机器学习——逻辑回归的原理及python代码实现逻辑回归的数学原理及推导过程逻辑回归算法是比较牛的二分算法，是分类用的，机器学习算法中，首选的都是逻辑回归，如果逻辑回归做得好，那还选啥其他的，做的不好再选复杂的。Sigmoid函数方程方程式如下： 自变量取值为任意实数，值域为[0,1] 这个方程的目的在于分类，一般用于对两个东西进行分类，也就是分成两类，横轴是任意取值，y轴是这个取值的概率，如果我
转载
2024-02-19 22:52:25
86阅读
一、概念逻辑回归一般用于解决二分类的问题。即结果为（0或1）的预测。也可以用于多分类。二、举例 我们将X（年龄，工资，学历） 作为输入，通过上边数据的学习，来判断最后一个人逾期的概率。这时，可以定义一个条件概率公式P（Y | X）根据这个公式我们可以尝试将第一条数据表示出来P（Y=1|（20,4000，本科）） 这样通过学习已有数据，就可以
转载
2024-02-17 12:35:52
244阅读
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&
转载
2023-08-24 13:02:49
124阅读
# Python逻辑回归算法P值计算
## 介绍
在数据分析和机器学习领域，逻辑回归是一种常用的分类算法。它可以用于预测二分类问题，例如判断一封电子邮件是否为垃圾邮件，或者预测一个客户是否会购买某个产品。在逻辑回归中，P值是一种用来评估模型中变量的显著性的统计指标。在本文中，我们将介绍如何使用Python计算逻辑回归模型中的P值。
## 逻辑回归和P值
逻辑回归是一种广泛应用的分类算法，它
原创
2024-06-16 05:18:39
49阅读
# 实现逻辑回归模型python计算p值
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现逻辑回归模型在Python中计算p值的方法。在这篇文章中，我将引导你完成整个流程，并提供每个步骤所需的代码和解释。
## 流程概述
首先，让我们看一下整个实现逻辑回归模型计算p值的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 导入必要的库 | 导入所需的Python库 |
| 2
原创
2024-05-25 05:38:27
59阅读
=1m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))x(i)j调用 fminunc()函数不用再编写循环和设置步长了，一个函数搞定  过拟合Overfitting特征太多，拟合的太好，代价函数几乎为0，但预测结果并不好 过拟合发生时，我们需要 1）降低特征个数（手动/通过算法），代价是失去了部分信息 2）正规化：保留所有特征，但减少θj的大小，这样就保留了所有的特征正规化 Regular
转载
2024-05-27 17:05:17
43阅读
逻辑回归定义logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。逻辑回归为发生概率除以没有发生概率再取对数，且因变量为二分类的分类变量或某事件的发生率。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此
转载
2023-09-03 09:30:14
121阅读
1、逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析，是分类和预测算法中的一种。通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测。例如，我们可以将购买的概率设置为因变量，将用户的特征属性，例如性别，年龄，注册时间等设置为自变量。根据特征属性预测购买的概率。Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。正是因为
转载
2024-01-21 11:21:18
138阅读
继续逻辑回归学习，今日笔记记录。1、逻辑回归和线性回归的关系：对逻辑回归的概率比取自然对数，则得到的是一个线性函数，推导过程如下。首先，看逻辑回归的定义 其次，计算两个极端y/(1-y)，其值为（负指数分之一，则负负得正）：取自然对数后得到等式：2、考虑具有N个独立变量的向量x,其表现形式为： 设条件慨率P(y=1|x)=p为根据观测量相对于某事件x发生的概率。 假设这个概率分布情况满足逻辑回归函
转载
2024-09-25 06:59:31
71阅读
逻辑回归Logistic Regression1. 概念及公式推导1.1 逻辑回归总述1.2 为何选用sigmoid函数1.3 损失函数1.3.1 为何不使用均方误差作为损失函数1.3.2 单个训练样本的损失函数推导1.4 m个样本的损失函数1.4.1 似然函数1.4.2 逻辑回归中的似然函数1.5 梯度下降1.5.1 梯度下降作用及解释1.5.2 逻辑回归梯度下降公式推导1.5.3 有关学习率
转载
2024-02-19 22:22:58
107阅读
