一、基本知识点 1.逻辑回归简介 逻辑回归其实是一种分类模型，逻辑回归作为一种分类算法优缺点如下： 优点：模型简单，便于计算；计算代价低，计算速度很快。 缺点：分类精度不够高；容易欠拟合 2.逻辑回归基本原理 2.1逻辑回归是为了预测离散值情况下的分类问题，譬如 （1）邮件是否是垃圾邮件 （2）肿瘤恶性良性 如上所述这些例子中，被预测的值Y属于（0,1），即Y有两个取值0和1。一般来说0被称为负累
目录导入数据建立模型启动会话 导入数据网上有很多的关于鸢尾花分类的博客都是从sklearn中直接导入的，因为上课的需要，需要用自己的数据来导入。我的数据是放在txt文件中的，首先看看大概的数据： 这里的前4列是花的特征，且我的数据只有100行，且只有两种花（最后一列独热编码只有0,1），当然3种花的做法和两种花的做法是一样的。后面用softmax来进行分类时会用到150行的数据，且有3种花。 导
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2024-01-02 11:11:41
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目 录 一. 手推实现逻辑回归梯度下降二. 用逻辑回归实现鸢尾花数据集分类 1. 鸢尾花数据集的简介 2. 什么是线性分类器 3. 设计线性分类器的主要步骤 4. 逻辑回归
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2024-02-04 20:24:43
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Step1：库函数导入# 基础函数库
import numpy as np
import pandas as pd
# 绘图函数库
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# iris数据
from sklearn.datasets import load_irisStep2:数据读取/载入data = load_iris()
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2023-10-26 21:20:57
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前言感觉如果只是看一遍老师提供的课件的话，对 pandas 库以及 sklearn 库中许多功能还是没有一个全面的认识，我感觉还是得自己多动手实践一下才行。（下文代码中使用的库均预先装好，下文代码均在 jupyter notebook 中运行。）数据存入 csv 文件我们已经将鸢尾花数据集中的数据存放到了 ./iris.csv 文件中，文件内容的前sepal_length,sepal_width,
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2024-03-21 09:30:58
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目录一、手工推导逻辑回归梯度下降实现二、用逻辑回归实现鸢尾花分类鸢尾花数据集简介线性分类器简介设计线性分类器的主要步骤1.收集一组具有类别标志的样本X={x1,x2,…,xN}2.按需要确定一准则函数J，其值反映分类器的性能，其极值解对应于“最好”的决策3.用最优化技术求准则函数J的极值解w* 和w0* ，从而确定判别函数，完成分类器设计4.得到线性判别函数g(x)=wT+w0或g(x)=a*Ty
CVX是凸优化的一个工具库,本文利用CVX实现一个逻辑回归,用作CVX入门.其中CVX安装可以参考CVX安装,另外强烈推荐去Github获取所有源代码.鸢尾花数据集（Iris）是机器学习中一个常见的数据集，其用于鸢尾花卉分类，数据集共包含150个样本，共具有3种花卉类别，分别为山鸢尾（Iris Setosa）、杂色鸢尾（Iris Versicolour）以及弗吉尼亚鸢尾（Iris Virginic
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2024-08-05 13:09:58
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标准化：用数据的特征列减去该特征列均值进行中心化，再除以标准差进行缩放1、模型精确度的探究from sklearn.datasets import load_iris #导入鸢尾花数据集
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #导入k-近邻分类模型
from sklearn.model_selection import train_
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2024-06-14 20:58:54
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在这篇文章中，我将和大家分享如何使用R语言进行“鸢尾花逻辑回归”的分析。我们将从环境预检开始，逐步到达实现目标的各个方面，包括部署架构、安装过程、依赖管理、扩展部署和版本管理。
## 环境预检
首先，我们需要确认我们的计算环境是否合适。为了更好地理解整体架构，让我先展示一个思维导图和硬件拓扑。
```mermaid
mindmap
root((环境预检))
节点1((硬件配置))
在这篇博文中，我将详细探讨如何通过 Python 实现逻辑回归模型分析鸢尾花数据集的过程。鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，用于花卉分类任务，包含 150 条关于三种鸢尾花（Setosa，Versicolor，Virginica）的测量数据。通过本案例，我将展示逻辑回归的基本原理，并提供详细的实操步骤。
