目录1. 学习前需要掌握的知识以及问题背景1.1 学习知识背景1.2 考生成绩预测问题以及本实战的原始数据(testdata.csv文件放在文章的末尾，自行取)2. 根据具体步骤解决问题2.1 基于testdata.csv数据，建立逻辑回归模型，评估模型的表现。2.2 预测Exam1 = 75，Exam2 = 60时，该同学能否通过Exam3。2.3 建立二阶边界函数，重复任务1,2步骤。 1.
1.简介 逻辑回归是面试当中非常喜欢问到的一个机器学习算法，因为表面上看逻辑回归形式上很简单，很好掌握，但是一问起来就容易懵逼。所以在面试的时候给大家的第一个建议不要说自己精通逻辑回归，非常容易被问倒，从而减分。下面总结了一些平常我在作为面试官面试别人和被别人面试的时候，经常遇到的一些问题。2.正式介绍 如何凸显你是一个对逻辑回归已经非常了解的人呢
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2024-04-16 07:16:55
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一、概述 分类技术是机器学习和数据挖掘应用中的重要组成部分。在数据科学中，大约70%的问题属于分类问题。解决分类问题的算法也有很多种，比如: k-近邻算法，使用距离计算来实现分类;决策树，通过构建直观易懂的树来实现分类;朴素贝叶斯，使用概率论构建分类器。 &
目录1.Logistic回归算法1.1回归流程1.2基于Logistics和Sigmoid函数的分类2.基于最优化方法确定最佳回归系数2.1梯度上升法2.1.1应用举例及测试2.2随机梯度上升法2.3改进的随机梯度上升算法3.使用Logicstic进行预测3.1数据准备3.2测试算法：分类4.心得体会 1.回归算法1.1回归流程Logistic 回归的一般过程1、 收集数据：采用什么方法
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2024-05-16 03:39:42
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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。逻辑回归的第一个基本假设是假设数据服从伯努利分布。
伯努
1. 前言在机器学习的分类问题领域中，有两个平分秋色的算法，就是逻辑回归和支持向量机，这两个算法个有千秋，在不同的问题中有不同的表现效果，下面我们就对它们的区别和联系做一个简单的总结。2. LR和SVM的联系都是监督的分类算法。都是线性分类方法 (不考虑核函数时）。都是判别模型。3. LR和SVM的不同
损失函数的不同，LR是对数损失函数，SVM是hinge损失函数。SVM不能产生概率，LR可以产
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2023-12-13 19:52:35
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1. 算法原理logistic/sigmoid函数作用：把取值范围从负无穷到正无穷的公式计算结果，压缩到0和1之间，这样的输出值表达为“可能性”更直观。逻辑回归算法用于估计预测目标的可能性，它属于软分类算法，即最终得到的是一个具体的概率，而不仅仅是“是”或“不是”这样的二分类结果；逻辑回归能提供一个样本属于正类的可能性是多少，比如假设对于样本x，回归系数w，（w^T是向量w的转置），使用
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2024-06-24 06:38:31
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逻辑回归模型(Logistic Regression, LR)基础
逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。本文主要详述逻辑回归模型的基础，至于逻辑回归模型的优化、逻辑回归与计算广告学等，请关注后续文章。1 逻辑回归
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2024-08-20 22:27:08
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线性回归线性模型：
一般用向量形式改成：
，
给定数据集
，其中
。数据集中的属性，分为有序属性和无序属性，有序的属性可以用连续值来代替，而无序的属性值如“黄瓜”,“西瓜”和“冬瓜”等可以用k维向量(1,0,0)，(0,1,0),(0,0,1)来代替。
若将无序属性连续化，则会不恰当引入序的关系，对后续处理如
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2024-03-15 05:58:06
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1、线性回归
由上图我们可以看到，线性回归能够对连续值结果进行拟合并预测。其回归方程为：
y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn=xTβ
y
=
β
0
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2024-08-11 15:46:27
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目录用线性回归做分类sigmoid模型假设求解-梯度提升法优点与其他模型的比较与线性回归一个角度区别与联系与最大熵模型与SVM1、LR和SVM有什么相同点2、LR和SVM有什么不同点与朴素贝叶斯两者的不同点两者的相同点模型细节适合离散特征为什么使用sigmoid函数？指数族分布广义线性模型定义为何使用最大似然估计而不用均方误差？ 用线性回归做分类线性回归的输出是一个数值，而不是一个标签，显然不能
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2023-08-08 08:48:43
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逻辑回归的常见面试点总结：（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。）逻辑回归和线性回归的联系和区别参考原文：逻辑回归：线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类问题，我们需要根据预测的结果判定其属于正类还是负类。所以逻辑回归就是将线性回归的(−∞,+∞)结果，通过sigmoid函数映射到(0,1)之间。线性回归决策函数：hθx=θ
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2024-05-20 16:30:32
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1.分类问题 在分类问题中，你要预测的变量是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。 我们从二元的分类问题开始讨论。 我们将因变量(dependent variable)可能属于的两个类分别称为负向类（negative class）和正向类
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2024-04-08 11:06:10
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用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？逻辑回归是预测结果是界于0和1之间的概率，可以适用于连续性和类别性自变量，容易使用和解释。逻辑回归又称logistic回归分析，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。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两
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2023-08-09 15:32:04
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1、LR和SVM有什么相同点 （1）都是监督分类算法，判别模型； （2）LR和SVM都可以处理分类问题，且一般都用于处理线性二分类问题（在改进的情况下可以处理多分类问题）； （3）两个方法都可以增加不同的正则化项，如L1、L2等等。所以在很多实验中，两种算法的结果是很接近的。2、LR和SVM有什么不同点 （1）本质上是其loss function不同； 区别在于逻辑回归采用的是Logis
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2024-03-18 17:01:17
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Lecture 6_Logistic Regression 逻辑回归6.1 分类问题 Classification6.2 假设表示 Hypothesis Representation6.3 决策边界 Decision Boundary6.4 代价函数 Cost Function6.5 简化的代价函数和梯度下降 Simplified Cost Function and Gradient Desce
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2024-05-06 22:58:26
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学习内容：1、逻辑回归与线性回归的联系与区别2、 逻辑回归的原理3、逻辑回归损失函数推导及优化4、 正则化与模型评估指标5、逻辑回归的优缺点6、样本不均衡问题解决办法7. sklearn参数 逻辑回归和线性回归的区别和联系 直观：逻辑回归就是线性回归的损失函数加个sigmoid函数，两者属于广义线性模型家族。1.要解决的问题：逻辑回归解决的是分类问题，在空间找出决策
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2024-05-21 12:06:50
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一、线性回归1.概述：什么是回归问题：对于一组训练集（输入and对应的输出），通过回归算法拟合出一条直线（or曲线）通过该曲线可以有效预测出未知数据对应的输出。例如下图： 2.具体方法：共m个数据，每个数据n个特征 ①随机形成一条直线（or曲线，以直线举例） ②对于每一个训练值，求
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2024-05-07 20:11:27
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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
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2024-04-25 15:19:41
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线性回归回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f（x），表明自变量 x 和因变量 y 的关系。最常见问题有如 医生治病时的望、闻、问、切之后判定病人是否生了什么病，其中的望闻问切就是获得自变量x，即特征数据，判断是否生病就相当于获取因变量y，即预测分类。最简单的回归是线性回归，如图1.a所示，X为数据点——肿瘤的大小，Y为观测值——是否是恶性肿瘤。通过构建线性回归模型，如 hθ (x)
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2024-03-15 11:42:11
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