逻辑回归Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。Logistic 回归的本质是：假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。逻辑回归的原理是用逻辑函数把线性回归的结果(-∞,∞)映射到(0,1)。Logistic 分布是一种连续型的概率分布，其分布函
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2024-07-22 13:31:03
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加载数据(Data Loading) 我们假设输入时一个特征矩阵或者csv文件。 首先，数据应该被载入内存中。scikit-learn的实现使用了NumPy中的arrays，所以，我们要使用NumPy来载入csv文件。  
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2024-11-01 15:01:05
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其他机器学习系列文章见于专题：机器学习进阶之路——学习笔记整理，欢迎大家关注。1. 前言 从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程，称为“特征选择”。特征选择是一个重要的数据预处理过程，进行特征选择的原因如下：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合；去除不相关特征，降低学习难度。 常见的特征选择方法大致可以分为三类：过滤式、包裹式和嵌入式。2. 过滤式选择 过滤式方法先对数据集
1、概述用于训练的数据集特征对模型的性能有着极其重要的作用，如果训练数据中包含一些不重要的特征，可能导致模型的泛化性能不佳。降维--是指在某些限定条件下，降低特征个数。2、方法低方差过滤法如果一个特征的方差很小，说明这个特征包含的信息很少，模型很难通过该特征区分对象相关系数法通过计算特征的相关系数，发现具有相关性的特征，根据相关性的强弱，进行特征的选择。皮尔逊相关系数斯皮尔曼相关系数PCA（主成分
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2024-10-19 18:11:43
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第二天（神经网络基础一）需要掌握及应用 - 掌握 * 知道逻辑回归的算法计算输出、损失函数 * 知道导数的计算图 * 知道逻辑回归的梯度下降算法 * 知道多样本的血量计算 - 应用 * 应用完成向量化运算 * 应用完成一个单神经元神经网络的结构1.1 Logistic 回归逻辑回归是一个主要用于二分分类类的算法。那么逻辑回归是给定一个x,输出一个该样本属于1对应类预测概率y = P(y = 1|x
逻辑回归概述逻辑回归(Logistic Regression) 实质上是分类模型，常用于二分类。逻辑回归因为简单，可并行化，可解释强而受到广泛关注。二分类(逻辑分类)是常见的分类方法，用于将一批样本或数据划分到两个类别。比如将成绩划分为及格与不及格两个类别：姓名成绩分类ai590engine611enginelong1001逻辑函数逻辑回归是一种广义的线性回归，其原理是利用线性模型根据输入计算输出
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2024-05-26 16:39:00
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单纯理解算法还算容易，但是到实际工作中就往往理不清头绪，特征变量从哪来，又怎么选，模型的输出结果是什么，如何评价模型好坏，有了模型如何应用，模型上线之后还要做什么等等一系列问题。今天我们就以常用的逻辑回归为例，结合实际场景说说如何应用结果问题的过程。对于数据产品经理、数据建模师、数据挖掘工程师、数据分析师来说，都必须了解全部流程。算法描述逻辑回归(Logistic Regression)是应用非常
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2024-06-19 09:40:10
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逻辑回归解决的便是一个分类的问题。就是需要一段代码回答YES或者NO。 比如辣鸡邮件的分类，当一封邮件过来，需要识别这封邮件是否是垃圾邮件。一个简单的例子笔者借用Andrew Ng给的学生成绩与申请大学的例子来讲述Logistic Regression算法实现。假设你有学生的两门课的历史成绩与是否被录取的记录，需要你预测一批新的学生是否会被大学录取。其中部分数据如下:exam1exam2录取(0:
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2024-07-31 21:00:03
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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
线性回归模型：w=[0.1,0.2,0.4,0.2]
b=0.5
def linearRegression(x):
return sum([x[i]*w[i] for i in range(len(x))])+b
linearRegression([2,1,3,1])通常将h(x)=0设为边界条件用于分类。h(x)>0的样本设为一类，反之设为另一类。在此线性模型的基础上加上一个函数g
机器学习中的逻辑回归模型简介 逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇，主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法，最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系，以及在多分类问题上的推广。 逻辑回归 问题 实际工作中，我们可能会遇到如下问题：预测一个用户是否点
