文章目录一、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类二、基于最优化方法的最佳回归系数确定1、Python3实战2、算法改进 —— 随机梯度上升算法1）随机梯度上升算法2）回归系数与迭代次数的关系三、示例：从疝气病症预测病马的死亡率1、实战背景2、准备数据3、使用Python构建Logistic回归分类器四、总结 一、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类Logistic回归
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2024-04-24 10:55:55
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本文总结与<machine learning in action>一书一. Logistic回归简介 1. 回归： 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(最佳拟合直线)，这个拟合过程成为回归。“回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数值。&nbs
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2024-02-18 20:37:36
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一、基于sigmoid函数的logistic回归import numpy as np
class LogisticRegression:
def __init__(self, n_iter=200, eta=1e-3, tol=None):
# 训练迭代次数
self.n_iter = n_iter
# 学习率
self.e
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2023-10-09 21:12:10
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在做logistics回归之前，我们要先对你要做预测的变量做个相关分析，找出和你因变量相关的自变量。我这里就不做了，直接用我处理之后的数据。 打开我们要分析的数据，单击“分析”，选择“回归”，然后选择“二元Logistics回归”，弹出下面的界面，如图： 把是否购买移到因变量框里面去，把消费金额和消费数量移动到协变量框里面去，然后单击“保存”按钮，弹出“Logistics回归：保
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2023-08-09 17:31:10
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logistic回归的基本思想 logistic回归是一种分类方法，用于两分类问题。其基本思想为： a. 寻找合适的假设函数，即分类函数，用以预测输入数据的判断结果； b. 构造代价函数，即损失函数，用以表示预测的输出结果与训练数据的实际类别之间的偏差； c. 最小化代价函数，从而获取最优的模型参数
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2018-05-01 21:39:00
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Logistic回归可以被看成是一种概率估计。我们在每个特征上乘一个回归系数，然后所有值相加，总和带入sigmoid函数，得到一个0~1之间的数值，大于0.5的被分到1类，小于0.5的被分到0类别中。一、理论基础用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，以此进行分类。“回归”源于最佳拟合，表示要找到的最佳拟合参数。
优点：计算代价不高，易于理解和实现
缺点：
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2023-12-19 14:12:38
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文章目录概述logistics公式及推导LR为什么用sigmoid函数， 为什么不用其他函数？这个函数有什么优点和缺点？逻辑斯蒂回归怎么实现多分类？Softmax公式逻辑回归估计参数时的目标函数，如果加上一个先验的服从高斯分布的假设，会是什么样?LR和SVM有什么区别?libsvm和liblinear有什么区别?Logistics vs 随机森林 vs SVM 概述基本推导和理论还是以看李航
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2024-09-04 14:26:18
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Multi-Class Logistic（多分类的Logistic问题） 它适用于那些类别数大于2的分类问题，并且在分类结果中，样本x不是一定只属于某一个类可以得到样本x分别属于多个类的概率（也可以说样本x的估计y符合某一个几何分布），这实际上是属于Generalized Linear Model中讨论的内容。考虑一个结论：如果一个分类问题符合
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2024-05-27 18:31:55
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基本概念逻辑回归： 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。 回归分析： 回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照
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2024-07-03 20:51:42
