这次来介绍一下 Logistic 回归，中文音译为逻辑回归，它是一个非线性模型，是由线性回归改进而来（所以逻辑回归的名字中带有“回归”二字）。虽然 Logistic 回归的名字中也有回归二字，但是该算法并非用于回归问题，而是用于处理分类问题，主要用于处理二分类问题，也可以用于处理多分类问题。1，Logistic 回归模型Logistic 回归模型将一个事件出现的
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2023-10-18 15:58:27
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引言 线性和逻辑回归通常是人们为机器学习和数据科学学习的第一个建模算法。 两者都很棒，因为它们易于使用和解释。 然而，它们固有的简单性也有一些缺点，在许多情况下它们并不是回归模型的最佳选择。 实际上有几种不同类型的回归，每种都有自己的优点和缺点。 在这篇文章中，我们将讨论5种最常见的回归算法及其属性，同时评估他们的性能。 最后，希望让您更全面地了解回归模型！ 目录线性回归多项式回
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2023-10-08 18:37:17
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目录1，Logistic 回归模型2，画出 Logistic 曲线3，Logistic 回归的实现4，对鸢尾花数据集进行分类5，Logistic 回归处理多分类6，总结 上一篇文章介绍了线性回归模型，它用于处理回归问题。这次来介绍一下 Logistic 回归，中文音译为逻辑回归，它是一个非线性模型，是由线性回归改进而来（所以逻辑回归的名字中带有“回归”二字）。虽然 Logistic 回归的名字中
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2024-01-31 06:17:46
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1.基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 2.基于最优化方法的最佳回归系数确定 2.1 梯度上升法 参考：机器学习——梯度下降算法 2.2 训练算法：使用梯度上升找到最佳参数 Logistic回归梯度上升优化算法 2.3 分析数据：画出决策边界 画出数据集和Logistic回归最佳拟合
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2016-11-15 10:36:00
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线性回归和逻辑回归是我们做模型预测时，很常见的回归算法。 但事实上我们有许多类型的回归方法可以去建模。每一个算法都有其重要性，特殊性以及适用的场景。通过这边文章，总结下多种常用的回归算法，希望我们在做模型预测时能够有更多的选择，能找到最合适的回归模型。目录什么是回归分析？为什么要用回归分析？回归有哪些类型？1.线性回
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2024-04-17 14:31:46
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一般的机器学习的实现大致都是这样的步骤： 1.准备数据，包括数据的收集，整理等等 2.定义一个学习模型（learning function model），也就是最后要用来去预测其他数据的那个模型 3.定义损失函数（loss function），就是要其做优化那个，以确定模型中参数的那个函数。 4.选择一个优化策略（optimizer），用来根据损失函数不断优化模型的参数。 5.根据训练数据（tra
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2024-07-15 10:48:17
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import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def load_dataset(): data_list = [] label_list = [] with open('testSet.txt', 'r') as f: for lin
原创
2024-07-06 20:01:37
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Introduction线性回归(Linear regressions)和对率回归(Logistic regressions)是人们学习算法的第一个预测模型。因此它们很常见，还有许多分析人员认为它们是仅有的回归模型，部分分析师认为它们是所有回归模型中最重要的。 事实上有无数的回归模型都能被使用，每种形式的回归模型都有它独特且重要的应用场景。在这篇文章里我以简单的方式解释最常用的7种回归模
目录前言一.逻辑回归核心思想1.1.线性回归与分类1.2.核心思想二.Sigmoid函数与决策边界2.1.线性决策边界的生成2.2.非线性决策边界生成三.梯度下降与优化3.1.损失函数3.2.梯度下降四.正则化与过拟合4.1.过拟合4.2.正则化五.特征变换与非线性表达5.1.多项式特征5.2.非线性切分 前言 上篇博文我们介绍了KNN算法，这篇博文我们继续开始我们的传统机器学习之旅，开始学习
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2024-06-12 22:02:31
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Logistic回归总结 作者：洞庭之子 微博：洞庭之子-Bing （2013年11月） 1.引言 看了Stanford的Andrew Ng老师的机器学习公开课中关于Logistic Regression的讲解，然后又看了《机器学习实战》中的LogisticRegression部分，写下此篇学习笔记总结一下。 首先说一下我的感受，《机器学习实战》一书在介绍原理的同时将全部的算法用源代
写在前面Logistic回归涉及到高等数学，线性代数，概率论，优化问题。本文尽量以最简单易懂的叙述方式，以少讲公式原理，，我们可以通过一条...
原创
2022-09-01 16:27:13
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Sigmoid函数 我们想定义一个函数，即能够接受所有特征输入(自变量)然后预测出类别(因变量)。在二分类的情况下，可以定义输出为0和1。比如要预测一个动物是不是鸟类，是则为1，不是则为0。具有这种性质的函数，比较简单的就是单位阶跃函数(Heaviside step function)。但是该函数在
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2020-04-24 00:32:00
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目录Logistic 回归本章内容回归算法Logistic 回归的一般过程Logistic的优缺点基于 Logistic 回归和 Sigmoid 函数的分类Sigmoid 函数Logistic 回归分类器图5-1 两种坐标尺度下的 Sigmoid 函数图基于最优化方法的最佳回归系数确定梯度上升法图5-2 梯度上升图梯度下降算法训练算法：使用梯度上升找到最佳参数图5-3 数据集图梯度上升算法的伪代码
原创
2021-04-15 18:42:15
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机器学习实战之logistic回归 test5.py logRegres.py
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2018-01-28 12:25:00
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大家好！ 此开篇第一个机器学习方法。逻辑回归一、逻辑回归原理 参
原创
2018-05-27 15:56:26
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逻辑回归官网说明：https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression 逻辑回归（对数几率回归）也在线性回归部分。 目录算法原理优势与劣势评价标准参数与接口案例代码 算法原理逻辑回归主要被应用在金融领域，其数学目的是求解能够让模型对数据拟合程度最高的参数θ的值（让损失函数最小的参数θ取值，损失函数
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2023-12-24 10:02:29
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古语常云：“大道至简”，万事万物纷繁复杂，最终却归至几个最简单的道理。我常常在想，如今很火的AI领域是
原创
2022-10-12 20:56:45
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逻辑回归Logistic回归一种二分类算法，它利用的是Sigmoid函数阈值在[0,1]这个特性。Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。其实，Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(Discriminative Model)。梯度上升算法 求函数的极值："""
函数说明:梯度上升算法测试函数
求函数f(x) = -x^2 + 4
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2024-01-02 12:33:33
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