文章转自【机器学习炼丹术】线性回归解决的是回归问题，逻辑回归相当于是线性回归的基础上，来解决分类问题。1 公式线性回归(Linear Regression)是什么相比不用多说了。格式是这个样子的：\(f_{w,b}(x)=\sum_i{w_ix_i}+b\)而逻辑回归（Logistic Regression）的样子呢？\(f_{w,b}(x)=\sigma(\sum_i{w_ix_i}+b)\)要
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2024-04-24 17:28:51
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# Python 中的逻辑回归与参数调整
逻辑回归是一种广泛使用的统计模型，用于二分类问题。它通过将输入特征线性组合后，通过 Sigmoid 函数输出一个概率值，进而判断样本的类别。从实现的角度来说，Python 提供了多种库来快速构建逻辑回归模型，其中最流行的库是 Scikit-learn。本文将详细介绍逻辑回归的基本原理、参数调整的方法以及完整的实现示例。
## 逻辑回归的基本原理
逻辑
我已经广泛地比较了现有的教程,但我无法弄清楚为什么我的权重不会更新.这是返回更新列表的函数：def get_updates(cost, params, learning_rate):
updates = []
for param in params:
updates.append((param, param - learning_rate * T.grad(cost, param)))
retur
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2024-01-26 09:06:02
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梯度下降(Gradient Descent)梯度下降的原理： 可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(i.e. 找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。因此，下山的路径就无法确定，他必须利用自己周围的信息去找到下山的路径。这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。具体来说就是，以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的
文章目录一、逻辑回归（Logistic Regression）二、样本不均衡问题处理1 、过采样方法(一)、随机过采样法(二)、SMOTE算法2 、欠采样方法(一)、随机欠采样三、网格搜索快速调优损失函数（对数似然损失）四、模型评价ROC曲线 一、逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归是一种分类算法，逻辑回归就是解决二分类问题的利器。算法原理：将线性回归的输出作为逻辑回归的输
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2023-11-24 05:57:27
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# Python多分类逻辑回归参数调整
## 1. 整体流程
在实现Python多分类逻辑回归参数调整的过程中，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 划分训练集和测试集 |
| 3 | 模型训练 |
| 4 | 超参数调优 |
| 5 | 模型评估 |
## 2. 每一步具体操作
### 步骤1：数
原创
2024-04-11 05:55:25
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内容目录 LR算法理解逻辑回归适用性逻辑回归的假设损失函数推导梯度下降推导LR的优缺点线性回归与逻辑回归的区别逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别LR算法理解 一句话概括逻辑回归：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,达到将数据二分类的目的。包含了以下5个方面 ：1.逻辑回归的假设条件2.逻辑回归的损失函数3.逻辑回归的求解方法4.逻辑回归的目的5.逻辑回归如何分类逻
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2024-04-16 08:34:01
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# 理解Python逻辑回归的可调参数
逻辑回归是广泛应用于二分类任务中的一种统计模型。虽然它的名字中有“回归”二字，但逻辑回归实际上是一个分类算法。通过最大化似然函数来找到最优的参数，逻辑回归为我们预测分类问题提供了一个有效的方法。在Python中，逻辑回归通常通过`scikit-learn`库来实现。
在使用逻辑回归模型时，有许多参数可以调整以改善模型的性能。本文将介绍这些参数，并通过示例
原创
2024-10-10 07:12:36
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【阿里天池云-龙珠计划】python机器学习小记 目录【阿里天池云-龙珠计划】python机器学习小记 一、逻辑回归算法原理及应用介绍二、入门Demo三、基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践【写在前面】 接触机器学习也有一年多了，基本都是自学的野路子 借这个天池云龙珠计划的机会好好整理下各种常用算法模型思路以备忘，也给读者抛砖引玉 感谢群主提供的学习机会@AI蜗牛车，群KOL@老表 顺便
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2023-08-22 20:03:28
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引言：逻辑回归是最简单的机器学习模型，常常应用于各种简单的任务中。这里记录逻辑回归的背景以及学习方法，权当自己的学习记录总结。逻辑回归：首先，它不是一个回归模型，而是一个分类模型，它是被用来做分类的。 之所以称之为回归，是因为它的学习的是模型模型的参数以最佳拟合已有的数据。（比如，根据已有的一些点，回归出它的直线参数的拟合过程，就称之为回归。）学习方法：梯度上升法，随机梯度上升法。模型特点: 1
