logistic回归目录logistic回归二元分类图像数据形式logistic回归logistic回归损失函数梯度下降法总结logistic回归的几个重要公式二元分类 所谓的二元分类就是区分是与不是，如下图这张图片是不是猫，是记为标签1，反之记为标签0 图像
转载
2023-12-07 14:25:42
120阅读
一、Logistic回归概述1. Logistic回归的思想Logistic回归是一种分类的算法，用于分类问题。和很多其他机器学习算法一样，逻辑回归也是从统计学中借鉴来的，尽管名字里有回归俩字儿，但它不是一个需要预测连续结果的回归算法。与之相反，Logistic 回归是二分类任务的首选方法。它输出一个 0 到 1 之间的离散二值结果。简单来说，它的结果不是 1 就是 0。例如癌症检测算法可看做是
转载
2024-01-11 13:35:39
111阅读
逻辑回归的简单实现逻辑回归的原理基本概念构造预测函数构造损失函数J梯度下降法求解最小值更新回归参数向量化正则化补充知识点，梯度上升与梯度下降梯度上升梯度下降逻辑回归的简单实现数据形式原理过程的实现直接调包的实现 逻辑回归的原理基本概念逻辑回归也被称为广义线性回归模型，与线性回归模型的形式基本上相同，最大的区别在于因变量不同。如果是连续的因变量，就是多重线性回归；如果是二项分布的因变量，就是逻辑（
转载
2023-11-26 16:54:11
230阅读
在医学研究中，为了控制一些重要的混杂因素，经常会把病例和对照按年龄，性别等条件进行配对，形成多个匹配组。各匹配组的病例数和对照人数是任意的，比如一个病例和若干个对照匹配即1：1，在医学上称作“1:1病历对照研究”，常见还有1:M(M <=3)，即1个病例和1或2或3个对照匹配。病历对照研究或者倾向得分匹配研究(一种将研究数据处理成‘随机对照实验数据’的方法)中常使用条件Logistic回归进
转载
2024-06-19 20:48:15
77阅读
原理基本原理损失函数的求解方法二元逻辑回归的损失函数（极大似然函数）极小化的求解，有比较多的方法，最常见的有梯度下降法，坐标轴下降法，等牛顿法等，最常用的是梯度下降来不断逼近最优解。梯度下降法：随机梯度下降（SGD）、批量梯度下降（BGD）、小批量梯度下降（MBGD）。优缺点优点： （1）训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关； （2）简单易理解，模型的可解释性非常好，从特征的权重
转载
2024-05-31 14:24:29
61阅读
Logistic回归分析使用Logit模型研究二元因变量和一组独立（解释）变量之间的关联。然而，在匹配研究中，无条件的logistic regression是偏见的（高估了OR）。条件logistic回归是由Norman Breslow, Nicholas Day, Katherine Halvorsen, Ross L. Prentice和C. Sabai在1978年提出，是logistic回归
转载
2023-10-17 08:01:08
245阅读
# Python 二元 Logistic 回归科普
## 什么是二元 Logistic 回归？
二元 Logistic 回归是一种用于预测二元（0或1）分类结果的统计方法。它通过建立自变量（特征）与因变量（结果）之间的关系模型，来预测某个事件发生的概率。例如，可以用 Logistic 回归来预测某人是否会患上某种疾病，或某笔交易是否会被识别为欺诈。
## Logistic 回归的基本原理
1.逻辑回归二项logistic回归模型是一种分类模型，由条件概率分布P(Y|X)表示，形式为参数化的logistic分布。这里随机变量X取值为实数，随机变量Y取值为1或0。可以通过有监督的方法来估计模型参数。优点：1. 计算代价不高，易于理解和实现；2. 适用于需要得到有分类概率额场景；3.对小数据噪声的鲁棒性好，不会收轻微的多重共线性的影响缺点：1. 容易欠拟合，分类精度可能不高；2.数据有缺
文章目录前言一、逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的应用二、逻辑回归案例2.1.引入库2.2读入数据2.3.调用函数拟合数据2.4.设置边界2.5.预测数据2.6.预测数据值总结 前言 随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 一、逻辑回归的介绍和应用逻辑回归（Logistic regression，简称LR
转载
2024-06-03 16:43:35
141阅读
基于逻辑回归的分类预测什么是逻辑回归逻辑回归能干什么简易代码实现其他方法逻辑回归原理推荐 什么是逻辑回归logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b，而log
转载
2024-05-12 17:31:06
131阅读