### 背景描述
在机器学习领域，逻辑回归是一种广泛使用的线性分类算法。其目的是用来
# 使用Python进行鸢尾花数据集的逻辑回归分析
## 引言
鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的机器学习数据集，广泛用于分类算法的学习与练习。本文将介绍如何使用逻辑回归对鸢尾花数据集进行分析，并计算查准率（Precision）来评估模型的效果。接下来，我们将通过代码示例逐步讲解这一过程。
## 数据集简介
鸢尾花数据集包含150个样本，数据主要有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和
逻辑回归问题描述：我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。数据下载：https://pan.baidu.com/s/1pN
import numpy as np
import pandas as pd
#读取数据集，header参数来指定参数标题的行，默认为0，第一行，如果没有标题使用None
data = pd.read_csv('iris.csv',header=0)
#对文本进行处理，将Species列的文本映射成数值类型
data['Species'] = data['Species'].map({'Iris
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2024-09-06 19:55:32
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引言 机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记，涵盖线性回归、逻辑回归、Softmax回归、神经网络和SVM等等，主要学习资料来自Standford Andrew Ng老师在Coursera的教程以及UFLDL Tutorial，Stanford CS231n等在线课程和Tutorial，同时也参考了大量网上的相关资料（在后面列出）。 前言 本文主要介绍逻辑回
基于逻辑回归模型对鸢尾花数据集进行分类理论知识 不做过多赘述，相关知识有：指数分布族、GLM建模（分布函数+连接函数，对于本例来说是二项分布+sigmoid函数）、最大似然函数、交叉熵函数（评估逻辑回归模型的目标函数）。该分类问题关注的是通过已知的概率结果来推算出未知参数。对未知参数做自变量的对数似然函数
利用逻辑回归进行鸢尾花分类数据集处理数据可视化模型训练首先导入我们所需要用到的库import numpy as np
import pandas as pd
## 绘图函数库
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns1.数据集导入要训练模型，首先要处理数据集，我们使用的数据集是sklearn中的鸢尾花数据集，该数据集一共有四个特
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2024-03-04 04:43:44
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1.鸢尾花分类实例数据集： 特点：每个属性及标记之间使用逗号进行隔开。#encoding:utf-8
from sklearn import svm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from matplotlib import colors
from sklearn.m
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2024-05-06 07:43:49
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逻辑回归算法梳理1 逻辑回归与线性回归的区别线性回归逻辑回归目的预测分类未知{0,1}函数拟合函数预测函数参数计算最小二乘最大似然估计1 (分类和回归)：逻辑回归与线性回归都属于广义线性回归模型，回归模型就是预测一个连续变量（如降水量，价格等）。在分类问题中，预测属于某类的概率，可以看成回归问题。这可以说是使用回归算法的分类方法。2（输出）：直接使用线性回归的输出作为概率是有问题的，因为其值有可能
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2024-06-12 22:13:59
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# Python实现逻辑回归鸢尾花数据分析
逻辑回归是一种广泛使用的分类算法，适用于二元分类问题。本文将介绍如何使用Python实现逻辑回归，并以经典的鸢尾花数据集为示例。鸢尾花数据集包含三种鸢尾花的特征数据，以及对应的种类标签，它非常适合用于机器学习实践。
## 鸢尾花数据集简介
鸢尾花数据集由四个特征组成：花萼长度（sepal length）、花萼宽度（sepal width）、花瓣长度
前言：鸢尾花数据集是机器学习中的经典小规模数据集。通过如下实验，查阅资料和视频进行学习，将整个实验的学习心得和实验过程作出分享，希望对喜爱机器学习并入门的新手提供帮助，同时也鞭策自己稳步向前。（一）实验前期的基本功课：数据集的划分：机器学习一般的数据集合会划分为两个部分，训练集S和测试集T在西瓜书几种不同的划分方式：留出法，交叉验证法，自助法等（P25-P28）它们的划分比例按照对应规则各有不同：
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2024-07-30 13:10:57
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