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2024-05-07 19:18:08
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提到逻辑回归相信大家应该都不会觉得陌生(不陌生你点进来干嘛[捂脸])，本文就逻辑回归的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。1. 原理篇我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲逻辑回归是怎么一回事。1.1 梯度下降法请参考我的另一篇文章，在这里就不赘述。链接如下：李小文：梯度下降的原理及Python实现zhuanlan.zhihu.com1.2 线性回归请参考我的另一篇文章，在这里就不
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2024-08-20 13:20:58
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协同过滤仅仅使用有限的用户行为信息，逻辑回归算法模型大多引入用户行为、用户特征、物品特征和上下文特征等，从CF逐步过渡到综合不同特征的机器学习模型。（1）逻辑回归模型 将用户特征（年龄、性别等）、用户行为（收藏
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2024-09-09 22:24:01
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在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点：0. 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；1. 稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展；2. 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，否则0。如果特征没有离散化，一个异常数据“年
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2024-05-07 19:20:17
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# 逻辑回归在特征筛选中的应用
逻辑回归是一种常见的分类算法，在实际应用中往往需要对特征进行筛选以提高模型的效果和减少计算开销。本文将介绍如何使用 Python 中的逻辑回归算法进行特征筛选。
## 逻辑回归简介
逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计学习方法，它使用逻辑函数（logistic function）将输入特征映射到一个二元输出。逻辑函数的表达式如下：
$$
P(Y=1|X)
原创
2024-04-27 03:59:08
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连续特征的离散化：在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？Q:CTR预估，发现CTR预估一般都是用LR，而且特征都是离散的。为什么一定要用离散特征呢？这样做的好处在哪里？A:在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点：0、 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代。(离散特征的增加和减少
机器学习理论知识要点总结-线性回归和逻辑回归作者本是一个转行机器学习的小白，在七月在线学习，接触了一系列机器学习中的模型、参数、算法等内容，现在还不是拎得很清楚，所以收集资料写此博客。旨在加深对算法及优化方法，损失函数及参数的理解。线性模型:线性模型形式简单，易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。许多功能更为强大的非线性模型(nonlinear model)可在线性模型的基础上通过引入
一. 一句话概括逻辑回归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，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。这句话包含了五点，接下来一一介绍：逻辑回归的假设逻辑回归的损失函数逻辑回归的求解方法逻辑回归的目的逻辑回归如何分类二. 逻辑回归的假设任何的模型都是有自己的假设，在这个假设下模型才是适用的。Hypothesis #1逻辑回归的第一个基本假设是假设数据服从伯努利分布。伯
# Python逻辑回归特征处理
## 引言
在机器学习中，特征处理是一个非常重要的步骤。通过对原始数据进行特征处理，可以提高模型的准确性和性能。本文将教你如何使用Python进行逻辑回归特征处理。
## 逻辑回归特征处理流程
下面是逻辑回归特征处理的整个流程，我们将逐步展开每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据 |
原创
2023-09-01 07:27:34
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本文为斯坦福大学吴恩达教授的《机器学习》视频课程第三章主要知识点。分类问题举例邮件：垃圾邮件/非垃圾邮件？在线交易：是否欺诈（是/否）？肿瘤：恶性/良性？ 以上问题可以称之为二分类问题，可以用如下形式定义：其中0称之为负例，1称之为正例。当y值只有1或0两个值时，如果还使用线性回归，会因为x的样例增加而改变线性回归方程，所以线性回归不适用。分类问题的假设函数因为假设函数 0≤h
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2024-09-13 12:35:50
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