目录1、Logistic回归2、Logistic回归代码3、Logistic回归算法实例1--从疝气病预测病马的死亡率4、小结1、Logistic回归 本篇首先阐述Logistic回归的定义，然后介绍一些最优化算法，其中包
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2024-05-01 10:51:20
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【机器学习读书笔记】Logistic回归四、Logistic回归Logistic回归属于广义线性回归模型，通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测，它属于分类和预测算法中的一种。他是用来解决二值分类（binary classification）,AndrewNG忠告：不要用线性回归去解决分类问题。逻辑回归的回归方程和线性回归相比，在其基础上增加了一个逻辑函数（logistic函数 或者 Si
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2024-05-07 13:44:21
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用一条直线对假设的数据点进行拟合（该线称为最佳拟合直线）这个拟合过程称为回归。表示要找到最佳拟合参数集。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。（1）收集数据（2）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。（3）分析数据：采用任意方法对数据进行分析。（4）训练算法：大部分时间将用于训练，训练目的是为了
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2024-03-20 10:14:20
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Logistic回归的一般过程为：收集数据；准备数据：要求是数值型分析数据；训练算法：训练的目的是找到最佳的分类回归系数w和b测试算法；使用：输入数据并基于训练好的回归系数对样本进行分类 基于梯度上升法的优化方法确定回归系数： w:=w+α▽f(w),其中w是要优化的参数，α是更新步长，▽
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2024-01-17 15:52:59
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Logistic 回归 概述Logistic 回归虽然名字叫回归，但是它是用来做分类的。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。须知概念Sigmoid 函数回归 概念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(这条直线称为最佳拟合直线)，这个拟合的过程就叫做回归。进而可以得到对这些点的拟合直线方程，那么我们根据这个回归方程，怎么进行分类呢？请看下面。
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2024-05-14 22:36:35
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上一节，我们介绍了梯度上升优化参数算法。并将Python代码和Matlab代码的写法做了分析。同时，前面我们说了梯度下降法有两种（批量和随机） 批量法前面已经有代码。本节我们将上节得到的分类结果可视化（即画出分类线（决策边界）），并且给出随机梯度法和改进的随机梯度法。最后给出一个完整的实例。1 可视化数据：画出决策边界 前面我们通过梯度法得到最佳的回归系数：W=[w0,w1,...wn]Timp
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2024-04-12 06:00:23
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讲解视频在这里
逻辑回归Logistic Regression——分类算法原理简介_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibiliwww.bilibili.com
介绍逻辑回归：Logistic Regression，Logit Regression，是一种分类算法，常用于处理二分类，用来表示某件事情发生的可能性。任务是尽可能地拟合决策边界。应用：银行信用卡欺诈可能性（是
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2024-03-15 10:37:11
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Logistic回归Sigmod函数：Б(z) = 1/(1+exp(-z)) 具有可以输出0或者1的性质。Logistic回归：任何大于0.5的数据被分为1类，小于0.5即被归为0类，所以，Logistic回归也可以被看成是一种概率估计。import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pp
%matplotlib inline
z = np.lins
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2024-01-08 12:37:20
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目录一、逻辑回归简介及应用二、逻辑回归的原理（1）sigmoid函数（2）输入和输出形式 （3）基于目标函数求解参数w三、逻辑回归代码复现一、逻辑回归简介及应用 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。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测
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2024-01-02 17:08:47
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Logistic回归的一般过程1.收集数据：采用任意方法收集2.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3.分析数据：采用任意方法对数据进行分析4.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5.测试算法：一旦训练步骤完成，分类将会很快。6.使用算法：首 先，我们需要输入一些数据，并将其转换成对应的结构化数值；接着，基于训练好的
