二分类问题 逻辑回归是一个二分类问题。 二分类问题是指预测的y值只有两个取值（0或1），二分类问题可以扩展到多分类问题。例如：我们要做一个垃圾邮件过滤系统，是邮件的特征，预测的y值就是邮件的类别，是垃圾邮件还是正常邮件。对于类别我们通常称为正类（positive class）和负类（negative class），垃圾邮件的例子中，正类就是正常邮件，负类就是垃圾邮件。逻辑回归1）Logistic函
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2024-02-18 20:13:54
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原文logistic回归详解一：为什么要使用logistic函数
原创
2022-04-11 10:31:00
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Logistic函数与Logistic回归Logistic函数的表示形式如下：它的函数图像如下，由于函数图像很像一个“S”型，所以该函数又叫 sigmoid 函数。 满足的性质：1.对称性，关于(0,0.5)中心对称 2.逻辑斯谛方程即微分方程 最早logistic函数是皮埃尔·弗朗索瓦·韦吕勒在1844或1845年在研究它与人口增长的关系时命名的。广义Logistic曲线可以模仿一些情况人口增长
为了更好的学习内容，请访问原创版本：Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（8s左右）本节课中，我们将学习如何利用Python的来Logistic。这是第一节Python代码内容，接下来我们将从一些基本的Python编程开始讲述。 本文中的代码经过作者改进，修改bug，已经提交到github。地址为：https://github.com/Lite-Java/missshi_deepl
激活函数激活函数的存在，是神经网络与感知机不同的地方。神经网络的激活函数必须使用非线性函数！sigmoid函数g(x)=1/(1+exp(−x))g(x)=1/(1+exp(-x) ) g(x)=1/(1+exp(−x))4. (2)4.1. 将 (3)
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2023-11-27 12:14:35
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logistic分布函数和密度函数，手绘大概的图像分布函数：密度函数：其中，μ表示位置参数，γ为形状参数。logistic分布比正太分布有更长的尾部且波峰更尖锐LR推导，基础5连问基础公式
f(x) = wx + by = sigmoid(f(x))可以看作是一次线性拟合+一次sigmoid的非线性变化伯努利过程
对于lr来说事情只有发生和不发生两种可能，对于已知样本来说，满足伯努利的
从线性分类器谈起 给定一些数据集合，他们分别属于两个不同的类别。例如对于广告数据来说，是典型的二分类问题，一般将被点击的数据称为正样本，没被点击的数据称为负样本。现在我们要找到一个线性分类器，将这些数据分为两类（当然实际情况中，广告数据特别复杂，不可能用一个线性分类器区分）。用X表示样本数据，Y表示样本类别（例如1与-1，或者1与0）。我们线性分类器的目的，就是找到一个超平面（Hyperplan
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2024-07-28 11:34:18
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为了训练逻辑回归模型中的参数 \(w\) 和 \(b\) ，使得输出值 \(\hat{y}\)
与真实值 \(y\) 尽可能一致，即尽可能准确地判断一张图是否为猫，需要定义一个成本函数（Cost Function）也可以叫作代价函数作为衡量的标准。单个样本的预测值 \({\hat y}^{(i)}\) 与其真实值 \(y^{(i)}\) 之间的误差大小用损失函数（Loss Function）来衡量
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2023-05-22 15:19:25
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Logistic回归算法优缺点：1.计算代价不高，易于理解和实现2.容易欠拟合，分类精度可能不高3.适用数据类型：数值型和标称型算法思想：其实就我的理解来说，logistic回归实际上就是加了个sigmoid函数的线性回归，这个sigmoid函数的好处就在于，将结果归到了0到1这个区间里面了，并且sigmoid（0）=0.5，也就是说里面的线性部分的结果大于零小于零就可以直接计算到了。这里
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2023-10-10 14:53:51
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1，logistic函数其实logistic函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线。logistic函数的公式形式如下： 其中，x0表示了函数曲线的中心（sigmoid midpoint），k是曲线的坡度，表示f(x)在x0的导数。对应的几何形状： logistic函数本身在众多领域中都有很多应用，我们只谈统计学和机器学习领域。logistic函数在统计学和
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2024-03-19 10:32:40
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# 如何实现“java 写Logistic函数算法”
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何在Java中实现Logistic函数算法。Logistic函数是一种常用的Sigmoid函数，常用于二分类问题的概率估计。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
PROCESS --> |数据预处理| IMPLEMENTATION
IMPLEMENTATI
原创
2024-04-02 03:53:35
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【学习任务】Logistic回归损失函数的极大似然推导：西瓜书公式3.27怎么推来的？Logistic回归损失函数的最优化算法：什么是牛顿法、拟牛顿法？为什么不用线性回归做分类？Logistic回归为什么不像线性回归那样用平方损失函数？Logistic回归的参数为什么不像线性回归那样直接公式求解？Logistic回归与线性回归有哪些联系？一.Logisti...
原创
2023-02-06 16:25:57
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编程练习ex2
1、logistic回归1.1 可视化数据打开ex2data1.txt观察数据 第一列和第二列为两次考试的成绩，第三列代表该生是否能被录取，1代表录取，0代表不录取读取数据：data = load('ex2data1.txt');
X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3); % 将数据集
1. 基本原理Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的，按照我自己的理解，可以简单的描述为这样的过程：（1）找一个合适的预测函数（Andrew Ng的公开课中称为hypothesis），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。这个过程时非常关键的，需要对数据有一定的了解或分析，知道或者猜测预测函数的
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2024-09-24 22:49:01
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一、Logistic回归概念Logistic回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型，所以也被称为对数几率回归。这里要注意，虽然带有回归的字眼，但是该模型是一种分类算法，Logistic回归是一种线性分类器，针对的是线性可分问题。利用logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有的数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。二、基于Logist
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2024-04-26 11:18:39
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分类问题属于监督学习的一种，要预测的变量 ? 是离散的值，使用逻辑回归 (Logistic Regression)算法来解决此类问题。模型假设逻辑回归模型的假设是： ℎ?(?) = ?(???) 其中： ? 代表特征向量， ? 代表逻辑函数（logistic function是一个常用的逻辑函数为 S 形函数（Sigmoid function）），公式为： ?(?) = 1/（ 1+?^−?）。即
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2024-06-12 20:28:22
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我们通过成本函数来衡量我们预测的准确性。通过平均差的方式得到： 这个函数被称为“平方误差函数”或“均方误差”。 下面的图就是成本函数：
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2023-05-26 09:38:00
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Logistic映射Logistic映射是一种可产生的非线性系统，模型表示如下： 式中：；是分岔参数，时，映射进入混沌(chaos)区域。Logistic映射分岔图像如下图所示。注：Logistic模型分叉图生成过程及代码见文章尾部参考链接1混沌方法的数字图像加密实现摘要目前混沌系统与加密技术相结合是现如今最热门的一个课题之一，虽然有大量的加密算法面世，但是这些加密算法并不成熟，仍然需要进一步的研
