Logistic Regression是解决分类问题，这里面将训练两个模型，一个是判别模型，一个是生成模型，首先，实现的是判别模型。再一次读取数据时，我们实现的判别模型。 目标：根据人们的个人资料，判断其年收入是否高于 50,000 美元 1.读取数据 X.shape[0]：x的垂直尺寸（高度） X.shape[1]：x的水平尺寸（宽度） X.shape[2]：X的维度 我们看一下X_train,
logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究分类观察结果(y)与一些影响因素(x)之间关系的一种多变量分析方法可解决的问题: 因变量为二分类的称为二项logistic回归，因变量为多分类的称为多元logistic回归。因变量的类型:可为连续变量、等级变量、分类变量。适用性 两元因变量的logistic回归模型方程讲解一个自变量与Y关系的回归模型如：记为p
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2024-01-24 13:47:47
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逻辑回归是一个非常经典的算法，其中也包含了非常多的细节，曾看到一句话：如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型，可以说 SVM，但千万别说 LR，因为细节真的太多了。1. 模型介绍Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。 Logistic 回归的本质是：
RCS Logistic R语言是一种用于运输和物流管理的统计分析方法。它可以帮助企业优化物流运输和仓储过程，提高效率并降低成本。在本文中，我们将介绍RCS Logistic R语言的基本原理和应用，并给出一些代码示例。
RCS Logistic R语言基于R语言平台，结合了统计学、运筹学和计算机科学的理论和技术。它使用数学模型和算法来分析和优化物流系统中的运输和仓储问题。RCS Logisti
原创
2024-02-14 03:51:47
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# RCS曲线 logistic R语言
RCS曲线（Restricted Cubic Spline）是一种在统计学中常用的非线性回归模型。它通过对自变量进行分段线性插值，能够更好地拟合非线性关系。在本文中，我们将介绍如何使用R语言来绘制RCS曲线。
## RCS曲线原理
RCS曲线通过将自变量进行分段线性插值，使用样条函数来拟合数据。这种方法可以更好地捕捉自变量与因变量之间的非线性关系，从
原创
2024-03-02 04:00:44
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逻辑回归（Logistic Regression）和线性回归（Linear Regression）是两种不同的回归分析方法，它们在目的、模型形式和应用领域上存在一些区别，同时也有一些联系点。区别：1. 目的： - 线性回归的主要目的是建立一个线性关系模型，用于预测一个连续的数值输出，例如房价、温度、销售额等。线性回归的输出是实数值。 - 逻辑回归的主
在之前的课程中我们提到了监督学习：监督学习（Supervised Learning）-训练数据包括正确结果（标签label），我们为机器提供正确的分类。应用场景：人脸识别、语音诊断等而线性回归则是监督学习的一种算法。回归分析什么是回归分析（Regression Analysis）？研究自变量（或者预测变量）与因变量之间的关系。它根据数据，确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系。它可以在一堆数据
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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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
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2024-04-22 13:46:37
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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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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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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
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2023-10-31 22:42:21
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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
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2024-04-23 11:09:26
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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
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2024-03-20 17:25:40
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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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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： &
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2024-05-14 08:24:55
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