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2024-05-16 22:03:48
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1、Logistic regression 简单介绍 又称对数几率回归；首先，逻辑回归处理是分类问题，对于二分类则是将线性函数的输出结果通过sigmoid函数映射到0/1标签，即越靠近1则判别为正例的概率越大，并最终通过最大似然估计优化求解。2、 逻辑回归评估器中的参数解释LogisticRegression?参数解释penalty正则化项dual是否求解对偶问题*tol迭代停止条件：两轮迭代损
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2024-04-23 11:43:13
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logistic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。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，因此，logistic训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化方法.例如：在两个类的情况下，函数输出0或1，这个函数就是二值型分类器的sigmoid函数； &n
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2023-12-09 13:14:35
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Logistic回归分析（logit回归）一般可分为3类，分别是二元Logistic回归分析、多分类Logistic回归分析和有序Logistic回归分析。logistic回归分析类型如下所示。 Logistic回归分析用于研究X对Y的影响，并且对X的数据类型没有要求，X可以为定类数据，也可以为定量数据，但要求Y必须为定类数据，并且根据Y的选项数，使用相应的数据分析方法。如果
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2023-08-29 21:20:43
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5.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类假设有一些数据点，这些点能在坐标轴上展示，我们利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为回归。其方程为：f ( x )= w1x1+w2x2+...+wdxd + bLogistic回归分类的主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。Logistic回归的一般过程（1）收集数据：采用任意方
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2024-04-24 13:14:59
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Logistic回归在二十世纪初用于生物科学。 然后它被用于许多社会科学应用中。 当因变量（目标）是分类时，使用Logistic回归。例如：预测电子邮件是垃圾邮件（1）还是（0） 肿瘤是否恶性（1）与否（0） 考虑一种情况，我们需要对电子邮件是否为垃圾邮件进行分类。 如果我们对此问题使用线性回归，则需要根据可以进行的分类来设置阈值。 如果实际类别是恶性的，预测连续值为0.4且阈值为0.5，则数据点
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2023-12-26 16:05:14
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ng机器学习视频笔记（四）——logistic回归 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述1、基本概念 logistic回归（logistic regression），是一个分类（classification）算法（注意不是回归算法，虽然有“回归”二字），用于处理分类问题，
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2024-08-13 09:40:59
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Logistic回归：实际上属于判别分析，因拥有很差的判别效率而不常用。 1． 应用范围： ① 适用于流行病学资料的危险因素分析 ② 实验室中药物的剂量-反应关系 ③ 临床试验评价 ④ 疾病的预后因素分析 2． Logistic回归的分类： ① 按因变量的资料类型分： 二分类 多分类 其中二分较为常
原创
2021-08-04 11:49:17
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对那些基于降维（特征、成分）的回归方法作个简介
很多生物学数据集具有高维的特征，体现在变量数量非常多且存在高度共线性，难以通过常规的多元回归分析变量间关系。在前文基于相似或相异度矩阵的多元回归（MRM）中，提到了一种替代方法是可以根据多变量数据计算所有样本之间的相似度或距离，然后基于相似或相异度矩阵执行回归分析，解释一组变量对另一组变量的整体效应。本篇列举另一种
。学了Andrew Ng的深度学习课程后，吴老师对logstic regression讲的非常通俗易懂。这里梳理一下作为笔记。1 logstic回归是分类问题 这一点是因为历史原因，不用为此烦恼， 既然是分类模型，假定如下： 数据, , 二分类问题中，那么我们看下面线性可分的的例子：最简单的模型就是拟合一条直线，将两类分开。 该问题中 (红线)是一个较好的决策边界， 分类时对于样本，如
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2024-03-26 22:37:29
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Logistic回归学习笔记简介Logistic回归是一种常见的分类算法，可以用于处理二分类和多分类问题。其原理是基于目标变量的概率分布来进行分类。基本概念Sigmoid函数Sigmoid函数（又称为逻辑函数）是Logistic回归模型中使用的一个函数，其公式如下：其中，为自然对数的底数。Sigmoid函数可以将输入值映射到0和1之间，因此常用于表示概率值。目标变量在Logistic回归中，目标变
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2024-06-18 12:12:56
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