互联网现在已经无处不在无时不在，可每个上网的人也都知道，身在网上，风险也无处不在，各种木马、病毒、欺诈让所有的用户都难以完全幸免。我们唯一能做的就是，上网的时候小心翼翼，同时在网络终端上安装最有效的安全工具，尽量使风险降低到最小。 云与端的战争爆发 我们几乎每个人使用的电脑或手机上都安装有安全（杀毒）软件，已经有着二十多年历史的杀毒软件的工作原理并不复杂，是采取“特
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2024-04-01 09:42:37
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一、逻辑回归1、逻辑回归应用：用于二分类问题，能得出概率值。广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号判断用户性别评论正面负面用户是否会购买输入与线性回归相同：（单个样本）Sigmoid函数：能够将输入转化为0-1之间的一个值（转化为一个分类问题） 逻辑回归公式：输出：[0,1]区间的概率值，默认0.5作为阀值注：g(z)为sigmoid函数，z表示线性回归的结果2、逻辑回归的损失
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2024-09-13 12:01:26
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1、逻辑回归与线性回归的联系与区别 2、逻辑回归的原理 如果线性回归的结果输出是一个连续值，而值得范围是无法限定的，那我们没有办法把这个结果值映射为可以帮助我们判断的结果，如果输出结果是（0,1）的一个概率值，就可以很容易判断结果。逻辑回归正是利用了这样一个函数——sigmoid函数： 其图像如下： 3、逻辑回归损失函数推导及优化 1）构造预测函数h(x) Logistic函数（或称为Sigm
逻辑回归算法模型前言从对数变换到逻辑回归二项逻辑回归模型逻辑回归模型的应用逻辑回归模型的评价实践案例前言从这一期开始，我们准备介绍一系列经典机器学习算法模型，主要包括逻辑回归，支持向量机，决策树，因子分析，主成分分析，K-Means聚类，多元线性回归，时间序列，关联规则，朴素贝叶斯，隐式马尔可夫，协同过滤，随机森林，XGBoost，LightGBM等
原创
2022-04-08 18:02:24
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点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达尽管对于机器学习来说，理论是非常重要的内容，但是持续的理论学习多少会有些审美疲劳。今天，我们就试着用代码来简单实现一下逻辑回归，也方便大家更好地理解逻辑回归的原理，以及机器学习模型在实践中是怎么运作的。一、逻辑回归算法步骤简述构建一个逻辑回归模型有以下几步：收集数据：采用任意方法收集数据准备数据：由于需要进行距离计算，因此我们要
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2023-07-22 20:48:31
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文章目录分类思想逻辑回归模型公式公式推导sigmoid函数避免过拟合降低模型复杂度加入L1/L2正则项正则化的作用增加训练数据使用逻辑回归模型进行多分类的几种方式One vs OneOne vs All代码实现逻辑回归的梯度下降求解Appendix 分类思想逻辑回归(Logistic Regression)虽然称为回归，但实际是一个常用的二分类算法，用来表示某件事发生的可能性。分类的思想：将每个
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2024-03-27 12:53:59
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什么是SWOT分析图？大到企业小到个人都会使用到SWOT来对自身所具备的能力进行分析，这也印证了SWOT分析图的重要性，下面我们一起来深度了解SWOT分析吧！！ 一：什么是SWOT分析图所谓SWOT分析图是基于内外部竞争环境和竞争条件下的态势分析，将研究对象从内部优势，劣势和外部机会以及威胁这四个方面进行总结归纳。组成的图形就称之为SWOT分析图。 二：详解SWOTSWOT
算法篇逻辑回归算法逻辑回归算法属于有监督学习算法中的分类算法，因为逻辑运算只会出现True或False，所以逻辑回归只能做二分类问题。 逻辑回归算法是将线性回归的运算结果放入sigmoid函数中，得出一个(0,1)之间的数，大于0.5就属于类1，小于0.5就属于类0 sigmoid函数的公式和图像如下所示： 逻辑回归的结果是通过线性回归计算出来的，线性回归质量的好坏会直接影响逻辑回归的结果，影响线
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2023-10-21 21:01:19
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1.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？逻辑回归是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种二分类算法，虽然名字中带有回归，与回归之间有一定的联系，但不是回归算法。逻辑回归的数学表达模型：逻辑回归模型是具有一定数量的固定数量参数的模型，这取决于输入特征的数量。逻辑回归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。逻辑回归与线性回归对比的
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2023-11-28 10:56:00
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逻辑回归原理逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于分类问题的统计学习方法，它将输入特征与输出标签之间的关系建模为一个概率模型。它常被用于二元分类问题（如判断一封邮件是否为垃圾邮件），但也可以扩展到多元分类问题（如手写数字识别）。在逻辑回归中，我们假设输出变量 $y$（也称为目标变量）是由输入变量 $x$（也称为特征）和一组参数 $\theta$ 决定的，其中 $\theta$
