内容目录 LR算法理解逻辑回归适用性逻辑回归的假设损失函数推导梯度下降推导LR的优缺点线性回归与逻辑回归的区别逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别LR算法理解 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,达到将数据二分类的目的。包含了以下5个方面 ：1.逻辑回归的假设条件2.逻辑回归的损失函数3.逻辑回归的求解方法4.逻辑回归的目的5.逻辑回归如何分类逻
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2024-04-16 08:34:01
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逻辑回归与梯度下降策略之Python实现1. 映射到概率的函数sigmoid2. 返回预测结果值model函数3. 计算损失值cost4. 计算梯度gradient5. 进行参数更新6. 计算精度 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。 这里
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2024-08-01 08:55:01
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逻辑回归算法相信很多人都很熟悉，也算是我比较熟悉的算法之一了，毕业论文当时的项目就是用的这个算法。这个算法可能不想随机森林、SVM、神经网络、GBDT等分类算法那么复杂那么高深的样子，可是绝对不能小看这个算法，因为它有几个优点是那几个算法无法达到的，一是逻辑回归的算法已经比较成熟，预测较为准确；二是模型求出的系数易于理解，便于解释，不属于黑盒模型，尤其在银行业，80%的预测是使用逻辑回归；三是结果
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2024-07-12 15:11:10
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1. 阈值如果某个逻辑回归模型对某封电子邮件进行预测时返回的概率为 0.9995，则表示该模型预测这封邮件非常可能是垃圾邮件。相反，在同一个逻辑回归模型中预测分数为 0.0003 的另一封电子邮件很可能不是垃圾邮件。可如果某封电子邮件的预测分数为 0.6 呢？为了将逻辑回归值映射到二元类别，您必须指定分类阈值（也称为判定阈值）。如果值高于该阈值，则表示“垃圾邮件”；如果值低于该阈值，则
1.逻辑回归解决什么问题？逻辑回归用于分类问题。对于二分类问题，输入多个特征，输出为是或不是（也可以写作1或0）。逻辑回归就是这样一个用于分类的模型。2.什么是逻辑回归？逻辑回归建立在线性回归的基础上。首先，线性回归将多个特征映射到一个变量。之后，在这个变量上设置一个阈值。大于这个阈值的判断为是，输出1；小于这个阈值的判断为否，输出0。也可以不输出1或0，而输出是1的概率，再由概率是否大于0.5判
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2023-12-17 13:35:43
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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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链接：pan.baidu.com/s/134nDSt_yF1GbJkJVmr4P_g 提取码：91vd 逻辑回归一、题目二、目的三、平台四、基本原理1. 逻辑回归2. 损失函数五、实验步骤1. 数据可视化2. 将线性回归参数初始化为0，计算代价函数(cost function)的初始值3. 选择一种优化方法求解逻辑回归参数3.1. 梯度下降法3.2. 牛顿迭代法4. 某学生两次考试成绩分别为 42
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2023-12-23 20:28:09
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代码实现（1）数据处理；（2）sigmoid函数；（3）梯度上升算法； （4）改进的随机梯度上升算法； （5）绘图# -*- coding:UTF-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
"""
函数说明:加载数据
Parameters:
无
Returns:
dat
逻辑回归算法的Python实现代码import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# Get data as DataFrame Object
df = pd.read_csv('/Users/air/Macro/MegaChen/Study/ProgramOfStu
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2024-08-19 01:45:39
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逻辑回归阈值修改 #使用sklearn乳腺癌数据集验证 from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR import numpy as ...
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2021-09-14 09:50:00
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我已经广泛地比较了现有的教程,但我无法弄清楚为什么我的权重不会更新.这是返回更新列表的函数：def get_updates(cost, params, learning_rate):
updates = []
for param in params:
updates.append((param, param - learning_rate * T.grad(cost, param)))
retur
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2024-01-26 09:06:02
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文章转自【机器学习炼丹术】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。1 公式线性回归(Linear Regression)是什么相比不用多说了。格式是这个样子的：\(f_{w,b}(x)=\sum_i{w_ix_i}+b\)而逻辑回归（Logistic Regression）的样子呢？\(f_{w,b}(x)=\sigma(\sum_i{w_ix_i}+b)\)要
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2024-04-24 17:28:51
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# Python 中的逻辑回归与参数调整
逻辑回归是一种广泛使用的统计模型，用于二分类问题。它通过将输入特征线性组合后，通过 Sigmoid 函数输出一个概率值，进而判断样本的类别。从实现的角度来说，Python 提供了多种库来快速构建逻辑回归模型，其中最流行的库是 Scikit-learn。本文将详细介绍逻辑回归的基本原理、参数调整的方法以及完整的实现示例。
## 逻辑回归的基本原理
逻辑
逻辑回归适用类型：解决二分类问题逻辑回归的出现：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)之间线性回归的决策函数：数据与θ的乘法，数据的矩阵格式(样本数×列数)，θ的矩阵格式(列数×1)将其通过Sigmoid函数，获得逻辑回归的决策函数使用Sigmoid函数的原因：可以对(-∞
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2024-06-26 10:45:23
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文章目录一、逻辑回归（Logistic Regression）二、样本不均衡问题处理1 、过采样方法(一)、随机过采样法(二)、SMOTE算法2 、欠采样方法(一)、随机欠采样三、网格搜索快速调优损失函数（对数似然损失）四、模型评价ROC曲线 一、逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归是一种分类算法，逻辑回归就是解决二分类问题的利器。算法原理：将线性回归的输出作为逻辑回归的输
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2023-11-24 05:57:27
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1多变量线性回归1.1 回顾单变量线性回归训练集提出： Training set of housing prise 以房屋价格为例Size in feet(x)Price in 1000’s (y)210446014162321532315852178……假设函数Hypothesis
代价函数 cost function 平方误差和函数：
梯度下降 Want min J(theat 0 , the
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2024-10-03 09:15:06
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逻辑回归sklearn中主要有LogisticRegression和LogisticRegressionCV：LogisticRegressionCV使用交叉验证选择正则化参数C，而LogisticRegression需要每次手动指定一个正则化参数#LogisticRegression
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
lr =
梯度下降(Gradient Descent)梯度下降的原理： 可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(i.e. 找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。因此，下山的路径就无法确定，他必须利用自己周围的信息去找到下山的路径。这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。具体来说就是，以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的
阈值化 在各种图形进行处理操作的过程中，常常需要对图像中的像素做出取舍决策，直接剔除一些低于或者高于一定值的像素。 阈值可以被看作是最简单的图像分割方法，这样的图像分割方法基于图像中物体与背景直接的灰度差异，属于像素级别的分割，用图像中每一
首先要明确一点，逻辑回归不是用来做回归的，而是用回归的方法来做分类任务。判定函数sigmod以及阈值的选择按照多元线性回归的思路,我们可以先对这个任务进行线性回归,学习出这个事情结果的规律,比如根据人的饮食,作息,工作和生存环境等条件预测一个人"有"或者"没有"得恶性肿瘤,可以先通过回归任务来预测人体内肿瘤的大小,取一个平均值作为阈值,假如平均值为y,肿瘤大小超过y为恶性肿瘤,无肿瘤或大小小于y的
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2024-04-05 22:39:28
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