目录1 简介2 逻辑回归的应用3 逻辑回归的适用范围4 逻辑回归与线性回归的区别联系5 逻辑回归训练 1 简介概念： 是分类变量的分类算法2 逻辑回归的应用（1）预测某人是否有心脏病 （2）预测病人的致死率 （3）预测用户的购买意向 （4）预测工程或产品的失败率 （5）预测房主拖欠抵押贷款的可能性3 逻辑回归的适用范围（1）两面性的问题 （2）需要计算可能性 （3）需要一个线性决策边界 （4）需
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2024-02-19 22:24:58
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在说逻辑回归前，还是得提一提他的兄弟，线性回归。在某些地方，逻辑回归算法和线性回归算法是类似的。但它和线性回归最大的不同在于，逻辑回归是作用是分类的。
在说逻辑回归前，还是得提一提他的兄弟，线性回归。在某些地方，逻辑回归算法和线性回归算法是类似的。但它和线性回归最大的不同在于，逻辑回归是作用是分类的。还记得之前说的吗，线性回归其实就是求出一条拟合空间中所
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2023-12-08 16:58:45
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1.1 逻辑回归原理详解1.1.1 LR原理讲解+公式推导从公式推导中详细讲解逻辑回归算法的原理。 线性回归模型： 逻辑回归是用来估计一个实例属于某个特定类别的概率，是一个二分类算法，如果预估概率大于等于50%，则模型预测该实例为正类，反之，则预测为负类。则需要把y从负无穷大到正无穷大映射为概率p从0到1，可以设置为：则：&nb
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2023-07-22 17:50:20
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之前的几篇博文，我们接触了不少带“回归”二字的算法，回归树、线性回归、岭回归，无一例外都是区别于分类算法，用来处理和预测连续型标签的算法。然而，逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来，要先从线性回归开始。线性回归是机器学习中最简单的回归算法，对任意样本，它写作一个几乎人人熟悉的方程： ω被统称为模型的参
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2024-07-26 13:59:43
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1、描述逻辑（Logistic）回归是分类算法中最基础也是最重要的手段，因此，掌握其内在原理是非常必要的。逻辑回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分问题（即结果要么是0，要么是1）。2、初识逻辑回归是在线性回归的基础上，将线性模型通过一个函数，转化为结果只有0/1的分类模型。其建模过程与线性回归相似：①寻找预测函数 ②构造代价函数 ③使得代价函数最小并求得回归参数 线性
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2024-04-16 15:49:49
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上一篇博文中的例子，其中有几处小小的错误，比如没有使用激活函数，导致正向传播的过程中没有消除线性化，对离散型的非线性标签数据（Y值），输出结果时没有将其概率化。另外，损失函数也有一点问题，我在测试过程中发现和预期并不一致。这里做了一些修改，并加入了b值，使逻辑回归的元素完整，取得了更好的拟合效果。逻辑回归损失函数推导过程如下：本例构造了一个三层网络，输入（2cell），隐藏（10cell），输出（
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2024-02-19 22:54:44
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目录1. 逻辑回归模型介绍1.1 Logistic分布1.2 Logistic回归1.3 代价函数1.4 求解1.5 正则化1.5.1 L1正则化1.5.2 L2正则化1.5.3 L1正则化和L2正则化区别2 与其他模型的对比2.1 与线性回归2.2 与 SVM2.3 与朴素贝叶斯3. 模型细节3.1 为什么适合离散特征3.2 为什么不用平方误差 1. 逻辑回归模型介绍Logistic Regr
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2023-12-24 11:07:35
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模型实例_逻辑回归关于泰坦尼克号乘客的⽣还率利用Python进行数据分析(第二版).pdfIntroduction to scikit-le
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2022-07-18 15:14:15
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简介 Logistic回归是一种机器学习分类算法，用于预测分类因变量的概率。 在逻辑回归中，因变量是一个二进制变量，包含编码为1（是，成功等）或0（不，失败等）的数据。 换句话说，逻辑回归模型预测P（Y = 1）是X的函数。 数据 该数据集来自UCI机器学习库，它与葡萄牙银行机构的直接营销活动（电话）有关。 分类目标是预测客户是否将购买定期存款（变量y）。 数据集可以从这里下载或者her
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2024-03-27 11:44:45
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一、概述1、Logistic回归 假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称作为回归 Logistic回归是分类方法，利用的是Sigmoid函数阈值在[0,1]这个特性。Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。2、sigmoid函数 如果我们有合适的参数列向量θ([θ0,θ1,…θn]^T)
