1，什么是逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归用于二分分类问题，二分分类问题的标签值只有两个，比如 对于一首歌喜欢或者不喜欢；对于一件商品，喜欢或者不喜欢；对于某个考生，考试成绩 及格或者不及格。其思想也是基于线性回归（Logistic Regression属于广义线性回归模型），分类算法用到了逻辑函数 ，因为逻辑函数的参数又用到了线性回归函数，所以才被称为逻辑回归。逻辑函数
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2023-10-08 20:00:37
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文章目录一、逻辑回归二、算法原理介绍三、代码实现3.1 sklearn-API介绍3.2 sklearn-代码实现3.3 python手写代码实现四、总结五、算法系列 一、逻辑回归逻辑回归也称作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
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2023-09-19 11:11:42
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1.逻辑回归概念逻辑分类（Logistic Classification）是一种线性模型，可以表示为，w是训练得到的权重参数（Weight）；
x是样本特征数据(逻辑回归一般要求需要对x进行归一化处理，常见的做法有最大最小值归一化：(x-min(x))/(max(x)-min(x))，0均值标准化:(x-μ)/δ)；
y是对应的分类变量（注意这里的0、1、2、3只是表示对应的标称分类，并不表示具体
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2023-09-24 22:33:12
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机器学习算法笔记（二）：逻辑回归在学习机器学习的过程中，结合数学推导和手写实现，可以加深对相关算法的认识。本部分教程将基于python实现机器学习的常用算法，来加强对算法的理解以及coding能力，仅供学习交流使用，请勿随意转载。本篇继续逻辑回归算法的学习，全文分为三个部分：数学推导python实现逻辑回归优缺点分析一、逻辑回归的数学推导 逻辑回归（LogisticRegression）名为回归
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2023-06-13 20:17:55
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数据我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。导入数据并查看import numpy as np
import pandas
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2023-07-05 22:24:17
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用Python实现逻辑回归问题怎样快速实现用Python实现逻辑回归，怎样优化逻辑回归概述这里我采用了百度的AIstudio平台，因为AIstudio预装了python3.7版本，还有其他Python必要的库，比如说Numpy库，matplotlib库，这些库在机器学习中都比较常用。 我代码主要逻辑先是读取文件中的数据，第二步是数据处理，第三步就是逻辑回归运算，第四步就是画图 我多使用了矩阵操作，
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2024-04-12 23:08:57
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逻辑回归可以用在CTR(Click Through Rate)预估上，即通常所说的点击率预估。点击率预估的意义在于，搜索引擎等广告平台想要赚更多的钱，就要通过某一种机制让赚钱最多的广告排在前面（或有更多的概率被展示）。 一、排序规则 rankScore=CTR∗bidPrice bidPrice是指广告主给出的竞拍价格，CTR就是我们预估的该广告的点击率，总体结果越高越容易被展示。 当然，这个最
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2024-06-12 20:26:37
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# Python逻辑回归实现多分类
## 引言
在机器学习领域中，逻辑回归是一种常用的分类算法。它可以用于二分类问题，但也可以通过一些技巧扩展到多分类问题。本文将介绍如何使用Python实现逻辑回归的多分类任务。
## 整体流程
下面是完成这个任务的整体流程。我们将使用scikit-learn库来构建逻辑回归模型。
```mermaid
erDiagram
|数据准备|
|训
原创
2023-12-23 05:20:16
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机器学习总结之逻辑回归Logistic Regression逻辑回归logistic regression，虽然名字是回归，但是实际上它是处理分类问题的算法。简单的说回归问题和分类问题如下：回归问题：预测一个连续的输出。分类问题：离散输出，比如二分类问题输出0或1.逻辑回归常用于垃圾邮件分类，天气预测、疾病判断和广告投放。一、假设函数 因为是一个分类问
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2024-06-12 21:31:02
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本文所有代码及数据可下载。Scikit Learn 篇：Light 版scikit learn内置了逻辑回归，对于小规模的应用较为简单，一般使用如下代码即可from sklearn.linear_model.logistic import LogisticRegression
classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(X_train, y_t
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2024-06-12 22:14:33
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商业分析中 逻辑回归常用于预测目标变量Y的 是与否的模型（0-1）之间的概率模型1，构建所需的数据集，根据实验的窗口，构建逻辑回归数据结构，例如 用过去12个月数据 做购买率的模型训练，这部分包含训练数据集与测试数据集，比例可以是7：3的比例，还有模型外验证数据集，这部分数据可以为12个月后 后3个月数据来对预测模型的泛化做评估，即13-15月3月的数据做模型验证。效果较好的模型 用来上线生产。其
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2021-02-07 22:44:00
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Logistic回归1 逻辑回归原理1.1 线性回归1.2 逻辑回归2 具体过程2.1 构造预测函数2.2 构造损失函数J(θ）2.3 采用梯度下降算法minJ(θ)2.4 采用向量化进行优化3 python实现逻辑回归 1 逻辑回归原理逻辑回归与线性回归本质上来说是类似，相较线性回归来说只是多了一个Logistic函数（或称为Sigmoid函数）。1.1 线性回归机器学习最通俗的解释就是让机器
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2024-04-29 23:42:16
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本文，将涉及以下知识点，（1）决策边界，decision boundary（2）凸函数，convex function（3）非凸函数，non convex function此前所讨论的问题，都为线性回归问题。本文将介绍逻辑回归算法，该算法为分类问题提出解决方案。正文如下逻辑回归逻辑回归，logistic regression，由于历史问题，算法名称中包含“回归”字样，但其解决的是分类问题
1.逻辑回归函数 先说明一下，逻辑回归实际上是一种分类方法，主要用于二分类问题，它的输出在0` 1，代表了属于某一类的概率,如下式为输入X属于第1类的概率，记为，一般在概率大于0.5时，将输出结果判为1，否则为0. &nbs
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2024-05-12 18:11:46
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# 使用Spark DataFrame进行逻辑回归的指南
逻辑回归是一种常见的分类算法，广泛应用于数据科学领域。在Spark中，通过DataFrame，可以方便地实现逻辑回归。本文旨在为初学者提供一个简明的实现流程以及必要的代码示例。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|-------------|---------------
主要参照统计学习方法、机器学习实战来学习。下文作为参考。第一节中说了，logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型的参数）来得到预测值的Y，然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y‘的误差来求得模型参数。我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加，是线性的。Y=WX (假设W>0),Y的大小是随
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2024-01-02 18:05:18
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logistic回归是一种广义的线性回归，通过构造回归函数，利用机器学习来实现分类或者预测。原理上一文简单介绍了线性回归，与逻辑回归的原理是类似的。预测函数(h)。该函数就是分类函数，用来预测输入数据的判断结果。过程非常关键，需要预测函数的“大概形式”， 比如是线性还是非线性的。 本文参考机器学习实战的相应部分，看一下数据集。// 两个特征
-0.017612 14.053064 0
-1
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2023-08-11 19:27:58
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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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阿里云的课程有逻辑回归的内容的，学一下。原理分类变量:又称定性变量或离散变量，观察个体只能属于互不相容的类别中的一组。一般用非数字表达。与之相对的是定量变量或连续变量，变量具有数值特征。常见的有有序变量(年龄等级，收入等级等)，名义变量(性别，天气，职业等)。自变量包含分类变量:名义变量通常使用虚拟变量(哑变量)，有序变量通过选取连续函数构建位置结构模型或者规则结构模型。因变量包含分类变量:通常不
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2023-09-08 23:04:47
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一，假设函数：1） 逻辑回归（Logistic Regression)，Logistic function, Sigmoid function是同一个意思，函数形式（假设函数形式）如下: 逻辑回归是二分类算法，hθ(x)>=0.5
h
θ
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2024-06-12 22:12:57
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