上一篇博文中的例子，其中有几处小小的错误，比如没有使用激活函数，导致正向传播的过程中没有消除线性化，对离散型的非线性标签数据（Y值），输出结果时没有将其概率化。另外，损失函数也有一点问题，我在测试过程中发现和预期并不一致。这里做了一些修改，并加入了b值，使逻辑回归的元素完整，取得了更好的拟合效果。逻辑回归损失函数推导过程如下：本例构造了一个三层网络，输入（2cell），隐藏（10cell），输出（
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2024-02-19 22:54:44
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1 介绍线性回归与逻辑回归是机器学习中必须要掌握的算法，接下来我会用简洁的语言介绍一下算法的原理。然后是逻辑回归的代码实现，代码中加入了充分的注释以易理解。2 原理2.1 线性回归 线性回归的损失函数如上所示，是预测值与真实值的均方误差，越小越好。（为什么用该式作为损失函数？直观理解，该式子表达的是预测值与真实值总体的差异。也可从概率的角度解释，从极大似然估计的最大化目标，推导得到最小化该目标，这
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2024-02-19 23:01:43
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逻辑回归模型是针对线性可分问题的一种易于实现而且性能优异的分类模型。我们将分别使用Numpy和TensorFlow实现逻辑回归模型训练和预测过程，并且探讨在大规模分布式系统中的工程实现。从零构建首先，我们通过Numpy构建一个逻辑回归模型。 我们定义shape如下：\(X\):（n,m）\(Y\)：(1,m)\(w\):（n,1）\(b\):（1） 其中\(n\)代表特征维数，\(m\)代表样本个
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2024-05-17 14:47:20
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使用逻辑回归对MNIST数字分类注意：这部分需要读者熟悉Theano的以下概念：shared variables，basic arithmetic ops，T.grad，floatX。如果准备使用GPU运行代码，你需要阅读Theano的GPU教程。 这部分的源代码可以从这里下载。在这部分中，我们将展示如何使用Theano建立最基本的分类器：逻辑回归（logistic regression）。我们
1. 逻辑回归模型 逻辑回归也称为对数几率回归，逻辑回归应用了和回归类似的方法来解决问题，但实际上逻辑回归算法是分类算法。其原理和线性回归相似：（1）：首先要找到一个合适的假设函数（Hypothesis），常用表示，该函数的输出为判定结果的概率值。构建假设函数的前提是需要对数据有一定的了解，比如是线性或者非线性的数据等。（2）：构造一个损失函数（cost f
介绍逻辑回归模型是业界运用最为广泛的模型，我们从下面几个方面讨论这个模型： 1. 在模型层面上，逻辑回归模型是被用来解决分类问题的。由于分类是一个非线性问题，所以建模的主要难点是如何将非线性问题转化为线性问题。主要从两方面入手： - 从分解问题的角度入手：通过引入隐含变量（这里举一个例子，来解释什么是隐含变量：当人们在购买衣服的时候，能被其他人观察到的只有购买与否这个行为，而忽略了在这行为之前
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2024-05-02 16:04:49
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二、逻辑回归原理 逻辑回归又叫对数几率回归，是一种广义的线性回归分析模型。虽然名字里有回归，但其实是分类模型，常用于二分类。1.什么是逻辑回归映射到，故先介绍线性回归函数和逻辑函数，在本节的第三部分介绍逻辑回归函数。1.1 线性回归函数 ① 线性回归函数的数学表达式： 其中是自变量，是因变量，的值域为，是常数项，是待求系数，不同的权重反映了自变量对因变量不同的贡献程度。1.2 逻辑函数(函数
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2024-04-29 22:56:15
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SSE(和方差、误差平方和)：The sum of squares due to error MSE(均方差、方差)：Mean squared error RMSE(均方根、标准差)：Root mean squared error R-square(确定系数)：Coefficient of determination Adjusted R-square：Degree-of-freedom adju
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2024-05-12 10:53:06
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逻辑回归实际上是应用回归思想的分类算法。先来看比较一般的线性回归，假设第 i 条数据有 n 个特征，我们用来预测的参数是，那么根据这 n 个特征我们对该数据的预测值为. 但是这样的线性回归预测出来的值是连续的，而分类算法中预测值必然是离散的。特别的，对于二分类问题，预测值是0或1. 因此我们就需要一个方法将预测值压缩到（0，1）之间。逻辑回归使用sigmoid函数将预测值压缩到（0，1）之间，其形
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2024-03-29 07:13:17
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建模过程以逻辑回归为例，简述一次建模过程的流程。0公式0代码的梳理。1 确定目标
只有0和1两种取值对于一般的监督学习而言，目标是首先要确认的。在这步甚至可以保留多个可能的目标变量（但是在每次建模中只使用一个）。2 数据质量
缺失错误不平衡当变量的缺失比例较高时，可以考虑直接弃用变量。缺失的问题是比较麻烦的：可能是由于客户不愿意录入、录入了但是存储失败甚至是取数时的失误都可能导致缺失。
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2024-09-14 15:16:18
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最近正在做的项目正好利用到了逻辑回归，所以正好系统的学习了下，本篇博文把自己的学习笔记、项目思路及代码都记录下来。它的计算原理很多网站和书籍都有介绍，就不在这班门弄斧了，主要还是记录自己如何实现一、逻辑回归简介 Logistic Regression算法是通过训练数据中的正负样本，学习样本特征和样本标签的假设函数，它是典型的线性分类器，是广义线性模型的一种。它具有很强的可解释性，应用也非常广泛。如
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2023-06-05 11:38:58
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跟我一起机器学习系列文章将首发于公众号：月来客栈，欢迎文末扫码关注！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...