算法特征:利用sigmoid函数的概率含义, 借助回归之手段达到分类之目的.算法推导:Part Ⅰsigmoid函数之定义:\begin{equation}\label{eq_1}sig(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}\end{equation}相关函数图像:由此可见, sigmoid函数将整个实数域$(-\infty, +\infty)$映射至$(0, 1)$区间内, 反映了
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2023-09-25 17:50:03
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《老饼讲解机器学习》http://ml.bbbdata.com/teach#115目录一.入参说明(一)入参分类与使用(二)入参详细列表 二.模型训练三.模型训练后的方法与属性(一) 方法(二) 属性本文讲述sklearn逻辑回归参数详解一.入参说明完整入参：clf = LogisticRegression(penalty='l2',dual=False, tol=0.0001, C=1
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2023-12-21 12:51:23
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作者：Samuele Mazzanti编译：ronghuaiyang正文共：3701 字 17 图预计阅读时间：11 分钟导读如何让复杂的模型具备可解释性，SHAP值是一个很好的工具，但是SHAP值不是很好理解，如果能将SHAP值转化为对概率的影响，看起来就很舒服了。在可解释性和高性能之间的永恒的争斗从事数据科学工作的人更了解这一点：关于机器学习的一个老生常谈是，你必须在以下两者之间做出选择：简单
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2024-06-19 07:24:24
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目录1.linear_model.LogisticRegression1.1 重要参数 penalty & C1.1.1 正则化1.1.2 逻辑回归中的特征工程1.2 重要参数 max_iter1.3 二元回归与多元回归：重要参数solver & multi_class首先来看一下sklearn中逻辑回归的类：1.linear_model.LogisticRegression cl
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2024-04-09 10:06:49
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逻辑回归是一种解决分类问题的机器学习算法。逻辑回归的思想是将样本特征和样本发生的概率联系起来，概率是一个0到1之间的数。线性回归中，通过回归方程可以得到一个预测值而在逻辑回归中，通过回归函数得到的应该是一个概率值p是一个概率，可以通过p去对应正事件或负事件，例如可以表示当p>0.5时，得到的样本预测值对应正事件，反之对应负事件。逻辑回归可以视为回归算法也可以视为分类算法，但通常用于分类，##
1 定义的一些公式逻辑回归可以看作是一个单一的神经元，用来实现二分类问题。上述式子是逻辑回归的一般定义式。代表单个样本的预测值，y为实际值。最大似然估计原理： 损失函数（单个样本）：与上式相比多了一个负号，即是求损失函数的最小值.代价函数(m个样本的累加)：sigmoid函数的导数2 逻辑回归的实现步骤Step1: 前向传播：其中A代表预测输出, 代表sigmoid函数。St
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2023-07-04 01:17:45
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学习了机器学习实战第五章 这一章用到了最优化方法中的梯度上升法，简单说，梯度上升法基于函数的单调性，我们如果想求得函数的极值，就可以让自变量根据梯度的方向进行变化，这样根据函数的单调性可以保证变化的方向正确而且可以保证效率最高，因为梯度指示的方向相当于山脊的方向，沿梯度方向函数变化是最快的。 以本算法为例，目标函数是 error=classLabel−h 要求error的绝对值最小，其中 h
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2024-04-04 16:50:27
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# Python 逻辑回归调参指南
逻辑回归是一种广泛使用的分类算法。调参是提高模型性能的重要步骤。初学者可能会对如何调参感到困惑，下面我将详细阐述这整个过程。
## 调参流程
我们可以将逻辑回归的调参过程简化为几个步骤。以下是一个简单的流程图，展示了整个流程：
```mermaid
flowchart TD;
A[数据准备] --> B[模型选择与训练];
B --> C
原创
2024-10-10 04:50:34
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环境 spark-1.6 python3.5一、有无截距对于逻辑回归分类，就是找到z那条直线，不通过原点有截距的直线与通过原点的直线相比，有截距更能将数据分类的彻底。package com.bjsxt.lr
import org.apache.spark.mllib.classification.{LogisticRegressionWithLBFGS}
import org.apache.
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2024-05-06 17:05:36
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逻辑回归是一种常用的二分类模型，它可以用来预测一个观测值属于某一类的概率。在训练逻辑回归模型时，通常需要调参来获得最优的模型性能。常见的调参方法包括：正则化参数调参：在逻辑回归中，可以使用正则化来防止过拟合。常用的正则化方法有 L1 正则化和 L2 正则化。可以通过交叉验证来确定最优的正则化参数。学习率调参：在梯度下降法中，学习率决定了每次迭代时模型参数的更新幅度。过大的学习率会导致训练不稳定，过
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2023-07-05 22:03:40
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