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2023-10-04 19:21:49
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一、简单的线性回归 只有一个自变量（特征）；方程是线性的；回归：label为连续数字型 假设我们找到了最佳拟合的直线方程：y = ax + b,则对于每个样本点x_i ，根据我们的直线方程，预测值为：y_i_hat = a*x_i + b 最佳拟合：误差最小（为了方便求导绝对误差改为了平方误差）：∑(y_i_hat-y_i)^2 损失函数：描述了单个样本预测值和真实值之间误差的程度
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2024-09-14 11:47:53
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二项逻辑斯蒂回归模型构建预测函数Logistic Regression 虽然是名字带有回归，但是本质上是一种分类方法，一般情况下用于二分类的情况（也就是说输出情况一般是有两种）
我们想要的函数是能够接受所有的输入，然后预测出来类别。在这里我们引入Sigmoid函数。函数形式如下\[g(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}
\]图像如下所以:对于Sigmoid函数的输入z，有以下的公式给出:\
逻辑回归因变量随着自变量变化而变化。多重线性回归是用回归方程描述一个因变量与多个自变量的依存关系，简称多重回归，其基本形式为：Y= a + bX1+CX2+*+NXn。二项分布即重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为
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2024-08-02 23:07:59
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梯度下降： 对theta1， theta2， theta3 分别求最快梯度下降的方向，然后根据给定的学习率，进行theta1， theta2， theta3的参数跟新假定目标函数 J(theta) = 1/2m * np.sum(h(theta) - y)^2 / len(X)梯度下降的策略分为3种， 批量梯度下降： 每次迭代输入全部的数据， 效果好，但耗时&
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2023-08-24 13:02:49
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逻辑回归官网说明：https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression 逻辑回归（对数几率回归）也在线性回归部分。 目录算法原理优势与劣势评价标准参数与接口案例代码 算法原理逻辑回归主要被应用在金融领域，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θ的值（让损失函数最小的参数θ取值，损失函数
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2023-12-24 10:02:29
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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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logistic Regression（逻辑回归）是一种概率线性模型，主要用来解决判别概率问题，即用于对样本进行分类。一、逻辑回归与线性回归 在线性回归模型中，主要是训练出输入x与输出y的一个映射关系，输出一般是连续的，模型形如 在逻辑回归模型中，输入可以是连续的[-∞,+∞]，但是输出一般是离散的，也就是输出是有限个值。例如，其值域可以只有两个值{0, 1}，这两个值可以表示
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2024-05-05 11:12:03
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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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一、逻辑回归基本概念 1. 什么是逻辑回归 逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别） 回归模型中，y是一个定性变量，比如y=0或1，logistic方法主要应
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2023-06-21 22:25:17
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1.逻辑回归与线性回归的联系与区别 联系：逻辑回归的模型 是一个非线性模型，sigmoid函数，又称逻辑回归函数。但是它本质上又是一个线性回归模型，因为除去sigmoid映射函数关系，其他的步骤，算法都是线性回归的。可以说，逻辑回归，都是以线性回归为理论支持的。 区别：使用线性回归的输出其值有可能小于0或者大于1,这是不符合实际情况的，逻辑回归的输出正是[0,1]区间。2.逻辑回归的原理 面对一个
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2024-04-03 10:39:45
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