假设现在有一些数据点，我们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回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类界线建立回归公式，以此进行分类。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。Logistic回归的一般过程：收集数据：采用
一级目录1. 分类问题2. 假设表示3. 决策边界4. 代价函数5. 假设表示三级目录一级目录 Logistic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。1. 分类问题 我们讨论的是要预测的变量y是一个离散值情况下的分类问题。 &nb.
原创
2021-05-20 07:09:02
352阅读
01 logisitic回归与梯度下降法logisitic回归是因变量是分类的回归模型或算法，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)，所以利用了Logistic函数(或称为Sigmoid函数)，函数形式为：Paste_Image.png其中，，向量表示为：。梯度下降法则是一种最优化算法，它是用迭代的方法求解目标函数得到最优解，是在最小二乘法cost func
转载
2023-10-08 19:14:33
62阅读
学习机器学习过程中的一些经验与方法吴恩达机器学习（一）—— 简介吴恩达机器学习（二）—— 线性回归吴恩达机器学习（三）—— ex1：Linear Regression（MATLAB+Python）吴恩达机器学习（四）—— Logisitic回归吴恩达机器学习（
原创
2021-04-24 14:27:56
573阅读
研究大纲介绍数据集和研究的目标 探索数据集 可视化 使用Chi-Square独立检验、Cramer's V检验和GoodmanKruskal tau值对数据集进行探索 预测模型，Logisitic回归和RandomForest 两个逻辑回归的实例 使用5折交叉验证对模型实例进行评估 变量选择改进 step() bestglm() 随机森林模型
原创
2021-07-01 17:23:08
646阅读
研究大纲介绍数据集和研究的目标探索数据集
可视化使用Chi-Square独立检验、Cramer's V检验和GoodmanKruskal tau值对数据集进行探索预测模型，Logisitic回归和RandomForest
两个逻辑回归的实例使用5折交叉验证对模型实例进行评估变量选择改进
step()bestglm()随机森林模型用RandomForest和Logisitc回归进行预测使
原创
2022-11-07 13:43:16
321阅读
研究大纲介绍数据集和研究的目标 探索数据集 可视化 使用Chi-Square独立检验、Cramer's V检验和GoodmanKruskal tau值对数据集进行探索 预测模型，Logisitic回归和RandomForest 两个逻辑回归的实例 使用5折交叉验证对模型实例进行评估 变量选择改进 step() bestglm() 随机森林模型
原创
2021-07-01 17:23:50
2026阅读
编者注：本文用logistic回归来识别多分类问题的手写数字，是之前logisitic回归二分类问题的延续，该篇文章关于其思想以及编程原理见本人之前文章，在这里只注重识别及其编程过程。01数据准备数据为Matlab加载格式(mat)，包含y、X变量，数据来源为(大家可以去这下载)：https://github.com/jdwittenauer/ipython-notebooks/blob/mast
逻辑斯蒂回归模型（对数几率回归 Logisitic Regression）未完待续！！！1.模型介绍Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 具有简单、可并行化、可解释强等优点。逻辑回归由于存在易于实现、解释性好以及容易扩展等优点，被广泛应用于点击率预估（CTR）、计算广告（CA）以及推荐系统（RS）等任务
转载
2024-02-29 22:42:02
380阅读
目录源码下载：一、Logistic回归和Sigmoid函数二、基于最优化方法的最佳回归系数确定 1.梯度上升法2.训练算法：使用梯度上升找到最佳参数3.训练算法：随机梯度上升三、示例：从疝气病症预测兵马的死亡率1.准备数据：处理数据集中的缺失值2 测试算法：用Logistics回归进行分类源码下载：https://github.com/1578630119/Logisitic_Regr
转载
2024-08-01 17:59:11
269阅读
线性模型Linear Regression-线性回归一元线性回归多元线性回归一个拓展——对数线性回归Logisitic Regression-逻辑斯蒂回归正则化类别不平衡问题 Linear Regression-线性回归一元线性回归一元线性回归，即一元线性函数f(x)=wx+b的拟合问题。 使用的求解方法——最小二乘法，即最小化均方误差。 关于均方误差，即残差平方的均值 则最小二乘法，即是求一组
转载
2024-10-13 22:25:12
86阅读
本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？研究大纲介绍数据集和研究的目标探索数据集可视化使用Chi-Square独立检验、Cramer's V检验和GoodmanKruskal tau值对数据集进行探索预测模型，Logisitic回归和RandomForeststep()bestglm()
原创
2022-11-10 16:18:57
612阅读
Logistic回归原理分析和实践参考资料：机器学习 周志华统计学习方法 李航原理分析线性回归这里介绍Logisitic回归首先从线性回归讲起（logistic回归其实就是一种广义的线性回归）。线性模型（linear model）试图学得一个通过属性的线性组合来进行的预测的函数（假设给定d个属性，），即：写成矩阵形式（）：“线性回归”（linear regression）试图学得一个线性模型以尽可
转载
2024-04-02 15:32:27
164阅读
本次分享是基于scikit-learn工具包的基本分类方法，包括常见的Logisitic Regression、支持向量机、决策树、随机森林以及K近邻方法KNN。本文在基于读者已经基本了解这些基本算法的原理以及推导的基础上，使用sklearn工具包进行算法实践，如果大家没有掌握基本算法原理，文中也会给出一些优秀的链接方便大家学习。如果大家对基本分类算法的基本原理有需求，可以在评论区写下自己的需求，
原创
2021-02-04 20:33:07
222阅读
本次分享是基于scikit-learn工具包的基本分类方法，包括常见的Logisitic Regression、支持向量机、决策树、随机森林以及K近邻方法KNN。本文在基于读者已经基本了解这些基本算法的原理以及推导的基础上，使用sklearn工具包进行算法实践，如果大家没有掌握基本算法原理，文中也会给出一些优秀的链接方便大家学习。如果大家对基本分类算法的基本原理有需求，可以在评论区写下自己的需求，
原创
2021-04-06 21:05:10
291阅读
logisitic回归 是一个学习算法 用在监督学习的问题中 ， 当输出的y标签是0或是1的时候 是一个二分类的问题这是一个logistic模型 w b 是这个模型的参数 这是一个线性回归的问题 在这里我们想输出的Y的概率应该是在0和1之间的 而不应是是大于1或是为一个负数 所以我们使用了一个sigmoid函数 如图中所示 这样使得输出的y介于0和1 之间这是关于logistic函数的一个具体过程
