逻辑回归所要学习的函数模型为y(x)，由x->y，x为样本，y为目标类别，即总体思想是任意给出一个样本输入，模型均能将其正确分类。实际运用中比如有邮箱邮件分类，对于任意一封邮件，经过模型后可将其判别为是否是垃圾邮件。假如我们知道某类数据的条件概率分布函数P(y|x),则不管输入x是什么值，均能计算出输出y为特定值的概率，根据概率的大小，也就可以将其正确分类。因此我们需要做的就是找到一个尽可能
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2024-08-11 15:45:41
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Logistic Regression 逻辑回归 ---对数线性模型涉及概念：样本集、特征(变量)、向量、矩阵、损失函数、最优化方法、梯度下降掌握要求：独立、手写推倒至少5遍，用Python实现，解决一个实际案例。Table of ContentsLogistic Regression 逻辑回归一、Logistic distribution 逻辑分布二、逻辑回
根据Andrew Ng的课程，h(x,theta) = P(y=1 | x, theta)，就是表示概率Logisticregression（逻辑回归）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。比如某用户购买某商品的可能 性
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2013-04-05 22:20:00
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逻辑回归（Logistic Regression）算法 —— 监督、分类
1、逻辑回归（Logistic Regression）模型Logistic回归模型，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。适用条件：主要面向二分类线性可分问题。2、系统模型（1）超平面对于如图线性可分的问题，需要找到一条直线，能够将两个不同的类
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2024-05-07 20:08:34
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机器学习笔记——逻辑回归算法（Logistic Regression）正名分类算法回归算法思考分类问题逻辑回归函数逻辑回归函数逻辑回归分类函数的理解决策边界example （1）example （2）如何选择表达函数？逻辑回归函数成本函数（1）恶性肿瘤的分析（2）良性肿瘤的分析优化写法逻辑回归函数的梯度下降优化算法线性回归的梯度下降法和逻辑回归的梯度下降法是一样的吗？小技巧线性回归的监控是否收敛
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2024-03-28 11:41:10
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进行数学推导 逻辑回顾与线性回顾的差异 为什么logistic Regression 不能用square error Discriminative vs Generative 逻辑回归的方法称为Discriminative（判别） 方法；上一篇中用高斯来描述后验概率，称为 Generative（生成
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2020-02-17 18:18:00
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一、Logistic Regression 算法Logistic Regression 算法具有复杂度低、容易实现的优点，我们可以利用 Logistic Regression 算法实现广告的点击率估计。Logistic Regression 模型是线性的分类的模型，所谓线性通俗的来说只需要一条直线就可以将不同的类区分开来。这条直线也成为超平面，使用
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2024-04-27 15:16:53
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Fly
logistic regression modelloss fuctionsoftmax基于python的logistic regressi
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2024-05-06 23:31:14
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原理 逻辑回归的推理过程能够參考这篇文章：http://blog..net/zouxy09/article/details/20319673，当中包括了关于逻辑回归的推理，梯度下降以及python源代码，讲的有点多。能够直接看核心部分 对于这篇文章补充一个就是其缺少的正则化内容： 能够查看知
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2017-08-13 20:22:00
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逻辑回归虽然名字带有回归，但它是一种分类算法，当然和线性回归一样，逻辑回归会有回归系数，也有回归方程。 Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的，可以简单的描述为这样的过程：（1）找一个合适的预测函数，一般表示为h函数，该函数就是我们需要找的分类函数，它用来预测输入数据的判断结果。这个过程是非常关键的，需要对数据有一定的了解或分析，知道或者猜测预测函
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2024-03-29 15:05:11
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为了更好的学习内容，请访问原创版本：Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（8s左右）本节课中，我们将学习如何利用Python的来Logistic。这是第一节Python代码内容，接下来我们将从一些基本的Python编程开始讲述。 本文中的代码经过作者改进，修改bug，已经提交到github。地址为：https://github.com/Lite-Java/missshi_deepl
逻辑回归（logistic regression）目录逻辑回归（logistic regression）一 算法原理1 逻辑回归的基本假设（预测函数）2逻辑回归的损失函数（成本函数）3逻辑回归的求解方法（梯度下降法）4逻辑回归的目的5 逻辑回归如何分类6逻辑回归的优缺点总结二 多元分类三 正则化逻辑回归模型的正则化四 sklear...
原创
2021-09-01 16:12:17
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import libimport numpy as npimport tensorflow as tffrom sklearn import datasetsimport pandas as pdfrom sklearn.cross
原创
2022-11-01 17:51:57
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# 了解Python中的Logistic回归及其结果分析
Logistic回归是一种广泛应用于二分类问题的统计方法，它利用Logistic函数来模型化类别之间的关系。无论是在医疗诊断、金融风控还是市场营销中，Logistic回归都扮演着关键角色。本文将介绍如何使用Python的`scikit-learn`库进行Logistic回归，并通过示例分析结果。
## 1. 安装必要库
首先，确保你已
众所周知逻辑回归(Logistic regression)是用来解决二分类的问题的，本身是由回归问题演变而来。逻辑回归问题中使用sigmoid函数将模型的输出y映射到[0,1]之间，即y的取值为0或1，sigmoid函数如下： &nb
LogisticRegression，一共有14个参数： 逻辑回归参数详细说明参数说明如下：penalty：惩罚项，str类型，可选参数为l1和l2，默认为l2。用于指定惩罚项中使用的规范。newton-cg、sag和lbfgs求解算法只支持L2规范。L1G规范假设的是模型的参数满足拉普拉斯分布，L2假设的模型参数满足高斯分布，所谓的范式就是加上对参数的约束，使得模型更不会过拟合(overfit)
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2024-10-26 17:19:35
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机器学习 Logistic Regression
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2015-04-17 16:29:00
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Logistic Regression and Gradient DescentLogistic regression is an excellent tool to know for classification problems. Classification problems are prob...
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2015-05-02 13:06:00
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本文主要讲解分类问题中的逻辑回归。逻辑回归是一个二分类问题。 二分类问题 二分类问题是指的y值只有两个取值（0或1），二分类问题可以扩展到多分类问题。例如：我们要做一个垃圾邮件过滤系统，是邮件的特征，的y值就是邮件的类别，是垃圾邮件还是正常邮件
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2022-11-29 20:25:56
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1y=1y=1（正样本）。如果这个概率 p
原创
2023-06-05 16:10:38
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