这个讲解的比较清晰先看下面，导数推导过程可以参考1. 两类Logistic回归
Logistic回归是一种非常高效的分类器。它不仅可以预测样本的类别，还可以计算出分类的概率信息。nn个训练样本{x1,...,xn}{x1,...,xn}，xixi是dd维向量，其类别标签是{y1,...,yn}{y1,...,yn}。对于一个cc类问题，yi∈{1,2,...,c}yi∈{1,2,...,c}。Lo
下面最简单介绍：逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z)，即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)作为假设函数来预测。g(z)可以将连续值映射到0 和1。详细的原理请大家百度，本文的主要目的是看怎么用该算法 在正式给出代码之前我们先了解一下中文短信的特点，它不像外文那
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2023-11-10 22:56:39
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文章目录前言参数 前言 在scikit-learn中，与逻辑回归有关的主要是这3个类。LogisticRegression， LogisticRegressionCV 和logistic_regression_path。其中LogisticRegression和LogisticRegressionCV的主要区别是LogisticRegressionCV使用了交叉验证来选择正则化系数C。而Log
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2023-08-14 09:58:14
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本系列内容大部分来自Standford公开课machine learning中Andrew老师的讲解，附加自己的一些理解，编程实现和学习笔记。第一章 Logistic regression1.逻辑回归逻辑回归是一种监督学习的分类算法，相比较之前的线性回归算法，差别在于它是一个分类算法，这也意味着y不再是一个连续的值，而是{0，1}的离散值（两类问题的情况下）。当然这依然是一个判别学习算法，所谓判别
在机器学习领域，Logistic Regression（逻辑回归）是一种广泛使用的分类算法，适用于处理二元分类问题。在Python中，使用`scikit-learn`库中的`LogisticRegression`类进行逻辑回归涉及多个参数的选择与调优，正确理解这些参数对于提升模型性能至关重要。
## 背景定位
在某金融机构的客户风险评估中，引入机器学习模型来提高效率和准确性，特别是在客户信用评
前言：现在网络上有很多文章，数据和代码都不全，胖哥对此重新梳理后，把用到的数据和代码全部奉上，如果想直接要数据和代码，请查看文章最后！！！逻辑回归概念：逻辑回归是以线性回归为基础，通过计算出概率，来达到最终分类的目的。模型算法实现： 给出一组M个样本数据，每个样本数据有n个特征，并且带有标记0或者1，代表属于哪一类，为了把输入的参数代入到预测函数后始终是一个0到1之间的数，这样我们可以把
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2023-10-08 15:27:29
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logistic regression（用python实现）一、 理论知识logistic 回归，虽然名字里有 “回归” 二字，但实际上是解决分类问题的一类线性模型。在某些文献中，logistic 回归又被称作 logit 回归，maximum-entropy classification（MaxEnt，最大熵分类），或 log-linear classifier（对数线性分类器）。该模型利用函数
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2023-09-28 22:54:33
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最近开始学习机器学习的相关理论知识，准备把自己的整个学习心得整理汇集成博客，一来可以督促自己，二来可以整理思路，对问题有一个更加透彻的理解，三来也可以放在网上和大家分享讨论，促进交流。由于这次的学习过程主要是以数学理论以及对应的编程为主，因此，整个过程中，我将以Kaggle上的Titanic上的数据作为练习背景。今天以logistic regression为主，主要包括理论部分以及对应的编程实验结
在统计分析还有机器学习中，logistic regression都一种比较基本的工具。说基本也是相对的，在专业领域里很基础，但是logistic regression在通常的课程中还是不如linear regression更加基础一些。这也是为什么一般理工科学生都很熟悉linear regression，但是对logistic regression
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2024-02-27 13:25:05
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前面的【DL笔记1】Logistic回归：最基础的神经网络和【DL笔记2】神经网络编程原则&Logistic Regression的算法解析讲解了Logistic regression的基本原理，并且我提到过这个玩意儿在我看来是学习神经网络和深度学习的基础，学到后面就发现，其实只要这个东西弄清楚了，后面的就很好明白。另外，虽然说现在有很多很多的机器学习包和深度学习框架，像sklearn、T