Multi-class Logistic Regression1. softmax函数2. 与二元Logistic回归的关系3. 误差函数3.1 多元回归的1-of-K表示(one-hot)3.2 训练样本集的似然函数3.3 交叉熵误差函数4. 最大似然估计代码实现（mnist数据集） 在 摘记 一文中对二元回归进行了详细的介绍，本文主要描述采用 函数实现多元回归：这实际上是用一个（不含隐藏层的
转载
2024-05-24 18:18:03
484阅读
二元Logistic回归分析logistic回归多重线性回归分析，该分析方法是研究一个因变量（服从正态分布）与多个自变量的数量关系。 在医学研究中，常常需要研究的结局变量不是连续型变量，而是二分类变量或多分类变量，logistic回归分析就能解决这问题。 依据因变量的分类情况，可分为二分类logistic回归和多分类logistic回归；依据研究设计的
转载
2024-07-19 10:19:13
467阅读
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import h5py
from lr_utils import load_datasettrain_set_x_orig,train_set_y,test_set_x_orig,test_set_y,classes = load_dataset()index = 25
plt.imshow(tr
转载
2024-06-21 16:26:20
36阅读
logistic逻辑回归是比较常用的二分分类,其激活函数适用于各种二分类场景,但是其函数在t极大或者极小的时候趋于饱和会引发梯度消失,影响网络调参使得函数不能很好的收敛有兴趣的同学可以参阅我的上一篇博客,来参看梯度消失&爆炸的原理: 下面来看基于sigmod激活函数的ogistic逻辑回归;1.logistic激活函数 sigmod & 及其损失函数/成本函数推导2.逻辑回归梯度
转载
2024-05-29 12:33:22
48阅读
给你一堆样本数据(xi,yi)，并标上标签[0,1]，让你建立模型(分类感知器二元)，对于新给的测试数据进行分类。 要将两种数据分开，这是一个分类问题，建立数学模型，(x,y,z),z指示[0,1]，那么假设模型是线性的，如下图所示。有一道线ax+b=y 那么左右两边数据实际上并不等量，那么这时最小二乘并不好用，因为它没有考虑到可能性的大小等因素。那么用
# R语言中的二元Logistic回归分析指南
## 引言
二元Logistic回归分析是一种统计分析方法，用于预测因变量为二元类别的情况。通过R语言进行二元Logistic回归分析，能够帮助我们理解自变量与因变量之间的关系。本篇文章将详细介绍如何在R语言中实现二元Logistic回归分析，适合初学者学习。
## 整体流程
在进行二元Logistic回归分析时，我们可以将整个过程分为如下几
对于了解机器学习中二元分类问题的来源与分析，我认为王树义老师这篇文章讲的非常好，通俗且易懂：但王树义老师的这篇文章并未详细的展开说明二元分类的具体实现方法，只是在宏观上的一个概述。在阅读这篇文章后，我便心生实现一个简单的二元分类并把前后过程记录下来的念头，所以本篇的主体以算法实现为主，略带分析，并不会涉及太多的理论知识。本篇以线性Logistic Regression为主要的模型工具来做一个简单的
转载
2024-01-23 19:43:03
103阅读
# 二元Logistic回归的Python实用指南
## 引言
在数据科学和机器学习领域，二元逻辑回归（Binary Logistic Regression）是一种用来处理二分类问题的流行统计模型。它的主要目的是通过自变量来预测因变量的概率，因变量的值在0和1之间，相应地我们可以将其视为“是”或“否”的情况。本文将介绍如何在Python中实现二元逻辑回归，并附上相关代码示例，以便读者能快速上手
# 二元Logistic回归模型及其实现
在统计学和机器学习中，二元Logistic回归是一种用于解决二分类问题的模型。它通过将线性组合的输入特征映射到一个0到1之间的概率值，从而预测类别标签。本文将简单介绍二元Logistic回归模型的理论，并展示如何在Python中实现。
## 理论基础
Logistic回归的核心思想是使用Logistic函数（也称为S型曲线）将线性预测值转化为概率值。
原创
2024-08-03 06:32:04
90阅读
本文主要讲机器学习实践第五章从疝气病症预测病马的死亡率带给我们的启示。有了上一篇Logistics的核心代码和知识背景后，学习这个案例本身会很简单，这个案例除开加强了logistics算法的理解和实用价值之外，最大的意义在于教会我们在现实数据不理想有部分缺失的情况下我们要如何处理训练集。
机器学习原书中给的训练样本在git上（https://github.com/yejingtao/for
转载
2024-07-31 21:34:02
35阅读