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本节主要内容：目的：寻找一个非线性函数Sigmoid的最佳拟合参数，求解过程由优化算法来完成。最优化算法，最常用的是梯度上升算法，而梯度上升算法又可以简化为随机梯度上升法，随机梯度上升法占用的计算资源更少，是一个在线算法，可以在新数据到来时完成参数的更新，而不需要重新读取整个数据集进行批量处理。Logistic 回归的一般过程收集数据：采用任意方式收集数据准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数
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2024-06-12 08:52:48
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# Python中的逻辑回归和AIC
## 介绍
逻辑回归是一种经典的分类算法，广泛应用于机器学习和数据分析领域。它可以用于预测二分类或多分类问题，并且具有良好的可解释性。在Python中，我们可以使用`scikit-learn`库来实现逻辑回归模型。本文将介绍逻辑回归的基本原理，并使用AIC（Akaike Information Criterion，赤池信息准则）来选择最佳模型。
## 逻
原创
2023-07-15 14:06:12
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逻辑回归基本流程模型开发阶段：数据处理 ——变量筛选和压缩——logit图——模型开发模型验证：数据处理——误分类矩阵——ROC图——模型比较——模型确认模型测试：收益矩阵——打分——决策模型实施：数据采样：1、总体已知，反应数据过少，保留所有反应数据，使得反应数据在采样后的数据集占有一定的比例2、总体未知，知道反应的先验概率 注意对采样数据的概率调整重点看是否有缺失 data de
加上自己的理解，希望可以不用重复看吴恩达老师的视频，哈哈我用的是Jupyter，python3.7本文所使用的资料已上传到百度网盘【点击下载】，提取码：2u3w ，请在开始之前下载好所需资料，然后将文件解压到你的代码文件同一级目录下,请确保你的代码那里有lr_utils.py和datasets文件夹。当时花费了我好长时间去加载文件，一定要注意我标红的文字，那我们开始吧！首先导入我们所需
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2024-07-30 15:20:32
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# 如何用R语言实现logistic回归
## 介绍
在统计学和机器学习中，logistic回归是一种常用的分类方法，用于预测二分类问题。在本教程中，我将向你介绍如何使用R语言实现logistic回归。
## 整体流程
下面是实现logistic回归的整体流程：
```mermaid
journey
title 实现logistic回归的流程
section 数据准备
原创
2023-08-26 09:42:16
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首先要清楚，逻辑回归是一种分类算法。它是在线性回归模型的基础上，使用Sigmoid函数，将线性模型的预测结果转变为离散变量，从而用于处理分类问题。1 逻辑回归原理以二分类为例，说明逻辑回归的工作原理。由线性回归小结基础，不难得出线性回归的假设函数\(h_{\theta }^{'}\left ( x \right )\)，在逻辑回归中，使用Sigmoid函数使得\(h_{\theta }^{'}\l
不知道这个数据集干什么用的，根据直观分析应该属于分类问题，有两个变量X1和X2，Y取值非零即一，用MATLAB分析发现第二列对Y的影响较为明显 大致以8为分界线，8右边Y值为0,8左边Y为1.首先假设舍去属性X1，设数据集为（X2，Y）。然后分别用线性回归（Liner regression）和逻辑回归（logistics regression）对数据集进行分类分析比较。最后再把属性X1加
对数几率logistics回归-数据集+代码实现对于公式的推导，详情见以下内容，接下来我们实现一下对数几率回归的实现对应的实现都有注释import numpy as np
import h5py
def load_data(file_name):
'''
数据导入函数
:param file_name: (string)训练数据位置
:return: feature
原创
2023-06-09 14:15:31
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**Python二元logistics回归模型**
**简介**
在机器学习和统计学中，logistics回归是一种用于二元分类的监督学习算法。它可以帮助我们预测一个样本属于两个类别中的哪一个。
Logistics回归模型的核心思想是将输入特征与相应的权重进行线性组合，并通过一个sigmoid函数将结果转换为0到1之间的概率值。当概率大于0.5时，我们将样本分类为正类（类别1），当概率小于0
原创
2023-09-07 06:39:00
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# 多元Logistic回归简介及Python实现
在数据科学与统计学领域，回归分析是一种用于研究自变量与因变量关系的方法。多元Logistic回归（Multinomial Logistic Regression）是逻辑回归的一种扩展，适用于分类因变量有多个类别的情况。与二项逻辑回归不同的是，多元Logistic回归能够处理多个类别（大于两个）的目标变量。本文将介绍多元Logistic回归的基本
import numpy as npdef sigmoid(x): #请补全逻辑回归函数 return 1.0/(1+np.exp(-x))def predict(x_test, weight): if sigmoid(weight.T @ x_test) > 0.5: return 1 return 0#实现逻辑回归的训练def fit(x, y):
原创
2022-07-04 08:38:34
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