github地址:https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python
逻辑回归具体的内容请参考上篇博客
1、随机显示100个数字我没有使用scikit-learn中的数据集，像素是20*20px，彩色图如下 灰度图： 实现代码：# 显示100个数字
def display_data(imgData):
sum = 0
转载
2023-10-29 16:57:15
131阅读
# 手写逻辑回归Python代码：深入理解机器学习
在机器学习的世界中，逻辑回归是一种经典的分类算法，用于解决二分类问题。尽管它的名字中有“回归”二字，但逻辑回归其实是一种分类算法。本文将通过手写逻辑回归的代码，深入探究这一算法的原理，同时结合相关图形直观呈现逻辑回归的过程和结构。
## 什么是逻辑回归？
逻辑回归的核心思想是通过一个线性方程来估计一个事件发生的概率。与线性回归不同的是，逻辑
目录什么是逻辑回归？Sigmoid函数决策边界逻辑回归的损失函数为什么平方误差模型不可行？对数损失函数单个样例损失：整体损失函数梯度下降算法补充：F1-score评价指标F1-Score简介相关概念F-Score示例及代码：问题描述：数据预处理特征缩放（Z-score标准化）实现逻辑回归sigmoid函数损失函数梯度计算函数（求偏导）梯度迭代函数训练数据集，绘制拟合决策边界模型预测和评价补充：现在
1、线性回归
由上图我们可以看到，线性回归能够对连续值结果进行拟合并预测。其回归方程为：
y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn=xTβ
y
=
β
0
转载
2024-08-11 15:46:27
104阅读
# Python手写逻辑回归
逻辑回归是一种常用的机器学习算法，用于处理二分类问题。它通过将数据拟合到一个逻辑函数中，从而预测出某个事件发生的概率。在本文中，我们将手写一个简单的逻辑回归模型，并用Python实现。
## 逻辑回归原理
逻辑回归的核心思想是将线性回归模型的输出结果通过一个sigmoid函数进行转换，使其输出在0到1之间，表示概率值。数学表达式如下：
$$
h(x) = \f
原创
2024-06-12 06:19:39
43阅读
# Python 手写逻辑回归
### 介绍
在机器学习领域，逻辑回归是一种用于解决二分类问题的算法。它通过对数据的线性回归结果应用一个逻辑函数，将线性回归的结果映射到0和1之间。本文将教授如何使用Python手写逻辑回归算法。
### 流程
下面是实现逻辑回归算法的基本流程：
1. 导入必要的库
2. 定义逻辑回归模型
3. 定义损失函数
4. 定义优化算法
5. 训练模型
6. 对新的数据
原创
2023-08-03 10:02:35
144阅读
一、python逻辑回归简单案例1. 加载相关库2. 构造数据和特征，并查看散点图
转载
2022-11-30 21:31:03
274阅读
# Python 手写逻辑回归教程
逻辑回归是一种广泛使用的统计模型，它用于二分类问题，尤其是在预测事件发生的概率时非常有效。本文将通过一步步实现手写逻辑回归，帮助你理解其背后的原理和实现过程。
## 实现流程
以下是实现逻辑回归的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 定义逻辑回归模型 |
| 3 |
（作者：陈玓玏）逻辑回归算是传统机器学习中最简单的模型了，它的基础是线性回归，为了弄明白逻辑回归，我们先来看线性回归。一、线性回归假设共N个样本，每个样本有M个特征，这样就产生了一个N*M大小的样本矩阵。令矩阵为X，第i个样本为Xi，第i个样本的第j个特征为Xij。令样本的观测向量为Y，第i个样本的观测值为Yi，那么就会有以下公式： （X+[1]N*1）*W = Y 也就是说，对于一批已经存在
转载
2024-05-01 20:16:30
56阅读
逻辑回归 Logistic Regression一. 小测试二 . 决策边界三 . 逻辑回归中的多项式特征 一. 小测试上次博客的结尾，我们根据前面的分析给出了逻辑回归算法中最主要得到代码，那么下面我们用上期博客留下来的代码测试一下这个算法的可行性，还是以鸢尾花数据集为例：既然是测试嘛，数据就不要那么庞大了，简单一点就好!import numpy as np
import matplotlib
转载
2024-04-19 16:01:44
34阅读
逻辑回归（Logistic regression）三种梯度下降策略：批量梯度下降：容易得到最优解，但是由于每次考虑所有样本，速度很慢随机梯度下降：每次找一个样本，迭代速度快，但不一定每次都朝着收敛的方向小批量梯度下降：每次更新选择一小部分数据来算，实用对于 逻辑回归 不了解的，可以看看我写的这篇文章，或许可以帮助到你。URL: 逻辑回归算法-推导学习详细案例：根据学生的两门课成绩，决定学生是否被录
