使用TensorFlow进行Logistic回归本教程是关于通过TensorFlow进行二元分类的逻辑回归训练。介绍在 使用TensorFlow 的线性回归中，我们描述了如何通过线性建模系统来预测连续值参数。如果目标是在两个选择之间做出决定怎么办？答案很简单：我们正在处理分类问题。在本教程中，使用Logistic回归确定输入图像是数字“0”还是数字“1”的目标。换句话说，它是否是数字“1”！完整的
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2024-08-01 08:46:10
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一、Logistic回归：回归：用一条直线对一些数据点进行拟合（这条直线为最佳拟合直线），这个拟合过程就叫做回归。Logistic回归主要思想：根据现有数据对分类边界建立回归公式，以这个边界来分类。sigmoid函数：S型的函数，单增，值域在0-1之间。 导数可以用自身表示： sigmoid函数的输入记作： x=w_0 x_0+w_1 x_1+w_2 x_2+…+w_n x_n w是我们要找
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2024-03-29 10:25:05
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1、逻辑回归算法与线性回归算法的联系与区别：本质区别：逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的回归问题。 逻辑回归：因变量取值输一个二元分布，即给定自变量和超参数后，得到因变量的期望，并基于期望来处理预测分类问题。 线性回归：真实值与预测值的差值的平方纸盒，来处理回归问题 相似带你：都是用了极大似然估计法对训练样本进行建模。在求解参数的过程中，都可以使用梯度下降的方法。2 逻辑回归的原理：是通过将
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2024-02-19 22:50:59
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逻辑回归（Logistic Regression）是一种常见的统计学习方法，用于建立二分类模型。它通过将线性回归模型的输出转换为概率值，从而进行分类预测。逻辑回归的核心思想是使用一个称为“逻辑函数”（logistic function）或“Sigmoid函数”的特殊函数。这个函数可以将任何实数映射到0和1之间的概率值范围内。逻辑函数的公式如下：g(z) = 1 / (1 + e^(-z))其中，g
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2024-06-18 09:16:30
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知识储备：Logistic回归进行分类的主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。数学基础： Sigmoid函数：一种阶跃函数，用于接受所有的输入然后预测出类别，相较于单位阶跃函数在0附近的曲线变化较为平滑易于处理。 Sigmoid函数的输入记为z，由下面公式得出： 其中x为分类器的输入数据，w为最佳参数。梯度上升
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2024-06-03 11:12:45
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一、基础知识1 回归的含义回归即为最佳拟合，用一条直线对这些点进行拟合的过程，逻辑回归过程即为寻找最佳拟合参数的过程，使用的是最优化理论。2 最优化理论中常用的优化算法梯度下降法和梯度上升法随机梯度下降法批量梯度下降法小批量随机梯度下降法牛顿法和拟牛顿法共轭梯度法拉格朗日乘数法启发式优化算法-智能算法 人工神经网络，模拟退火算法，禁忌搜索算法，粒子群算法，蚁群算法，鱼群算法，布谷鸟算法，遗传算法，
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2024-04-24 11:25:50
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上一节讲到二分类问题： 二分类问题的目标是训练出一个分类器，这个分类器可以使用图片特征向量x作为输入，预测输出的结果标签y，y=1?还是y=0?Logistic回归：一种用于监督学习问题中的“学习算法”，它的输出是0或者1，也是一个二分类问题；**Given：**一张图片输入，对应的 输入向量：x；**What：**为了实现识别目标（图片中是猫？或者不是猫？），我们需要一个算法（函数），这个算法在
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2024-04-13 23:28:46
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前言 ： 这篇主要讲logistic回归，虽然名字上是回归，但很多时候我们都将他用于分类，由于这一章公式比较多，而且第一次遇到了最优化算法，所以本文大部分会放在相关数学公式的证明和理解上，代码实现部分之后再补充。 先解释一下什么是回归，我们经常会接触到一些数据点，希望拟合一条直线或者曲线去近似他，从而预测其他未知变量的值，而这
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2024-03-19 08:42:40
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逻辑回归LR–逻辑回归LR作用？回归和分类的区别？逻辑回归函数？逻辑回归损失函数？LR的推导？LR和线性回归的区别逻辑回归怎么实现多分类？One-Vs-AllOne-Vs-OneSoftmax优缺点 LR–逻辑回归LR, Logistic Regression,逻辑回归 LR作用？常用的处理二分类问题的线性模型二分类：分类目标只有两种判断是猪吗-----是、不是回归和分类的区别？回归模型的输出是
系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、假设检验1.定义2.假设检验的类别3.假设检验的步骤二、方差分析1.定义2.方差的引入3.方差的计算4.失拟5.弯曲6.纯误差7.自由度8.模型的理解9.其它问题三、DOE1.中心点2.模型的简化四、回归与相关1.直线回归分析2.直线相关分析3.直线相关与回归的区别与联系4.等级相关分析总结 前言一、假设检验1.定义对总体参数分布做假设，根据样本Sampl
