课后作业①Logistic函数sigmoid函数是一类非线性激活函数的统称，但因为Logistic使用人数多且高效，故进而将sigmoid函数等价于Logistic函数。Logistic图形和具体公式如下：②回归和分类我个人觉得： 回归问题就是输入个x，输出一个对应的y，且y∈R 例如y = 2 * x，给定一个x，就会得到一个y分类问题就是给定一个x，输出具体的y，也就是几个类别，是1还是0 例
# Logistic Function Fitting in Python: A Comprehensive Guide for Beginners
在数据分析与机器学习的领域，逻辑回归是一种常用的算法，其核心在于逻辑函数（Logistic Function）的拟合。本文将带领你一步一步地实现逻辑函数的拟合，适合刚入行的小伙伴。我们将通过一个简单的流程和代码示例，帮助你理解这个过程。
## 逻
逻辑回归（Logistic Regression） 之前咱们说的线性回归，举的例子是房价的预测的例子，手头有房子大小和对应房价的数据，然后通过模型拟合数据，最后输出预测的房价，100万，110万等。线性回归输出的值都是连续的，现实中还有一种情况，我们手头有一组患有肿瘤病人的数据，包括肿瘤的大小（cm）和对应的这个肿瘤是恶性的还是良性的（0,1）。我们的任务就是想通过学习这份数据，然后
We cannot use the same cost function that we use for linear regression because the Logistic Function will cause the output to be wavy, causing many lo
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2020-08-26 15:52:00
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根据Andrew Ng的课程，h(x,theta) = P(y=1 | x, theta)，就是表示概率Logisticregression（逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能 性
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2013-04-05 22:20:00
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有监督学习 机器学习分为有监督学习，无监督学习，半监督学习。强化学习。对于逻辑回归来说，就是一种典型的有监督学习。 既然是有监督学习，训练集自然能够用例如以下方式表述： {(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)}\{(x^1,y^1),(x^2,y^2),\cdots,(x^m,y^m)
原创
2021-08-06 17:29:06
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根据Andrew Ng的课程，h(x,theta) = P(y=1 | x, theta)，就是表示概率Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能 性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。（注意这里是：“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结
本文精华在于最后一部分，前面特别是②这一部分感觉在胡言乱语，不建议除了我之外的人观看 1.为何不用线性回归模型参考文献：文献1 该文献讲的十分通俗易懂，简单来说就是因变量为分类变量时，使用线性模型会违反五个回归假定中的两个。以及，结合吴恩达教授的网课来理解，如果我们用线性模型来强行预测分类的话，确实也可以把回归的直线看作决策边界，但是我们做的是预测，不是百分百准确的，因此更希望给出一个概率，如判断
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2024-05-10 20:25:46
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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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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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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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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
之前我们已经了解了Logistic回归的分类原理(海人：logistic回归原理分析)，现在我们通过程序实现他。我在标题写上了简单易懂，至于为什么？因为我也是今天第一次用python语言编写Logistic回归，所有的函数与库都是查阅了许多资料再整理写出的，所以相信您能看懂本篇文章。一、编程准备首先，我们需要用到三个库文件，分别为numpy、pandas、scikit-learn(编程或者平时都称
逻辑回归（Logistic Regression）算法 —— 监督、分类
1、逻辑回归（Logistic Regression）模型Logistic回归模型，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。适用条件：主要面向二分类线性可分问题。2、系统模型（1）超平面对于如图线性可分的问题，需要找到一条直线，能够将两个不同的类
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2024-05-07 20:08:34
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机器学习笔记——逻辑回归算法（Logistic Regression）正名分类算法回归算法思考分类问题逻辑回归函数逻辑回归函数逻辑回归分类函数的理解决策边界example （1）example （2）如何选择表达函数？逻辑回归函数成本函数（1）恶性肿瘤的分析（2）良性肿瘤的分析优化写法逻辑回归函数的梯度下降优化算法线性回归的梯度下降法和逻辑回归的梯度下降法是一样的吗？小技巧线性回归的监控是否收敛
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2024-03-28 11:41:10
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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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写代码真的要小心的，小问题调试半天。。。importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('data/',one_hot=True)num_classes=10input_size=784train_iter=50000batch_si
原创
2019-07-01 23:42:05
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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
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2022-11-18 16:00:36
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pyspark logistic from pyspark.ml.linalg import Vectorsfrom pyspark.ml.classification import LogisticRegressionfrom pyspark.sql import SparkSessionspark= SparkSession\ .builder \
原创
2023-01-13 06:22:32
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