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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逻辑回归：逻辑回归又称logistic回归分析，它将数据拟合到一个logit函数或者是logistic函数中，从而能够完成对事件发生的概率进行预测，它使用一个Sigmoid函数来归一化y值，使y的取值在区间(0,1)内，是解决二分类问题的利器。
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2023-05-22 22:51:24
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logistic学习笔记
1、 logistic回归与一般线性回归模型的区别：（1） 线性回归的结果变量 与因变量或者反应变量与自变量之间的关系假设是线性的，而logistic回归中 两者之间的关系是非线性的；（2） 前提假设不同，在线性回归中，通常假设，对于自变量x的某个值，因变量Y的观测值服从正
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2024-05-14 21:03:04
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1.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？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（generalizedlinear model）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同。如果是连续的，就是多重线性回归；如果是二项分布，就是L
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2024-06-28 10:17:00
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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的大小是随着X各个维度的叠加和的大小线性增加的，如图（x为了方便取1维）：然后
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2024-05-13 21:14:48
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在说逻辑回归之前，可以先说一说逻辑回归与线性回归的区别：逻辑回归与线性回归在学习规则形式上是完全一致的，它们的区别在于hθ(x(i))为什么样的函数当hθ(x(i))=θTx(i)时，表示的是线性回归，它的任务是做回归用的。当时，表示的是逻辑回归，假定模型服从二项分布，使用最大似然函数推导的，它的任务是做分类用的，逻辑回归是一个广义的线性模型，是对数线性模型。 下面就是逻辑回归的推导过程
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2024-04-04 16:34:56
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写在前面：在本篇博客中，旨在对线性回归从新的角度考虑，然后引入解决线性回归中会用到的最大似然近似（Maximum Likelihood Appropriation－MLA）求解模型中的参数，以及梯度下降法解决MLA。然后分析加入不同范数（L0, L1, L2）对线性回归的影响。其次，另外一个重点是Logistic回归，他们分别用来做回归和分类。线性回归与Logistic回归的区别，以及由Logis
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2024-08-13 11:24:48
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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回归与线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同，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（generalized linear model）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归，如果是二项分布，就是logistic回归。logistic回归的因变量可
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2023-10-17 23:43:20
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导说：都属于广义线性回归范畴。线性回归分析：一元线性（当个因变量，一次，是条直线）； 多元线性（因变量有很多个，但也是一次，在空间中就是一个平面）
原创
2015-08-31 16:50:08
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说明: 线性回归和Logistic回归他们两个解决的并不是一类问题,名字的话,的确很容易让人误导,这两者的区别: 线性回归是用来解决回归问题,而Logistic回归是用来解决二分类问题的,一个是回归,一个是分类, 这两大类型也是机器学习主要解决的,回归问题可以理解为一群连续输出的点,找到一条线或者曲线来预测薪资,房价;分类问题则是输出为有限的离散数据,比如将医疗数据分为是否患上了肿瘤, 由此可见两
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2024-03-20 10:53:52
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线性回归和逻辑回归五、 为什么逻辑回归比线性回归好 逻辑回归用于分类，本质是线性回归。逻辑回归和线性回归首先都是广义的线性回归1.实数敏感性一致，预测范围变小它仅在线性回归的基础上，在特征到结果的映射中加入了一层sigmoid函数（非线性）映射，即先把特征线性求和，然后使用sigmoid函数来预测。在整个实数域内敏感度一致，而分类范围，需要在[0,1]之内。因而对于这类问题来说，逻辑回归的鲁棒性比
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2024-04-03 09:59:43
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Logistic回归在医学科研、特别是观察性研究领域，无论是现况调查、病例对照研究、还是队列研究中都是大家经常用到的统计方法，而在影响因素研究筛选自变量时，大家习惯性用的比较多的还是先单后多，P＜0.05纳入多因素研究，很少用逐步回归法，有些同学可能听过但是了解也不多，这里先简单介绍一下。那么什么时候推荐用逐步回归呢？有以下2种情况，可以考虑使用：①构建预测模型时候，就放心大胆的用。其他场景，一般
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2024-07-05 17:26:33
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线性回归（Linear Regression） 给定一些数据，{（x1，y1），（x2，y2）…（xn，yn） }，x的值来预测y的值，通常地，y的值是连续的就是回归问题，y的值是离散的就叫分类问题。 高尔顿的发现，身高的例子就是回归的典型模型。 线性回归可以对样本是线性的，也可以对样本是非线性的，
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2018-07-25 16:03:00
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，及时了解更多此系列文章。在上一周的视频中我们学习了logistic回归这一节，这...
原创
2021-06-30 14:58:31
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导读 逻辑回归（LR）是一种分类模型，一般用于解决二分类问题，当然也可以扩展到多分类问题上。为什么要引入逻辑回归来解决分类问题呢？因为线性模型如果用于分类问题会有很大的问题。 如上图所示，对于左边一幅图，我们用线性模型去拟合，并规定超过阈值0.5的为一类，小于0.5的为另一类，可以很好地将两类区分开 ...
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2021-08-27 15:51:00
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Part1:优缺点优：直接对分类的可能性进行建模，无需事先假设数据分布。对率函数
原创
2022-08-04 22:01:46
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一、算法简介logistic回归是机器学习里一种简单常见的分类模型，可以解决二分类及多分类问题。该模型以某一事件发生与否的概率P作为因变量，以影响P的因素为自变量的回归模型，分析某事件发生的概率与自变量之间的关系，是一种非线性回归模型。1.1线性概率模型编辑向量乘积形式：由于内生性问题，只能取0或1，所以显然，预测值可能会出现 或 的情况1.2函数为解决上述问题，可
原创
2023-09-23 10:46:24
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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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