回溯法也是算法中比较重要的，是一种试探法，和蛮力法差不多。
回溯法与蛮力法的区别就是，回溯法有预判功能，一旦前方经过计算不满足约束条件或者前方不可能再具有最优解，则回头从另一方向进行搜索。
回溯法一般的解空间是用一棵树表示的。我们再上一篇稍稍提到了回溯法的这个词汇，本篇来介绍回溯法的概念。回溯法和蛮力法（穷举法）是差不多的算法。回溯法也是一个一个试探，然后找到一个最优解的算法。但是它们的最大区别就
在二分类问题中，我们想要的函数应该是，能接受所有的输入然后预测出类别。例如，在两个类的情况下，上 述函数输出0或1。或许之前接触过具有这种性质的函数，该函数称为海维塞德阶跃函数 （Heaviside step function），或者直接称为单位阶跃函数。然而，海维塞德阶跃函数的问题在于： 该函数在跳跃点上从0瞬间跳跃到1，这个瞬间跳跃过程有时很难处理。幸好，另一个函数也有类 似的性质，且数学上更
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2024-08-06 08:21:28
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逻辑回归的优缺点 优点： 1）速度快，适合二分类问题 2）简单易于理解，直接看到各个特征的权重 3）能容易地更新模型吸收新的数据 缺点： 对数据和场景的适应能力有局限性，不如决策树算法适应性那么强 什么是逻辑回归？Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（genera
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2024-05-27 18:27:14
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Logistic回归算法调试一、算法原理 Logistic回归算法是一种优化算法，主要用用于只有两种标签的分类问题。其原理为对一些数据点用一条直线去拟合，对数据集进行划分。从广义上来讲这也是一种多元线性回归方法，所不同的是这种算法需要找出的是能够最大可能地将两个类别划分开来而不是根据直线关系预测因变量的值。Logistic回归算法的核心部分是sigmoid函数：其
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2024-03-22 13:21:16
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Logistic回归或者叫逻辑回归，虽然名字里有回归二字，但它是用来做分类的。其主要思想为：根据现有数据对分类界线建立回归公式，以此进行分类。logistic回归是一种分类方法，常用于两分类问题。为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。通常的问题是，研究某些因素条件下某个结果是否发生，比如医学中根据病人的一些症状来判断它是否患有某种病。相关概念回归概
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2024-04-22 13:46:37
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1.线性回归回归一词最早由英国科学家弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）提出。他发现一个趋势：父母高，儿女也高；父母矮，儿女也矮。但给定父母的身高，儿女辈的平均身高却趋向于或者“回归”到全体人口的平均身高。换句话说，即使父母双方都异常高或者异常矮，儿女的身高还是会趋向于人口总体的平均身高。这也就是所谓的普遍回归规律。现代意义上的回归分析用来预测两种两种以上变量间相互依赖的定量关系。其中
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2024-04-26 17:25:02
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一、Logistic回归的概述 Logistic回归是一种简单的分类算法，提到“回归”，很多人可能觉得与分类没什么关系，Logistic回归通过对数据分类边界的拟合来实现分类。而“回归”也就意味着最佳拟合。要进行最佳拟合，则需要寻找到最佳的拟合参数，一些最优化方法就可以用于最佳回归系数的确定。二、最优化方法确定最佳回归系数 最优化方法有基于梯度的
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2023-11-15 09:41:49
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Logistic回归在实际应用中，除了预测问题，其实更多的是 分类问题，回归问题和分类问题其实是非常相似的，主要区别是分类问题的输出变量Y是取有限个离散值的，而回归问题本质上是一个拟合问题，给定一组已知数据，选择一条函数曲线使其很好地拟合已知数据且很好地预测未知数据。面对两个相似的问题，我们就要考虑能否用同样的算法来解决？之前学习过线性回归模型，其实只要对线性回归模型稍加修改，就能将其应用
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2015-07-22 01:24:00
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logistic回归 一、logistic回归是用来干什么的？二、logistic回
原创
2022-11-18 16:00:36
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logistic回归
logistic回归是一种二分类算法，直接为样本估计出它属于正负样本的概率。先将向量进行线性加权，然后计算logistic函数，可以得到[0,1]之间的概率值，它表示样本x属于正样本的概率：
正样本标签值为1，负样本为0。使用logistic函数的原因是它单调增，并且值域在(0, 1)之间，刚好符合概率的要求。
训练时采用最大似然估计，求解对数似然函数的极值：
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2018-08-22 11:04:43
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