4、优缺点： 逻辑回归优点： 1)、实现简单； 2)、分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低； 缺点： 1)、容易欠拟合，一般准确度不太高 2)、只能处理两分类问题（在此基础上衍生出来的softmax可以用于多分类），且必须线性可分； 5、代码实现逻辑回归#coding=utf-8
from numpy import *
import matplotl
许多问题需要将概率估算值作为输出。 逻辑回归是 一种极其高效的概率计算机制。实际上，您可以通过以下两种方式使用返回的概率：按原样”应用。例如，如果垃圾邮件预测模型将电子邮件视为 输入并输出值 0.932，这表示概率为 93.2% 电子邮件是垃圾邮件。转换为二元类别，例如 True 或 False、Spam 或 
LogisticRegressionCV使用了交叉验证来选择正则化系数C。LogisticRegression需要自己每次指定一个正则化系数。除了交叉验证以及选择正则化系数C以外， LogisticRegression和LogisticRegressionCV的使用方法基本相同。logistic_regression_path类则比较特殊，它拟合数据后不能直接来做预测，只能为拟合数据选择合适逻辑回
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2024-03-25 15:28:30
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soft-SVM其实就是逻辑回归的损失函数改成hinge-loss的版本。||w||其实对应正则化的功能~逻辑回归和SVM都是比较理想的分类器，但是各有优缺点，逻辑回归不仅可以得到具体的分类类别，还可以得到连续的概率值（因为逻辑回归实质上是回归）；SVM则可以利用kernel将特征投影到高维甚至无穷维来更好地拟合数据。这里我们来看一下逻辑回归和SVM之间有没有什么联系，以及能否将kernel应用到
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2024-04-16 10:25:22
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文章末尾对机器学习的规律总结。机器学习这么多算法记住是很难的，如果懂别人怎么想到这个算法的那就容易多了。学习机器学习一定不要死记。记住别人怎么想到这个算法以及各个概念之间的联系，各个方法有什么用，这些最重要。本文就是从还原算法怎么想到的角度来讲而不是纯粹推导，解释了各个概念之间的联系。逻辑回归到底是什么？要优化什么参数？为何要优化这些参数？逻辑回归它输入是样本，输出是样本输入某个类的概率。逻辑回归
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2024-06-24 18:51:30
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# Python逻辑回归如何输出概率
逻辑回归是一种用于处理分类问题的机器学习算法。与线性回归不同，逻辑回归的输出是一个概率值，表示样本属于某个特定类别的概率。本文将介绍如何使用Python进行逻辑回归，并输出概率。
## 1. 准备数据
首先，我们需要准备训练数据。假设我们有一个二分类问题，其中有两个特征变量X1和X2，以及对应的类别标签Y。我们可以使用Pandas库来读取和处理数据。
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2023-10-01 07:18:06
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SKlearn学习笔记——逻辑回归1. 概述1.1 名为“回归”的分类器1.2 为什么需要逻辑回归1.3 sklearn中的逻辑回归2. linear_model.LogisticRegression2.1 二元逻辑回归的损失函数2.2 正则化:重要参数penalty & C2.3 梯度下降:重要参数max_iter2.4 二元回归与多元回归:重要参数solver2.5 逻辑回归中的特征
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2024-03-22 15:44:54
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一、逻辑蒂斯分布设x是连续性随机变量，x服从逻辑蒂斯分布是指x具有以下的分布函数和概率密度函数。二、逻辑回归（LR）1、逻辑回归（logistic regression）定义LR模型由条件概率P(Y|X)表示，并假设这个分布是逻辑蒂斯分布。模型学习就是确定该分布中的未知参数，用wx+b来表示未知的参数部分。二项逻辑回归模型时如下的条件概率分布2、逻辑回归的特点1）一个事件的几率（odds）是指该事
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2024-03-23 11:09:19
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逻辑回归：解决分类问题逻辑回归既可以看做是回归算法，也可以看做是分类算法通常作为分类算法用，只可以解决二分类问题代码实现实现逻辑回归加载数据使用逻辑回归。
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精选
2024-02-26 11:18:13
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d大学 Andrew Ng 教授的《机器学习
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2017-05-23 09:37:00
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一、逻辑回归1、逻辑斯谛回归模型我们可以用线性模型z=wTx+bz=\boldsymbol{w}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{x}+bz=wTx+b 来做回归任务，如果我们用此线性模型来做分类任务，需要用一个单调可微函数g(⋅)g(\cdot)g(⋅)将分类任务的真实标签yyy与线性回归模型的预测值联系起来：(1)y=g−1(wTx+b)y=g^{-1}\left(\...
