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
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
logistic回归实现前言思想实现 前言先来介绍下这个logistic回归首先这玩意是干啥的我个人的理解，logistic回归就是通过不断进行梯度下降，改变w和b，从而使得函数值与实际值平均差值越来越小logistic回归使用的激活函数是sigmoid函数，函数的图像和函数如下图所示 看这个函数图像就可以得出sigmoid的函数值永远在0,1之间，且当x趋于正无穷时，y趋向于1，x趋于负无穷时
一、逻辑回归算法1. 什么是逻辑回归逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是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）回归模型中，y是一个定性变量，比如y=0或1，logistic方法主要应用于研究某些事件发生
机器学习1. Logistic回归1.1 原理1.2 sklearn实现 1. Logistic回归1.1 原理Logistic回归是一种分类算法，通过将线性回归预测值映射到{0, 1}之间实现预测值到概率的转换；即根据数据集对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。Logistic回归选择Sigmoid作为映射函数，其中Sigmoid函数及其导数如图：选择Sigmoid函数原因：在(-,+)区间
说明：对书中代码错误部分做了修正，可运行于python3.4 基本原理：现在有一些数据点，用一条直线对这些数据进行拟合，将它们分为两类。这条直线叫做最佳拟合直线，这个拟合过程叫做回归。logistic回归的思想是，利用一个阶跃函数（在某一点突然由0变1），实现分类器。Sigmoid函数近似于阶跃函数： 现在将每个特征乘以一个回归系数，再全部相加，总和带入函数作为输入自变量z，进而得到一个0-1
Logistic回归是入门机器学习时所学的几个基本回归算法之一 其主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 其训练过程其实也就是一个调参过程，用详细的语言描述为：寻找最佳拟合参数，在这其中使用的是最优化算法。示例：从疝气病症预测病马的死亡率 数据包含368个样本和28个特征。疝病是描述马胃肠痛的术语。然而，这种病不一定源自马的胃肠问题，其他问题也可能引发马疝病。 该数据集中
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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logistic回归
logistic回归是一种二分类算法，直接为样本估计出它属于正负样本的概率。先将向量进行线性加权，然后计算logistic函数，可以得到[0,1]之间的概率值，它表示样本x属于正样本的概率：
正样本标签值为1，负样本为0。使用logistic函数的原因是它单调增，并且值域在(0, 1)之间，刚好符合概率的要求。
训练时采用最大似然估计，求解对数似然函数的极值：
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2018-08-22 11:04:43
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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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目录1，Logistic 回归模型2，画出 Logistic 曲线3，Logistic 回归的实现4，对鸢尾花数据集进行分类5，Logistic 回归处理多分类6，总结 上一篇文章介绍了线性回归模型，它用于处理回归问题。这次来介绍一下 Logistic 回归，中文音译为逻辑回归，它是一个非线性模型，是由线性回归改进而来（所以逻辑回归的名字中带有“回归”二字）。虽然 Logistic 回归的名字中
3. 具体过程3.1 构造预测函数Logistic Regression虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，用于两分类问题（即输出只有两种）。根据第二章中的步骤，需要先找到一个预测函数（h），显然，该函数的输出必须是两个值（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： &
logistic回归示意图sigmoid激活函数。 这个图画的有一点神经网络的感觉。这里用到了极大似然。L 就是在各个x下，是已知分类的概率的乘积，使得这个L最大的w和b值，就是所求。求max转换为求min 将C1 C2 分类转换为 0 1 分类，为了方便写成统一的式子 转换之后可以看出式子可以统一了可以转换了，下图：统一了形式，还引入了交叉熵的概念。你离目标越远，你的步长就越大。logistic
【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？1.Logistic回归损失函数的极大似然推导： 2.Log
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原创
2022-03-02 11:44:37
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Logistic回归Part I: 线性回归线性回归很常见，给你一堆点，作出一条直线，尽可能去拟合这些点。对于多维的数据，设特征为xi，设函数h(θ)=θ+θ1x1+θ2x2+....θnxn为拟合的线性函数，其实就是内积，实际上就是y=wTx+b那么如何确定这些θ参数（parament）才能保证拟...
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2015-06-19 19:23:00
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