逻辑回归的来龙去脉逻辑回归面试常考点简单介绍假设损失函数逻辑回归的求解方法批梯度下降随机梯度下降（SGD）小批量梯度下降（MGBD）逻辑回归是如何分类的逻辑回归优缺点逻辑回归优化算法实现批量梯度上升法随机梯度上升使用改进的随机梯度上升实际案例分析查看预测结果和实际情况的一个对比使用sklearn去分析读入数据查看是否有缺失为建模准备数据 分x y训练集测试集开始建模调参部分交叉验证ROC曲线 定
一、概念1.1
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2022-08-09 13:22:51
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随着移动互联网的发展，App 的功能变得越来越多，功能也越来越复杂。App 的回归测试、稳定性与健壮性也变得更加重要。更好的用户体验能让 App
在激烈的竞争市场中脱颖而出，从而为公司带来巨大的收益。因此针对 App
的自动化回归测试、非功能测试等相关的测试技术正成为软件工程和智能化测试的热门研究方向。行业里比较流行的测试手段主要包括手工测试与自动化测试。在App的复杂性前提下，手工测试善于解决新
逻辑回归概述分类技术是机器学习和数据挖掘应用中的重要组成部分。在数据科学中，大部分的问题属于分类问题。解决分类的算法也有很多种。如：KNN，使距离计算来实现分类；决策树，通过构建直观易懂的树来实现分类。这里我们要展开的是Logistic回归，这是一种很常见的用来解决二元分类问题的回归方法，它主要是通过寻找最优参数来正确地分类原始数据。基本原理逻辑回归（Logistic Regression，简称L
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2024-03-18 11:10:32
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一、算法介绍 Logistic regression （逻辑回归）是一种非线性回归模型，特征数据可以是连续的，也可以是分类变量和哑变量，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，主要的用途：分类问题：如，反垃圾系统判别，通过计算被标注为垃圾邮件的概率和非垃圾邮件的概率判定；排序问题：如，推荐系统中的排序，根据转换预估值进行排序；预测问题：如，广告系统中CTR预估，根据CTR预估值
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2024-10-19 16:16:32
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本文由浅到深讲述了LR模型的由来、参数求导过程以及优缺点分析
1. LR的直观表述1.1 直观表述 今天我们来深入了解一个工业界应用最多，虽然思想简单但也遮挡不住它NB光芒的绽放的一个分类预测模型，它就是LR模型。LR模型可以被认为就是一个被Sigmoid函数（logistic方程）所归一化后的线性回归模型！为啥这么说呢？我们来看一下它的假设函数的样子
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2024-06-03 06:12:59
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逻辑回归是个二分类问题，而不是回归问题。 一般对数据集先用逻辑回归（最简单的分类）然后再用普通分类算法。基础公式：y(i)=θTx(i)+Ei
y
(
i
)
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2023-07-02 20:03:17
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注意：机器学习中LR是Logistic Regression（逻辑回归）而不是 Linear Regression（线性回归）的缩写。一、分类与回归的区别回归： 能够定义出一个损失函数（有度量空间），所以回归往往是“连续”的。分类：分为哪一类，没有损失函数（没有“错了多少”等度量空间），所以分类往往是“离散的”。二、阶跃函数与Sigmoid函数给出一个阶跃函数和他的图像我们看到上面这个函数模型可以
因为逻辑回归对于计算广告学非常重要。也是我们平时广告推荐、CTR预估最常用到的算法。所以单独开一篇文章讨论。 参考这篇文章：://.cnblogs.com/sparkwen/p/3441197.html 逻辑回归其实仅为在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，逻
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2016-12-18 22:24:00
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逻辑回归 Logistic Regression逻辑回归虽然 称为回归，但也是一个分类模型，而且常用于二分类任务。逻辑回归假设输出是通过以下算法从输入生成的： 给定输入 以及参数（1）计算（2）应用逻辑函数 得到 （3）在0和1之间均匀的生成一个随机数， （4） 由于最终的输出取决于第三步中生成的数，因此这是一个概率算法。关于
0.前言逻辑回归（LR,Logistic Regression）是传统机器学习中的一种分类模型，由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习（动态扩展）的特点，在工业界具有非常广泛的应用。在线学习算法：LR属于一种在线学习算法，可以利用新的数据对各个特征的权重进行更新，而不需要重新利用历史数据训练。LR适用于各项广义上的分类任务，例如：评论信息正负情感分析（二分类）、用户点击率（二分类）、用户违