原创
2021-12-29 09:26:08
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跟我一起机器学习系列文章将首发于公众号：月来客栈，欢迎文末扫码关注！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
原创
2022-02-07 16:29:29
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1.逻辑回归(Logistic Regression)GitHub地址(代码加数据)1.1逻辑回归与线性回归的关系逻辑回归是用来做分类算法的，大家都熟悉线性回归，一般形式是Y=aX+b，y的取值范围是[-∞, +∞]，有这么多取值，怎么进行分类呢？不用担心，伟大的数学家已经为我们找到了一个方法。首先我们先来看一个函数，这个函数叫做Sigmoid函数： 函数中t无论取什么值，其结果都在[0,-1]
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2024-04-01 02:18:46
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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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1. 简单介绍一下逻辑回归？逻辑回归主要用来解决分类问题，线性回归的结果带入一个非线性变换的Sigmoid函数中，得到之间取值范围的数，可以把它看成是一个概率值，如果我们设置概率阈值为0.5，那么大于0.5可以看成是正样本，小于0.5看成是负样本，就可以进行分类了。2. 逻辑回归的损失函数推导？逻辑回归本质上是线性回归，即先把特征线性求和，然后带入Sigmoid函数中作为假设函数来进行预测。 逻辑
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2024-03-26 08:18:18
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目录1 logistic 回归介绍2 sigmod 函数3 逻辑回归数的代价函数 （Logistic Regression Cost Function ）4 梯度下降法 （Gradient Descent ）5 计算图6 逻辑回归的梯度下降法 （Logistic Regression Gradient Descent）1 logistic 回归介绍 &nb
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2024-05-24 15:03:51
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# 使用Python建立多变量逻辑回归模型
逻辑回归是一种广泛使用的统计模型，主要用于二元分类问题。与线性回归不同，逻辑回归的输出是事件的发生概率，通常用于预测某个事件（例如，客户是否会购买产品）的可能性。本文将通过一个简单的案例，介绍如何使用Python构建多变量逻辑回归模型。
## 逻辑回归的基本原理
逻辑回归通过一个逻辑函数（Sigmoid函数）将线性组合的输入变量映射到0和1之间。假
小洛写在前面：很多同学目前所做的业务分析工作，徒手分析即可cover业务需求，较少用到一些高阶的统计模型和机器学习上面的东西。渐渐的便会产生一种感觉，即数据分析满足业务需求即可，不需要会机器学习。但我认为 1、目前的工作不需要，不代表之后的工作不需要，我们应该着眼于我们整个数据分析生涯 ；2、掌握一些模型可以高效做一些定量分析，较徒手分析效率更高，更准 ；3、我们觉得
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2024-05-11 13:58:32
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一、算法介绍Logistic regression (逻辑回归)是一种非线性回归模型，特征数据可以是连续的，也可以是分类变量和哑变量，是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性，主要的用途：分类问题：如，反垃圾系统判别，通过计算被标注为垃圾邮件的概率和非垃圾邮件的概率判定；排序问题：如，推荐系统中的排序，根据转换预估值进行排序；预测问题：如，广告系统中CTR预估，根据CTR预估值预
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2024-04-12 12:12:04
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