1. 介绍（由线性模型引出logistic回归）首先介绍一下什么是线性模型呢？线性模型的定义如下：给定 个属性描述的样本 ， 代表样本在第 个属性上的取值。 线性模型的目的是学习一个函数，它可以通过属性的线性组合来进行预测。 线性模型中的$textbf x$直观的表达了各个属性在预测中的重要性，具有很好的可解释性
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2024-04-21 15:17:28
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学习了机器学习实战第五章 这一章用到了最优化方法中的梯度上升法，简单说，梯度上升法基于函数的单调性，我们如果想求得函数的极值，就可以让自变量根据梯度的方向进行变化，这样根据函数的单调性可以保证变化的方向正确而且可以保证效率最高，因为梯度指示的方向相当于山脊的方向，沿梯度方向函数变化是最快的。 以本算法为例，目标函数是 error=classLabel−h 要求error的绝对值最小，其中 h
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2024-04-04 16:50:27
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13 December 20151. 引言无论在学术界，还是在工业界，Logistic Regression(LR, 逻辑回归)模型[1]是常用的分类模型，被用于各种分类场景和点击率预估问题等，它也是Max Entropy(ME, 最大熵)模型[2]，或者说Softmax Regression模型[3]，在二分类的一种特例。用\(X\ =\ (x_1, x_2, …, x_k)\)表示k维样本，用
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2024-04-20 10:58:30
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近几天对神经网络分类器的学习中，看到了Sigmoid函数。Sigmoid函数的表达式为：在Matlab或者Octave中可以画出函数曲线。t = -60:0.1:60;
S = 1./(1+e.^(-0.2*t));
plot(t,S)
xlabel('x')
ylabel('S(x)')
title('Sigmoid')可是今天我学到了电机上电，电机有一个加速度，让速度达到一个值。而这个加速度，
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2024-07-11 10:16:32
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目录1.简介2.应用范围3.分类3.应用条件4.原理详解4.1 sigmod分类函数4.2 建立目标函数4.3 求解相关参数5.实列分析5.1 导入库5.2 读取数据（excel文件）5.3 分离数据集5.4 求解前设定5.5 求解目标函数5.6 预测5.7 预测分类 5.8 准确率6. python中sklearn函数1.简介Logistic回归又称logistic回归分析，
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2023-11-08 19:16:42
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文章目录线性最小二乘法函数解释实现思路 线性最小二乘法记1790，1800，···，2000分别用k=1,2···,22表示，利用向前差分，得到差分方程其中步长，下面对其中给的参数r和s进行拟合(这里因为是线性最小二乘法)所以我们使用前面介绍过的numpy的linalg方法来进行参数的拟合):import numpy as np
d=np.loadtxt("Pdata8_10_2.txt")
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2024-06-21 10:02:45
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# Python Logistic回归改参数
逻辑回归是一种广泛使用的分类算法，它可以有效地处理二元分类问题。虽然逻辑回归的基本原理相对简单，但通过调整模型的参数，可以显著提高预测的准确性。在本文中，我们将探讨如何在Python中使用逻辑回归，特别是如何修改其参数以优化模型效果。我们还将通过代码示例、流程图和甘特图来深入理解整个过程。
## 逻辑回归简介
逻辑回归的目标是通过对输入特征进行加
回归：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），这个拟合的过程叫做回归。训练一般是指训练机器学习模型的参数，优化参数。一、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 我们需要的分类函数应该是接受所有的输入然后预测出类别，在二分类问题中，函数输出0或者1，为了避免函数在跳跃点上从0瞬间跳跃到1，可以使用sigmoid函数。为了实现Logistic回归分类
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2024-09-18 16:17:58
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逻辑回归虽然名字带有回归，但它是一种分类算法，当然和线性回归一样，逻辑回归会有回归系数，也有回归方程。 Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的，可以简单的描述为这样的过程：（1）找一个合适的预测函数，一般表示为h函数，该函数就是我们需要找的分类函数，它用来预测输入数据的判断结果。这个过程是非常关键的，需要对数据有一定的了解或分析，知道或者猜测预测函
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2024-03-29 15:05:11
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[cpp] view plain copy
1. #pragma comment(lib, "osg.lib")
2. #pragma comment(lib, "osgDB.lib")
3. #pragma comment(lib, "osgViewer.lib")
4.