September 28, 20187 min to read逻辑回归原理及其python实现原理逻辑回归模型：$h_{\theta}(x)=\frac{1}{1+e^{-{\theta}^{T}x}}$逻辑回归代价函数：$J(\theta)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}Cost(h_{\theta}(x^{(i)}),y^{(i)})$其中：该式子合并后：即逻辑回归的代价函
转载
2023-10-08 18:48:10
55阅读
一、算法简介1.1 定义逻辑回归(Logistic Regression) 虽然名字中有回归，但模型最初是为了解决二分类问题。线性回归模型帮助我们用最简单的线性方程实现了对数据的拟合，但只实现了回归而无法进行分类。因此LR就是在线性回归的基础上，构造的一种分类模型。对线性模型进行分类如二分类任务，简单的是通过阶跃函数(unit-step function)，即将线性模型的输出值套上一个函数进行分割
转载
2024-03-28 11:38:02
125阅读
# 使用Python实现多分类逻辑回归并计算P值
在机器学习中，逻辑回归是一种常用的分类算法。当我们进行多分类任务时，逻辑回归也可以扩展为多分类逻辑回归。本文将介绍如何使用Python来实现多分类逻辑回归，并计算P值。我们将用到一些库，包括`pandas`、`numpy`、`statsmodels`、`sklearn`等。
## 整体流程
下面是实现多分类逻辑回归计算P值的主要步骤：
|
在机器学习中，逻辑回归是一种广泛使用的分类算法，其本质是利用统计学方法判别样本属于某一类别的概率。逻辑回归的输出是一个介于0和1之间的值，此值表示样本属于正类的概率。这让逻辑回归特别适合处理二分类问题。下文将深入探讨逻辑回归输出的值的含义，以及如何通过Python实现逻辑回归模型。
### 逻辑回归输出的理解
逻辑回归的输出是通过一个逻辑函数（Logistic Function）来实现的。逻辑
原创
2024-10-21 05:59:57
116阅读
之前写了一篇逻辑回归的理论知识，写得还算详尽，包含了公式的详细推导过程。这篇文章将结合之前的理论推导，通过Python代码实现逻辑回归算法，并用来预测鸢尾花种类。由于这篇文章是对照着之前的理论文章进行讲解的，所以最好先看前一篇理论文章，再看这篇实践文章。 上一篇的文章目标是得到权重矩阵的计算公式，也就是上篇文章中的最后一个公式，式（33）。有了权重矩阵的计算公式，就可以计算出权重矩阵，这样，结合假
转载
2023-10-05 15:03:53
230阅读
前言 在前面系统学习了逻辑回归这种机器学习算法，它是使用回归的方式来解决分类问题。之前提到过，逻辑回归只可以解决二分类的问题，不过我们可以稍加改造，使得逻辑回归算法同样可以解决多分类问题。 其实这种改造方式不是只针对逻辑回归这一种方式，而是一种通用的对近乎所有的二分类算法都可使用这种方式让它们能够作用在多分类问题上。那么这种改造方式通常有两种：OvR 和 OvO。OvR（One vs Rest
转载
2024-06-16 21:32:49
47阅读
# Python逻辑回归及其P值解析
逻辑回归（Logistic Regression）是一种统计分析方法，广泛用于二分类问题的建模。在机器学习和统计学中，P值是判断变量显著性的重要指标。本文将介绍如何使用Python进行逻辑回归分析，以及如何解释P值。
## 逻辑回归的基本原理
逻辑回归的基本目的是通过自变量的线性组合，预测因变量的概率值。与线性回归不同，逻辑回归预测的是事件发生的概率，值
原创
2024-09-13 05:41:47
67阅读
一、逻辑回归1.什么是逻辑回归逻辑回归又称对数几率回归，是一种广义的线性回归分析模型逻辑回归的工作原理：利用回归思想解决分类问题，通常用于二分类问题通过逻辑函数(Logistic或Sigmoid)将线性回归的结果(-∞,∞)映射为概率值(0,1)# 线性回归算法解决回归问题: y值(目标值/标签值)为连续值, 如预测用户信用额度 # 逻辑回归算法解决分类问题: y值(目标值/标签值)为离散值(分类
转载
2024-04-07 20:48:07
690阅读
# 逻辑回归中的p值在Python中的应用
逻辑回归是一种常用的分类算法，通过将线性回归的结果映射到一个概率范围内来预测分类结果。p值是统计学中常用的一个指标，用于评估模型中的变量对结果的影响是否显著。在逻辑回归中，p值可以帮助我们判断模型中各个特征对分类结果的影响程度，进而筛选特征或优化模型。本文将介绍在Python中如何使用逻辑回归的p值进行特征选择和模型优化。
## 逻辑回归及p值
逻
原创
2024-06-10 03:55:21
99阅读
# Python逻辑回归p值实现流程
## 1. 理解逻辑回归和p值的概念
在开始实现Python逻辑回归的p值之前，我们需要先了解逻辑回归和p值的概念。
逻辑回归是一种统计学上用于预测二分类问题的机器学习算法，它通过计算输入特征的线性组合，并通过一个称为逻辑函数（logistic function）的函数将其映射到0和1之间的概率，从而进行分类预测。
p值（p-value）是统计学中用于衡
原创
2023-09-01 15:04:49
469阅读