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2023-09-17 10:42:07
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一、相关库：from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split#用来随机划分样本数据为训练集和测试集
from sklearn.metrics import classification_report#主要分类指标报告LogisticRegr
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2023-08-14 11:35:28
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本节不仅介绍了Logistic回归在sklearn中模型应用，还介绍了liblinear、牛顿法、拟牛顿法(DFP算法、BFGS算法、L-BFGS算法)、梯度下降、随机梯度下降等，正文如下，欢迎围观喔~~(我的字迹请大家别吐槽了，已放弃治疗，捂脸~`~)上一篇主要是学习了Logistic回归(Logistic Regression)算法笔记(一)-Python，用基础Python实现了Logist
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2023-10-08 19:10:10
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逻辑回归今天没有概念图和代码，只有一段话如下：今天我深入研究了逻辑回归到底是什么，以及它背后的数学是什么。学习了如何计算代价函数，以及如何使用梯度下降法来将代价函数降低到最小。 由于时间关系，我将隔天发布信息图。如果有人在机器学习领域有一定经验，并愿意帮我编写代码文档，也了解github的Markdown语法，下面是我自己整理的逻辑回归理论推导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，
# 在Python中使用Logistic Regression和Solver参数
Logistic Regression（逻辑回归）是数据科学中一种常用的分类算法。在使用它时，选择合适的求解器（solver）是非常重要的。本文将为你介绍如何在Python中实现Logistic Regression以及如何设置其solver参数。我们将通过一系列清晰的步骤来进行说明。
## 流程概述
在开始之
1. 背景&预备知识近期小编写程序的时候，遇到了实验次数非常多的情况（事实上，一篇好的paper通常都是要经过非常多次的实验），比如说有10种不同的输入变量组合，要在10个城市上用4种模型进行建模，这样就有4 * 10 * 8 = 320种组合。如果每一种情况我们都进行手工调优的话，那将花费极大的时间和精力，而且手动调优并不一定能得到满意的效果。今天小编就同大家一起学习一下参数调优中的网格
# Python中LogisticRegression参数设定
Logistic Regression（逻辑回归）是一种广泛应用于二元分类问题的算法。尽管它的名字中含有“回归”，但逻辑回归主要用于分类任务。在Python中，我们通常使用`scikit-learn`这个库来实现逻辑回归。本文将探讨逻辑回归模型的参数设置，并提供相关的代码示例，以帮助读者更好地理解和应用这一算法。
## 1. 逻辑
原创
2024-09-17 07:18:37
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Logistic regression （逻辑回归）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。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。（注意这里是：“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值，不可以直接当做概率值来用。该结果往往用于和其他特征值加权求和，而非直接相乘）那么它究竟是什么样的一个
一、逻辑回归的概念逻辑回归(LogisticRegression)又称对数几率回归，是一种广义的线性回归分析模型二、广义线性模型广义线性模型(generalized linear model) 是在普通线性模型的基础上，对其进行推广而得出的应用范围更广，更具实用性的回归模型。“回归”一般是用于预测样本的值，这个值通常是连续的。但是受限于其连续的特性，一般用它来进行分类的效果往往很不理
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2024-05-06 20:33:26
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Logistics Regression和Logistic RegressionCVlogistic RegressionCV使用交叉验证来计算正则化系数C1、penalty默认为L2（1）在调参时，如果是为了解决过拟合问题，一般用L2就可以了。但如果选择L2后发现还是过拟合，则需要用L1（2）如果模型特征特别多，希望减少一些特征，让模型系数稀疏化，也选择L1penalty参数的选择会影响损失函数
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2023-09-29 10:25:50
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