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2021-12-04 17:32:43
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文章目录初识逻辑回归案例-肿瘤预测分类评估方法ROC曲线与AUC指标ROC曲线绘制初识逻辑回归逻辑回归最终的分
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2022-06-17 16:53:35
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概述逻辑回归是一个假设样本服从伯努利分布，利用极大似然估计和梯度下降求解的二分类模型，在分类、CTR预估领域有着广泛的应用。公式推导逻辑回归是用来解决分类问题用的，与线性回归不同的是，逻辑回归输出的不是具体的值，而是一个概率。除去了sigmoid函数的逻辑归回和线性回归几乎是一样的。 有人说逻辑回归不是回归，因为输出的不是回归值。 也可理解为逻辑回归是先求回归函数，再将结果通过逻辑函数转化一下得到
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2023-08-01 23:54:08
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第三章.逻辑回归 3.1 逻辑回归（Logistic Regression）线性回归以及非线性回归是用来处理回归问题的，而逻辑回归是用来处理分类问题的。应用场景：1).分类：垃圾邮件分类预测肿瘤是良性还是恶行预测某人的信用是好是坏Sigmoid / Logistic Function1).Sigmoid/Logistic函数：2).预测函数：将g(x)代到h0(x)中:3).图像：图像描述： ①
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2023-10-08 19:15:52
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概述逻辑回归是一个假设样本服从伯努利分布，利用极大似然估计和梯度下降求解的二分类模型，在分类、CTR预估领域有着广泛的应用。公式推导逻辑回归是用来解决分类问题用的，与线性回归不同的是，逻辑回归输出的不是具体的值，而是一个概率。除去了sigmoid函数的逻辑归回和线性回归几乎是一样的。有人说逻辑回归不是回归，因为输出的不是回归值。也可理解为逻辑回归是先求回归函数，再将结果通过逻辑函数转
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2023-12-13 18:50:53
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logistic逻辑回归分类算法及应用1.1 概述Lineage逻辑回归是一种简单而又效果不错的分类算法。 什么是回归：比如说我们有两类数据，各有50个点组成，当我们把这些点画出来，会有一条线区分这两组数据，我们拟合出这个曲线（因为很有可能是非线性的），就是回归。我们通过大量的数据找出这条线，并拟合出这条线的表达式，再有新数据，我们就以这条线为区分来实现分类。 下图是一个数据集的两组数据，中间有一
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2024-04-24 12:56:33
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线性回归做分类不太理想 新增最右边额外的红色点，会改变原来的线性回归的拟合直线从洋红改变到蓝色直线，运用原来的数据标准，分类出现了错误，使得新的拟合直线更糟糕 而且分类问题通常只有0和1，但是线性回归会得出小于0或者大于1的值 就很奇怪，但是下面的逻辑回归值一定在【0,1】之间所以用到了sigmoid function(Logistic fu
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2024-04-22 19:32:32
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逻辑斯蒂回归（logistic regression，又称“对数几率回归”）是经典的分类方法。虽然名字中包含回归，但它被用来分类。逻辑斯蒂分布设 \(X\) 是随机变量，\(X\) 服从逻辑斯蒂分布是指 \(X\) 的概率分布函数 \(F(x)\) 和概率密度函数 \(f(x)\)
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2024-02-19 22:36:55
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在学习完 Andrew Ng 教授的机器学习课程，和多方查阅大神的博客，本以为很简单的逻辑回归，在深思其细节的时候，很多容易让人不理解，甚至是疑惑的地方，这几天一直冥想其中的缘由。1、 为什么是逻辑回归？ 都说线性回归用来做回归预测，逻辑回归用于做二分类，一个是解决回归问题，一个用于解决分类问题。但很多人问起逻辑回归和线性回归的区别，很多人会大喊一声（也可能是三声）：逻辑回归就是对线性回归做了
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2023-12-19 23:21:56
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逻辑回归是最常用的二分类算法，本文衣旨在利用逻辑回归对数据进行二分类，实现数据的探索，假设函数，损失函数，参数最优化，模型评估和可视化。logistic函数先来看一下logistic回归函数长啥样?from scipy.special import expit #导入logistic函数myx = np.linspace(-10, 10, 1000) #自变量myy = expit(myx)plt
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2022-04-08 17:56:40
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