与决策树、SVM相比，你还会得到一个不错的概率解释，你甚至可以轻松地利用新数据来更新模型(使用在线梯度下降算法-online gradient
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2024-06-19 21:42:09
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1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。逻辑回归模型的优劣势:优点： 实现简
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2024-06-02 19:48:12
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目录理论知识点整理代码实现各算法在西瓜书中的对应章节逻辑回归算法LR相关问题参考文献 理论知识点整理逻辑回归可看做对数衍生物对应的线性回归模型。首先，对线性回归进行概述。 线性回归可分为“线性”和“回归”两部分进行解释，线性表示采用的模型类型是线性模型，回归表示只涉及到两个类别的“二分类”任务。 采用逻辑回归进行分类预测的优劣势： 优点：实现简单，广泛应用于工业问题上；分类时计算量很小，速度快，
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2024-04-20 18:34:06
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理论要点逻辑回归是一种分类方法，主要用于二分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别）。对于多分类而言，将多个二分类的逻辑回归组合，即可实现多分类。 逻辑回归曲线图
逻辑回归最突出的特点：模型简单、模型的可解释性强。优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低；缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。本质上是一个线性的分类器，难以应对较为复杂的数据。从以下资
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2024-04-07 15:02:29
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逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。
机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测项目链接参考fork一下直接运行：https://www.h
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2023-12-02 16:40:15
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概述逻辑回归要求数据类型为数值型。逻辑回归与线性回归的区别：逻辑回归的迭代过程就是为每个特征寻找一个系数，这些系数也叫做回归系数，如果直接计算∑θixi那么就是线性回归，要转化为逻辑回归，则需要将上述值通过sigmoid函数，即sigmiod（∑θixi），将一个连续值转化为一个概率值，从而根据门限判定所属的类别。逻辑回归模型：最简单的逻辑回归模型∑θixi即将mapFeature（xi）与回归系
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2024-03-19 20:42:33
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下面将详细讲解推导逻辑回归sigmod激活函数、逻辑回归损失函数、逻辑回归梯度下降，只作为自己学习笔记。一句话总结逻辑回归：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。逻辑回归全方位推导1 问题引出由问题引出sigmod激活函数存在意义：线性回归模型预测值为连续的实数，而对于预测二分类任务的样本标签为0和1时，线性回归模型似乎不能很好的
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2024-05-10 20:20:17
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说到逻辑回归，可以先回顾下前期的文章《线性回归》。线性回归能够对连续值进行预测，如根据面积对房价进行预测。而在现实生活中，我们还有常见的另一类问题：分类问题。最简单的是二分类问题，即是与否的问题，如得病与否，交易是否合理，能否发放贷款，邮件是否垃圾邮件等。逻辑回归（logistic regression），虽然名字上有“回归”两字，但它实际应用的是处理分类问题（classification）。它的
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2024-05-07 20:14:20
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下面主要提供逻辑回归的代码。 数据下载：数据下载 这是老师布置的作业，现把完整代码附上。 代码如下（python 3.6）：# -*- encoding: utf-8 -*-
from __future__ import print_function
import numpy as np
import scipy.optimize as op
import matplotlib.pypl
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2024-06-23 06:36:18
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逻辑回归逻辑回归概念逻辑回归属于线性模型,虽然名字是回归,但是实际上是用来解决分类问题,主要是二分类问题. 之所以叫逻辑回归,是因为预测函数用到了逻辑函数,也叫作sigmoid函数:g(z)=11+e−z逻辑函数如下图所示:可以看出逻辑函数能够把所有输入映射到[0-1]之间. 之所以引入逻辑函数,是因为线性回归的输出可能超出1,如果用来解决二分类问题显然是不太合适的,所以需要用逻辑函数把输入映
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2024-04-05 09:16:50
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深度学习（Deep Learning）是机器学习（Machine Learning）的一大分支，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。逻辑回归（Logistic Regression，也译作“对数几率回归”）是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。 1
符号约定
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2024-04-22 19:38:38
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逻辑回归算法它是一个经典的二分类算法。 逻辑回归算法是所有机器学习算法中最简单的算法，但简单不一定代表效果不好。我们在处理机器学习问题时，优先采用简单算法，并对其参数进行优化。1) Classification(分类)2) Hypothesis Representation3) Decision boundary(决策边界)4) Cost function(代价函数，成本函数)5)
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2024-03-26 14:42:32
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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=100, multi_class='ovr', verb
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2024-02-19 22:03:13
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