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2024-03-26 06:03:05
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逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，属于机器学习中的监督学习。其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过给定的n组数据（训练集）来训练模型，并在训练结束后对给定的一组或多组数据（测试集）进行分类。其中每一组数据都是由p 个指标构成。（1）逻辑回归所处理的数据逻辑回归是用来进行分类的。例如，我们给出一个人的
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2024-01-20 22:47:26
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逻辑回归 逻辑回归简介 [了解]应用场景 预测疾病(是阳性,不是阳性) 银行信任贷款(房贷,还是不房贷) 情感分析(正面,负面) 预测广告点击率(点击,不点击)  
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2024-08-30 19:28:37
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使用R语言对"教师经济信息"进行逻辑回归分析 （1）按3:1的比例采用简单随机抽样方法，创建训练集和测试集 （2）用训练集创建逻辑回归模型 （3）用测试集预测贷款结果，并用table统计分类的最终结果 （4）计算 评价指标：总体准确率、准确（分类）率、误分类率、正例的覆盖率、正例的命中率、负例的命中率 （5）采用逐步寻优法后，重新用测试集预测贷款结果，并评估模
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2023-09-02 10:48:13
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import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline data = pd.read_csv("C:\\Users\\94823 ...
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2021-10-31 19:08:00
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逻辑回归算法1 逻辑回归介绍2 损失及优化3 逻辑回归的使用4 分类评估方法4.1 混淆矩阵4.2 ROC曲线与AUC指标4.3 ROC曲线绘制5 分类中类别不平衡问题5.1 过采样方法5.2 欠采样方法 1 逻辑回归介绍应用场景：广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，用于解决二分类问
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2024-05-06 22:54:09
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简单逻辑回归模型可以先参考这篇文章学习下数据预览我们使用的是R自带包mtcars中的数据来举例，其中响应变量（y）是数据集中的"am"异常值检验首先来检查一下数据集的异常值（缺失、离群、重复），需要根据数据的具体情况确认是否去除，本例中不考虑重复值离群值 可以选择箱线图，mvoutlier包中的sing2等函数 在此我们选择箱线图演示，绘制数据集中预测变量（x）与am的关系，查看有无离群值：box
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2023-08-31 09:30:49
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文章目录逻辑回归模型（Logistic Regression）动机与目的模型解释决策边界代价函数（Cost Function）运用梯度下降算法求解逻辑回归参数（
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2024-05-07 19:30:11
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就是把前两天转载的文章都看了看，结合自己的想法，汇总了一下。
1. 回归问题
我理解就是曲线拟合问题。
在参数空间上（不妨假设为二维空间）有一些样本点，找一条曲线尽量拟合所有的样本点。这里面的“找一条”曲线不是漫无边际的找，而是先假定曲线的形式，如：直线、二次曲线等等，然后来学习确定曲线的各项参数。一方面，算法没有那么神奇，不能够告诉我们用什么类型的曲线拟合
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2024-05-13 14:16:45
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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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本文主要将逻辑回归的实现，模型的检验等 1.测试集和训练集（3：7比例）数据来源：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/statlog+(australian+credit+approval)austra=read.table("australian.dat")
head(austra) #预览前6行
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2023-08-23 14:59:08
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