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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本内容将介绍机器学习中的 Logistic 回归 及 Python 代码实现，和 Softmax 回归。 Logistic 回归（logistic regression，也称逻辑回归和对数几率回归）是一种经典的分类模型，属于广义的线性回归分析模型。虽然名称中包含了“回归”，但是实际上它不是回归模型，而是分类模型。一、Logistic 回归 在阅读本内容前，需要了解 线性回归模型 的基本概念
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2023-07-31 21:23:07
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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
1. 介绍（由线性模型引出logistic回归）首先介绍一下什么是线性模型呢？线性模型的定义如下：给定 个属性描述的样本 ， 代表样本在第 个属性上的取值。 线性模型的目的是学习一个函数，它可以通过属性的线性组合来进行预测。 线性模型中的$textbf x$直观的表达了各个属性在预测中的重要性，具有很好的可解释性
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2024-04-21 15:17:28
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Logistic模型1. Logistic模型概述Logistic模型，又称为逻辑回归模型，是一种广泛应用于分类问题的统计学习方法。与线性回归模型不同的是，Logistic模型的输出是概率值而非实数。它通过将线性回归模型的输出通过一个非线性函数（称为“逻辑函数”）进行映射，将连续的输出转化为概率值。2. Logistic模型原理Logistic模型基于以下假设：数据具有线性可分性，即可以通过一个超
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2023-10-10 10:57:30
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基本思想回归：假设有一些数据点，我们用一条直线对这些数据点进行拟合（该线成为最佳拟合直线），这个拟合过程就称为回归。Logistic回归主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类，使用最优化算法寻找最佳拟合参数。Logistic回归优缺点优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 使用数据类型：数值型和标称型Sigmoid函数为了对数据进行预测分类
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2023-09-07 10:43:57
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近几天对神经网络分类器的学习中，看到了Sigmoid函数。Sigmoid函数的表达式为：在Matlab或者Octave中可以画出函数曲线。t = -60:0.1:60;
S = 1./(1+e.^(-0.2*t));
plot(t,S)
xlabel('x')
ylabel('S(x)')
title('Sigmoid')可是今天我学到了电机上电，电机有一个加速度，让速度达到一个值。而这个加速度，
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2024-07-11 10:16:32
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# Python Logistic模型与混沌
在现代科学与工程中，基于数学模型的预测与分析已经成为一项重要的工具。其中，Logistic模型是一种常用的数学模型，用于描述某种现象的增长规律。在本文中，我们将探讨Python中如何使用Logistic模型进行预测，并探讨Logistic模型中的混沌现象。
## Logistic模型简介
Logistic模型最初是由比利时数学家皮埃尔·弗朗索瓦·
原创
2024-05-31 05:06:04
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# Python 打印 Logistic 回归模型
Logistic 回归是一种广泛应用于二元分类问题的统计方法。它通过预测一个事件发生的概率来帮助我们理解数据。在本文中，我们将使用 Python 语言来实现 Logistic 回归模型，并展示如何打印模型的参数。
## Logistic 回归简介
Logistic 回归模型是一种线性模型，它将线性回归模型与逻辑函数（Sigmoid 函数）结
原创
2024-07-18 05:13:57
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Chap 2 Logistic Regression预习决策边界预测函数代价函数模型的求解梯度下降法sklearn 预习逻辑回归用于分类问题决策边界逻辑回归的预测函数关于sigmoid函数 Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型函数，也称为S型生长曲线。在信息科学中，由于其单增以及反函数单增等性质，Sigmoid函数常被用作神经网络的激活函数，将变量映射到0,1之间。 sigmoid函数也
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2024-09-10 20:32:56
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在本篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 实现 Logistic 回归模型，内容包括环境准备、配置详解、分步指南、验证测试、排错指南以及扩展应用。随着数据科学的快速发展，Logistic 回归成为了分类问题中常用且重要的算法之一。
## 环境准备
### 软件要求
- Python 3.6 及以上
- NumPy 1.19.0 及以上
- pandas 1.1.0 及以上
- sci
损失函数和风险函数
损失函数（loss function），代价函数（cost function）
用来度量预测错误的程度。常用的如下：
0-1损失函数（0-1 loss function）
平方损失函数（quadratic loss function）
绝对损失函数（absolute loss function）
对数损失函数（logarithmic
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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1. Logistic回归的优缺点Logistic优点：模型简单，速度快，适合二分类问题简单易于理解，直接看到各个特征的权重能容易地更新模型吸收新的数据Logistic缺点： Logistic是个弱分类器，对数据和场景的适应能力有局限性，不如决策树算法学习能力那么强2. Logistic回归为什么选择交叉熵作为损失函数，而非平方损失可以从两个方面解释解释这个问题：局部极小值方面如果使用平方损失，那
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2023-10-11 09:10:08
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假设现在有一些点，我们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回归。利用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，依次进行分类。Logistic回归的一般过程（1）收集数据：采用任意方法收集数据（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）
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2023-06-27 10:33:52
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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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文章目录0.Logistic模型简介1. python数据处理标准流程2. 混淆矩阵与预测3. 交叉验证4. 网格搜索5. pipeline管道 0.Logistic模型简介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疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群
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2023-09-28 14:30:47
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文章目录线性最小二乘法函数解释实现思路 线性最小二乘法记1790，1800，···，2000分别用k=1,2···,22表示，利用向前差分，得到差分方程其中步长，下面对其中给的参数r和s进行拟合(这里因为是线性最小二乘法)所以我们使用前面介绍过的numpy的linalg方法来进行参数的拟合):import numpy as np
d=np.loadtxt("Pdata8_10_2.txt")
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2024-06-21 10:02:45
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机器学习（六）：Logistic回归（基础篇）Logistic回归与梯度上升算法Logistic回归是众多分类算法的一员，与其他线性回归不一样，Logistic通常适用与分类。在日常生活中，Logistic回归用于二分类问题，例如：预测明天是否会下雨。它也可以用于多分类问题。让我们先了解一下什么是Ligistic回归1.Logistic回归说到回归，大家都会先想到线性回归。那什么是回归呢？假设现在
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2023-12-15 20:20:23
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在系列篇第一章，我们已经提到这个机器学习算法原理系列采用的是倒叙的手法。那么在上一章中，我们提到了怎么去评价一个模型的结果，那么今天，我们开始来了解具体有哪些建模的技术手段。从大的分类而言，在注重分类模型的应用领域，比如金融风控领域，常用的有评分卡建模和更广泛的机器学习建模两种。 评分卡建模比较传统，应用广泛。技术特点上，它主要处理离散型变量，如果有连续变量，需要把连续变量离