转载
2023-10-22 07:33:54
162阅读
文章目录前言一、逻辑回归能够解决什么？二、公式三、激活函数四、如何求得w六、逻辑回归代码实现五、sklearn demo总结 前言虽然名字带有回归，但实际上是一个常用的二分类算法，并且在预测的时候能够提供预测类别的概率。一、逻辑回归能够解决什么？逻辑回归可以很好的解决连续的线性函数无法很好的分类的问题，如图所示，左侧为线性回归，右侧为逻辑回归。二、公式p的含义为输入x为类别1的概率，其中因为是二
转载
2024-05-07 19:21:20
150阅读
线性逻辑回归的代码实现载入数据data = np.genfromtxt(r'data.csv', delimiter=',')
x_data = data[:, :-1] # 特征
y_data = data[:, -1] # 标签可以看到，这个数据集有3列，前两列为特征，最后一列‘1’和‘0’为标签 作图观察数据集def plot():
x0 = []
x1 = []
转载
2024-02-19 11:37:59
132阅读
下面主要提供逻辑回归的代码。 数据下载：数据下载 这是老师布置的作业，现把完整代码附上。 代码如下（python 3.6）：# -*- encoding: utf-8 -*-
from __future__ import print_function
import numpy as np
import scipy.optimize as op
import matplotlib.pypl
转载
2024-06-23 06:36:18
175阅读
逻辑回归前言建议先了解线性回归，本文记录自己学习过程，不涉及具体理论过程导包import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt获取数据 数据是网上找的，下载链接，点我 就是100条数据，属性：坐标x, 坐标y, 类别filePath = 'dataSet.txt' # 路径自己改
data = [line.strip() for line in o
转载
2024-02-19 22:39:41
24阅读
统计学习方法 第6章：逻辑斯蒂回归1 提出模型2 参数估计2.1 目标函数2.2 梯度下降法3 相关理论细节3.1 广义线性模型3.2 模型可解释性4 logistics多分类模型4.1 改进思路4.2 学习策略4.3 softmax函数5 代码附录 算法总结： 1、对比感知机模型，logistics不不仅能进行分类，还能计算出样本点属于每个类别的概率； 2、logistics和最大熵模型都是对
1. sklearn介绍在利用sklearn实现逻辑回归前，可能会有人疑惑sklearn究竟是什么，那在这之前，我们先来看一下sklearn是一个什么东西吧。先字面解释一下：Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上，里面的 API 的设计非常好，所有对象的接口简单
转载
2024-03-21 12:32:41
35阅读
logistic回归是一种广义的线性回归，通过构造回归函数，利用机器学习来实现分类或者预测。原理上一文简单介绍了线性回归，与逻辑回归的原理是类似的。预测函数(h)。该函数就是分类函数，用来预测输入数据的判断结果。过程非常关键，需要预测函数的“大概形式”， 比如是线性还是非线性的。 本文参考机器学习实战的相应部分，看一下数据集。// 两个特征
-0.017612 14.053064 0
-1
转载
2023-08-11 19:27:58
211阅读
逻辑回归（Logistic Regression）可以说是机器学习领域最基础也是最常用的模型，逻辑回归的原理以及推导以及扩展应用几乎是算法工程师必备技能。医生的病理诊断、银行个人行用评估、邮箱分类垃圾邮件等，无不体现逻辑回归精巧而广泛的应用。1. 逻辑回归基本原理 使用逻辑回归进行分类，就是要找到这样的分类边界，使其能够尽可能地对样本进行正确
转载
2024-05-10 07:50:12
55阅读
问题： 大家想必对MNIST数据集已经非常熟悉了吧？这个数据集被反复“咀嚼”，反复研究。今天我们将换个角度研究MNIST数据集。假设现在不使用卷积神经网络，又该使用什么方法来解决MNIST分类问题呢？一、观察数据 在开始分析数据问题之前，我们需要了解最基本的数据对象。最好的方法就是访问官网去看一看数据的构成。官网地址如下:MNIST。MNIST数据集包含四个部分：Training
转载
2024-06-28 14:15:37
56阅读
