逻辑回归算法：虽然名字中带有回归两个字，但它却不是回归算法，它是一个经典的二分类算法。回归与分类的区别： 回归：可以得到一个准确值或一个区间值，比如房屋价格预测，NBA比赛得分等。 分类：预测结果是一个分类值，yes or no，0或1，好或坏，输或赢等等，比如预测猛龙队能否获得2019NBA总冠军，预测小明同学今年能否考上大学等等，结果都只有两个。逻辑回归算法是所有机器学习算法中最简单的算法，但
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2024-04-20 21:37:31
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回归与分类的不同在于其目标变量是否是连续的。分类是预测出一个标签，找到一条线或超平面去区分数据，输出是离散的、有限的。回归是预测出一个量，找到一条线去尽可能的拟合逼近这些数据，输出是连续的、无限的。 逻辑回归本
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2024-04-15 10:32:23
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TensorFlow逻辑回归实验目的1.掌握使用TensorFlow进行逻辑回归2.掌握逻辑回归的原理实验原理逻辑回归是机器学习中很简答的一个例子，这篇文章就是要介绍如何使用tensorflow实现一个简单的逻辑回归算法。逻辑回归可以看作只有一层网络的前向神经网络，并且参数连接的权重只是一个值，而非矩阵。公式为：y_predict=logistic(X*W+b)，其中X为输入，W为输入与隐含层之间
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2024-05-06 16:10:58
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# 逻辑回归 Python 算法步骤详解
逻辑回归是一种广泛使用的统计方法，它在机器学习中被用于分类问题，尤其是二分类问题。尽管其名字带有“回归”，逻辑回归实际上是一种分类算法。
## 逻辑回归的基本理论
逻辑回归的目标是通过一个线性方程来预测事件的概率。它使用 sigmoid 函数将线性组合限制在 (0, 1) 之间，从而实现概率的输出。逻辑回归模型的公式如下：
$$ P(Y=1|X)
目录一.变量选择与预处理(一) 变量选择与预处理的意义(二)逻辑回归的变量预处理流程二.将数据归一化三.用逐步回归，筛选变量四.计算模型评估AUC五.检验系数与实际业务是否符合逻辑六.注意事项1.正则项的尝试2.关于测试数据本文讲述逻辑回归完整的建模流程 一.变量选择与预处理(一) 变量选择与预处理的意义建模是一个混然一体的东西，如果直接丢一堆数据进模型训练，那么模型要面临处理的问题会非常多。 实
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2024-02-19 22:51:30
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一、逻辑回归介绍 逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。本文主要从Tensorflow框架下代码应用去分析这个模型。因为比较简单，大家都学习过，就简要介绍一下。 二、求解 回归求解的一般步骤就是： ①寻找假设函数 ②构造损失函数 ③求解使得损失函数最小化时的回归参数 sigmoid 函数 在介绍逻辑回归模型
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2023-12-24 13:30:09
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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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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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0 前言在上一讲中，笔者通过五篇文章来详细的介绍了线性回归模型，那么本讲开始继续介绍下一个经典的机器学习算法逻辑回归（Logistics Regression）。 如图所示为逻辑回归模型学习的大致路线，同样也分为三个阶段。在第一个阶段结束后，我们也就大致掌握了逻辑回归的基本原理。下面就开始正式进入逻辑回归模型的学习。1 引例通常来讲，一个新算法的诞生要么用来改善已有的算法
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2024-05-13 11:26:32
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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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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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是的，逻辑回归是机器学习算法之一，通常被用于二分类问题。它是一种广义线性模型，可以用于估计因变量是二元的概率。逻辑回归的输出是一个介于0和1之间的概率值，可以用于预测一个新的观测值属于哪个类别。逻辑回归是机器学习算法吗？逻辑回归的基本原理是通过对特征向量的线性组合，然后将这个组合输入到一个sigmoid函数中，从而将线性组合的值转换为概率值。sigmoid函数的输出值介于0和1之间，表示因变量为1
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2024-06-12 21:28:20
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目录1.LR基础1.1 逻辑回归正则化2. 线性逻辑回归代码实现2.1 梯度下降法python实现2.2 skleran库python实现3. 非线性逻辑回归代码实现3.1 梯度下降法python实现3.2 skleran库python实现4. LR总结4.1 LR优缺点4.2 逻辑回归 VS 线性回归总结：1.LR基础虽然叫回归，但是做的是分类问题。 逻
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2024-05-16 18:29:14
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逻辑回归算法 逻辑回归算法原理 逻辑回归做的是分类的任务。应用非常广。原理上简单，实践上方便。 支持向量机（SVM），神经网络，都可以做分类任务，但逻辑回归依然经典????×。 机器学习中不是算法越复杂越好，简单暴力高效才是王道。 当我们面对一个项目时，通常先做一个basemodel。就是先用逻辑回归这
原创
2021-07-22 09:58:16
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介绍逻辑回归：Logistic Regression，Logit Regression，是一种分类算法，常用于处理二分类，用来表示某件事情发生的可能性。任务是尽可能地拟合决策边界。应用：银行信用卡欺诈可能性（是欺诈消费、不是欺诈消费）、下雨的可能性（下雨、不下雨），购买一件商品的可能性（买、不买），广告被点击的可能性（点、不点）线性回归与逻辑回归线性回归：y=ax+b，在已知几组数据(x,y)的历
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2024-04-24 15:13:19
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学习内容 1、逻辑回归与线性回归的联系与区别 联系： 线性回归决策函数 将其通过sigmoid函数，获得逻辑回归的决策函数 区别： 线性回归用来预测，逻辑回归用来分类。 线性回归是拟合函数，逻辑回归是预测函数 线性回归的参数计算方法是最小二乘法，逻辑回归的参数计算方法是梯度下降 2、 逻辑回归的原理 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
1、逻辑回归与线性回归的联系与区别联系 逻辑回归与线性回归都属于广义线性回归模型区别 因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归，如果是二项分布，就是logistic回归。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。 线性回归用于解决回归问题，逻辑回归主要用于解决分类问题2、 逻辑回归的原
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2024-03-22 11:52:13
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1、总述逻辑回归是应用非常广泛的一个==分类机器学习算法==，它将数据拟合到一个logit函数(或者叫做logistic函数)中，从而能够完成对事件发生的概率进行预测。2、由来要说逻辑回归，我们得追溯到线性回归，想必大家对线性回归都有一定的了解，即对于多维空间中存在的样本点，我们用特征的线性组合去拟合空间中点的分布和轨迹。如下图所示： 线性回归能对连续值结果进行预测，而现实生活中常见的另外一类问题
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2024-04-15 18:13:30
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线性回归(Linear Regression)： 线性回归是回归模型，y=f(x)：表明自变量x和因变量y的关系。 1.模型 2.策略 损失函数(平方损失函数)： 注：平方误差代价函数是解决回归问题最常用的代价函数。 3.算法最小二乘法：注意：要求X是满秩的！逻辑回归(Logistic Regression)： 逻辑回归是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型。 1.模型 逻辑回归实际上是处理
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2024-03-29 10:53:59
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1.逻辑回归原理逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习算法中用的比较多的一个算法，它并不是解决回归问题，而是解决分类问题，是将样本的特征和样本发生的概率联系起来，而概率是一个数，并将概率区间进行分类 。 前面讲到的线性回归算法中，当输入一个样本x的时候得到一个预测值y，如果是房价预测则预测值为房价，如果预测学生成绩，则预测值为成绩，预测值的函数为： 转换成逻辑回归，因为逻辑回
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2024-02-19 23:02:00
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