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2024-02-16 09:55:57
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Task02 sklearn逻辑回归Demo一、学习内容概括通过一个小例子，掌握逻辑回归的sklearn函数调用使用。学习地址、参考资料：1.阿里云天池-AI训练营机器学习：https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/aicampml?invite_channel=1&accounttraceid=7df048c2ce194081b514fd
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2024-06-25 13:10:32
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文章目录1.逻辑回归1.1 逻辑回归简介1.2 逻辑回归与线性回归的区别与联系1.3 逻辑回归公式1.4 逻辑回归的损失函数、优化2.逻辑回归案例2.1 sklearn逻辑回归API2.2 良／恶性乳腺癌肿瘤预测案例3.LogisticRegression总结 1.逻辑回归1.1 逻辑回归简介逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法
概括逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，从而达到将数据二分类的目标。一、逻辑回归于线性回归的关系逻辑回归（Logistic Regression）与线性回归（Linear Regression）简称都为LR，都是一种广义线性模型。逻辑回归假设因变量y服从伯努利分布，线性回归假设因变量y服从高斯分布。逻辑回归以线性回归为理论支持，通过Sigmoid函数引入
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2024-04-14 10:26:14
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逻辑回归(LR)算法概述逻辑回归（Logistic Regression）是用于处理因变量为分类变量的回归问题，常见的是二分类或二项分布问题，也可以处理多分类问题，它实际上是属于一种分类方法。逻辑回归算法原理预测函数和决策边界逻辑回归的预测函数可以表示为： 举一个例子，假设我们有许多样本，并在图中表示出来了，并且假设我们已经通过某种方法求出了LR模型的参数（如下图）： 这时，直线上方所有样本都是正
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2024-05-06 22:51:48
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本文从Logistic回归的原理开始讲起，补充了书上省略的数学推导。本文可能会略显枯燥，理论居多，Sklearn实战内容会放在下一篇文章。
一 逻辑回归是什么？首先虽然名字中带有回归两个字，但是这是一个不折不扣的分类算法。假设有一场足球赛，我们有两支球队的所有出场球员的信息、历史交锋成绩、比赛时间、主客场、裁判、天气等因素，根据这些因素去预测球队能否赢球
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2024-05-19 08:42:51
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（0）推导在笔记上，现在摘取部分要点如下：sigmoid函数，将线性模型 wTx的结果压缩到[0,1]之间，使其拥有概率意义。 其本质仍然是一个线性模型，实现相对简单。在广告计算和推荐系统中使用频率极高，是CTR预估模型的基本算法。同时，LR模型也是深度学习的基本组成单元。 LR回归属于概率性判别式模型，之所谓是概率性模型，是因为LR模型是有概率意义的；之所以是判别式模型，是因为LR回
逻辑回归1.介绍逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大化似然函数的方法，运用梯队下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。2.逻辑回归的损失函数和梯度下降参数迭代方法逻辑回归的损失函数是它的极大似然函数参数迭代方法3.逻辑回归为什么使用对数损失而不用平方损失损失函数一般有四种，平方损失函数，对数损失函数，HingeLoss0-1损失函数，绝对值损失函数。将极大似然函数取对数以后等同于对数损失函数
为了开发新产品特性并且及时更新，我们使用基于主干的开发模型来更改代码库。一旦工程师的代码改动被主分支（主干）接受，我们就尽量让这些改动对其他从事该产品或服务开发工作的工程师快速可见。这种基于主干的开发模型比使用特性分支和特性合并的方法更有效，因为每个人接触的都是代码库的最新版本。重要的一点是，在被接受到主干之前需要对每个提出的改动进行彻底的回归测试。每个代码改动在从主干部署到生产环境之前都经过了彻
1.Word2Vec介绍主要参考两篇文章写的很好：word2vec 中的数学原理详解系类介绍从预备背景知识讲到源码细节peghoty 写的，欢迎去访问作者原文
第二个就是刘建平大佬写的博客欢迎访问原文
1.1 预备知识1.1.1 Sigmoid函数（在前面文章介绍过了就不多介绍了）1.1.2 逻辑回归
分类任务和回归任务的区别 输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题是回归问题,输出变量为有
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2024-10-10 07:59:55
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