5. #include "osgViewer/Viewer"
1、关于样本含量的问题 logistic回归分析中，到底样本量多大才算够，这一直是个令许多人困惑的问题。尽管有的人从理论角度提出了logistic回归分析中的样本含量估计，但从使用角度来看多数并不现实。直到现在，这一问题尚无广为接受的答案。根据国外一些大牛的看法，如果样本量小于100，logistic回归的最大似然估计可能有一定的风险，如果大于500则显得比较充足。当然，样本大小还依赖于变量个数
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2024-02-29 22:49:58
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Machine Learning 学习笔记(五)———Logistic回归 文章目录Machine Learning 学习笔记(五)———Logistic回归说在前面：1.分类(classification)2.假设陈述3.决策界限(decision boundary)4.代价函数5.简化代价函数与梯度下降6.高级优化7.多元分类：一对多 说在前面：从本次笔记开始，我们开始讨论机器学习的另一个问题
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2024-07-05 21:31:44
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Logistics Regression和Logistic RegressionCVlogistic RegressionCV使用交叉验证来计算正则化系数C1、penalty默认为L2（1）在调参时，如果是为了解决过拟合问题，一般用L2就可以了。但如果选择L2后发现还是过拟合，则需要用L1（2）如果模型特征特别多，希望减少一些特征，让模型系数稀疏化，也选择L1penalty参数的选择会影响损失函数
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2023-09-29 10:25:50
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logistic回归是线性回归算法的一种。线性模型基本结构为 f(x)=w0+w1∗x1+...+wn∗xn=wTx 其中wi是每个特征的参数。 当我们知道了w向量的值之后，我们就可以根据给定的x向量来计算f（x），给出预测结果。损失函数我们采用平方损失函数作为我们训练的损失函数 J(w)=12∑m1(yi−fw(xi)2 1/2是为了在后边求偏导数的时候用到梯度下降在进行预测的时候目标就是损失
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2024-09-20 18:05:32
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文章目录1. Logistic Regression1.1 Logistic Regression & Perceptron1.2 Logistic 回归模型的定义1.3 最大似然估计估计模型参数总结2. Logistic 回归的 Python 实现2.1 数据集2.2 构建模型2.3 测试结果3. scikit-learn 实例3.1 LogisticRegression3.2 Exa
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2024-05-16 13:21:20
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### Python svR参数调整流程
#### 1. 简介
在开始讲解Python中的svR参数调整之前，我们首先来了解一下svR（支持向量回归）的概念。svR是一种机器学习算法，用于解决回归问题。它通过寻找最佳超平面来预测连续型目标值。在实际应用中，我们经常需要调整svR的参数以达到更好的预测效果。
#### 2. 参数调整流程
下面是svR参数调整的基本流程，我们可以用表格展示出来：
原创
2023-12-19 06:53:33
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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边界线建立回归公式，以此进行分类。这里的“ 回归” 一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集 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 (1)收集数据：采用任意方法收集数据。
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2024-03-21 15:36:58
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对分类边界线建立回归公式，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：采用任意方法收集数据。准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳。分析数据：采用任意方法对数据进行分析。训练算法：大部分时间将用于训练，训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数。测试算法：一旦训练步骤完成，分类将会很快。
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2024-07-22 15:54:48
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众所周知逻辑回归(Logistic regression)是用来解决二分类的问题的，本身是由回归问题演变而来。逻辑回归问题中使用sigmoid函数将模型的输出y映射到[0,1]之间，即y的取值为0或1，sigmoid函数如下： &nb
. 逻辑回归逻辑回归（Logistic Regression）是用于处理因变量为分类变量的回归问题，常见的是二分类或二项分布问题，也可以处理多分类问题，它实际上是属于一种分类方法。概率p与因变量往往是非线性的，为了解决该类问题，我们引入了logit变换，使得logit(p)与自变量之 间存在线性相关的关系，逻辑回归模型定义如下：1 #Sigmoid曲线:
2 importmatplotlib.py
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2023-10-12 10:24:33
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