文章目录基本认识逻辑回归模型逻辑回归模型的损失函数：交叉熵损失损失函数最小值求解推导迭代公式的向量化 基本认识在评分卡项目中，如果需要构建一个标准的评分卡模型，就只能采用逻辑回归模型，因为其它支持概率输出的分类模型只能给出样本的总分值，没有办法给出每个变量的分值，以及每个变量不同取值的分值，也可以理解成不能看到每个特征对总分的影响线性回归简单回顾线性回归模型是用属性线性组合来预测目标变量，而每个
【笔记】逻辑回归一、介绍篇1.1什么是逻辑回归LR是Logistic Regression Classifier，本质上是线性回归，特殊之处在于特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z)，即先把特征线性求和，然后使用函数**g(z)**作为假设函数来预测。g(z)可以将连续值映射到0 和1。逻辑回归使用的g(z)函数是sigmoid函数。因此逻辑回归=线性回归 + sigmoid。逻辑回归的表达
下面将详细讲解推导逻辑回归sigmod激活函数、逻辑回归损失函数、逻辑回归梯度下降，只作为自己学习笔记。一句话总结逻辑回归：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。逻辑回归全方位推导1 问题引出由问题引出sigmod激活函数存在意义：线性回归模型预测值为连续的实数，而对于预测二分类任务的样本标签为0和1时，线性回归模型似乎不能很好的
逻辑回归算法背后的数学看完Andrew Ng老师的机器学习公开课后，对于逻辑回归部分，打算写篇学习笔记记录总结一下，也和大家共同分享。 1 基本思能逻辑回归（Logistic Regression）和线性回归（Linear Regression）的模型和原理是相似的（哈哈，给我的感觉就像是街霸游戏里的Ryu和Ken），按照我的理解，算法大致可以分为以下步骤：&nb
原创
2023-07-10 20:43:49
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逻辑回归逻辑回归概念逻辑回归属于线性模型,虽然名字是回归,但是实际上是用来解决分类问题,主要是二分类问题. 之所以叫逻辑回归,是因为预测函数用到了逻辑函数,也叫作sigmoid函数:g(z)=11+e−z逻辑函数如下图所示:可以看出逻辑函数能够把所有输入映射到[0-1]之间. 之所以引入逻辑函数,是因为线性回归的输出可能超出1,如果用来解决二分类问题显然是不太合适的,所以需要用逻辑函数把输入映
逻辑回归简介：逻辑回归主要处理分类问题，属于线性模型，模型表达能力有限需要构建深层次的特征。ps：在推荐模型里对LR改进著名的有FM和FFM模型增加了特征自组合出更高维度的特征来加强模型的表达。ps：FM（因子分解机）对模型的参数以及对应的特征进行分解来达到特征组合的目的。ps：FFM（场感知因子分解机）对FM引入了场的概念对FM的计算域进行了限定（只会跟其余场的特征进行计算），提高了计算速度。这
目录一、逻辑推导二、手写推算逻辑回归运算步骤1、梯度下降法2、最大似然估计法三、用梯度下降法求损失函数最小值四、代码部分一、逻辑推导 因部分内容与作者之前所发布的文章有所重复，故只对新的知识或重复部分中较为重点的内容进行讲解。 &nbs
1 逻辑回归模型 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与因变量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病或生了什么病，其中的望闻问切就是获取自变量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。θ (x)所示，构建线性回归模型后，即可以根据肿瘤大小，预测是否为恶性肿瘤h&
逻辑回归基本概念什么是逻辑回归？逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。Logistic 回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别）回归模型中，y是一个定性变量，比如y=0或1，logistic方法主要应用于研究某些事件发生的
跟我一起机器学习系列文章将首发于公众号：月来客栈，欢迎文末扫码关注！0 前言前面几篇文章笔者详细的介绍了什么是逻辑回归、如何进行多分类、以及分类任务对应的评价指标等，算是完成了前面第一个阶段的学习。但是到
原创
2021-12-28 16:41:57
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逻辑回归的 logist 函数推导, 从概率论视角.
原创
2022-08-22 12:23:04
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逻辑回归前面用sigmoid函数实现了基本逻辑回归的二分类，感兴趣的童鞋点击###python逻辑回归（logistic regression LR) 底层代码实现 BGD梯度下降算法 二分类#####了解sigmoid二分类逻辑回归>> 目录逻辑回归前言一、多0-1分类器1.OVO2.OVR3 OvO vs OvR：二、softmax多分类softmax函数预测函数损失函数参数
跟我一起机器学习系列文章将首发于公众号：月来客栈，欢迎文末扫码关注！0 前言前面几篇文章笔者详细的介绍了什么是逻辑回归、如何进行多分类、以及分类任务对应的评价指标等，算是完成了前面第一个阶段的学习。但是到目前为止仍旧有一些问题没有解决，映射函数g(z)g(z)g(z)长什么样？逻辑回归的目标函数怎么来的？如何自己求解实现逻辑回归？
原创
2022-01-25 10:17:03
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逻辑回归推导, 损失函数, 梯度推导, 证明是凸函数, 模型应用
原创
2022-08-22 12:23:12
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导读逻辑回归是一种线性模型，更确切的说是嵌套了一层sigmoid函数的线性模型。写在滕王阁下的一篇文章01 为什么叫逻辑回归分类和回归是机器学习中两类经典的问题，而逻辑回归虽然叫回归，却是一个用于解决分类问题的算法模型，但确实跟回归有着密切关系——它的分类源于回归拟合的思想。解释这个问题，得首先从回归和分类的特点说起。回归，最简单的场景就是用身高拟合体重：给出一组身高数据，通过训练可以拟合获得期望
记录Logistic的一次详尽公式推导及使用简介 文章针对像我一样数学弱又想学好机器的朋友们！手写推导过程尽可能的详尽。后面还有案例实现，希望也能帮助大家理解。 Logistic 回归模型和线性回归一样，都是 y = wx + b ，其中 x 可以是一个多维特征，唯一不同的地方在于Logistic 回归会对 y 作用一个Logistic 函数，将其变为一种概率结果，Logistic 函数作为逻
引言假设今天希望将机器学习应用到医院中去，比如对于某一个患了心脏病的病人，求他3个月之后病危的概率。那么我们该选择哪一个模型，或者可以尝试已经学过的线性回归？但是很遗憾的是，如果我们要利用线性回归，我们收集到的资料中应当包含病人3个月后病危的概率。这在实际中是很难得到的，因为对于一个患病的病人，你只能知道他3个月后到底是病危或者存活。所以线性回归并不适用这种场景。logistic函数上面提到我们最
1.概念逻辑斯蒂回归又称为“对数几率回归”，虽然名字有回归，但是实际上却是一种经典的分类方法，其主要思想是：根据现有数据对分类边界线（Decision Boundary）建立回归公式，以此进行分类。2.特点1. 优点：计算代价不高，具有可解释性，易于实现。不仅可以预测出类别，而且可以得到近似概率预测，对许多需要利用概率辅助决策的任务很有用。2. 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。3. 适用数据类
在现实生活中普遍存在着变量之间的关系，有确定的和非确定的。确定关系指的是变量之间可以使用函数关系式表示，还有一种是属于非确定的（相关），比如人的身高和体重，一样的身高体重是不一样的。线性回归： 1： 函数模型（Model）：
