线性逻辑回归的代码实现载入数据data = np.genfromtxt(r'data.csv', delimiter=',')
x_data = data[:, :-1] # 特征
y_data = data[:, -1] # 标签可以看到，这个数据集有3列，前两列为特征，最后一列‘1’和‘0’为标签 作图观察数据集def plot():
x0 = []
x1 = []
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2024-02-19 11:37:59
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问题： 大家想必对MNIST数据集已经非常熟悉了吧？这个数据集被反复“咀嚼”，反复研究。今天我们将换个角度研究MNIST数据集。假设现在不使用卷积神经网络，又该使用什么方法来解决MNIST分类问题呢？一、观察数据 在开始分析数据问题之前，我们需要了解最基本的数据对象。最好的方法就是访问官网去看一看数据的构成。官网地址如下:MNIST。MNIST数据集包含四个部分：Training
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2024-06-28 14:15:37
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目录引言逻辑回归Matlab代码效果展示 Python代码效果展示 C++代码效果展示引言 本专栏第三个机器学习算法：逻辑回归算法，全部代码通过Github下载，使用Matlab，Python以及C++三种语言进行实现。其中Matlab的代码可以直接运行，Python与C++的代码需要
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2023-10-05 14:17:16
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文章目录一、什么是逻辑回归？二、逻辑回归激活函数1、二分类sigmoid函数2、多分类softmax函数三、损失函数四、逻辑回归相关数学概念1、概率密度函数2、似然函数3、极大似然估计4、伯努利分布5、熵6、交叉熵 一、什么是逻辑回归？ 逻辑回归属于有监督机器学习算法的一种，虽然名字中带有回归，但是属于分类算法（输出变量为连续变量的预测问题是回归问题,输出变量为有限个离散变量的预测问题成为
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2024-01-30 08:31:12
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0.概述线性回归不仅可以做回归问题的处理，也可以通过与阈值的比较转化为分类的处理，但是其假设函数的输出范围没有限制，这样很大的输出被分类为1，较少的数也被分为1，这样就很奇怪。而逻辑回归的假设函数的输出范围是0~1。当数据集中含有误差点时，使用线性回归相应的误差也会很大。逻辑回归其实是分类算法，但是由于历史原因被称为逻辑回归。逻辑回归的假设函数以线性回归的假设函数为基础，通过S形函数进行复合形成的
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2024-05-04 11:26:37
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（作者：陈玓玏）逻辑回归算是传统机器学习中最简单的模型了，它的基础是线性回归，为了弄明白逻辑回归，我们先来看线性回归。一、线性回归假设共N个样本，每个样本有M个特征，这样就产生了一个N*M大小的样本矩阵。令矩阵为X，第i个样本为Xi，第i个样本的第j个特征为Xij。令样本的观测向量为Y，第i个样本的观测值为Yi，那么就会有以下公式： （X+[1]N*1）*W = Y 也就是说，对于一批已经存在
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2024-05-01 20:16:30
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逻辑回归 Logistic Regression一. 小测试二 . 决策边界三 . 逻辑回归中的多项式特征 一. 小测试上次博客的结尾，我们根据前面的分析给出了逻辑回归算法中最主要得到代码，那么下面我们用上期博客留下来的代码测试一下这个算法的可行性，还是以鸢尾花数据集为例：既然是测试嘛，数据就不要那么庞大了，简单一点就好!import numpy as np
import matplotlib
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2024-04-19 16:01:44
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逻辑回归（Logistic regression）三种梯度下降策略：批量梯度下降：容易得到最优解，但是由于每次考虑所有样本，速度很慢随机梯度下降：每次找一个样本，迭代速度快，但不一定每次都朝着收敛的方向小批量梯度下降：每次更新选择一小部分数据来算，实用对于 逻辑回归 不了解的，可以看看我写的这篇文章，或许可以帮助到你。URL: 逻辑回归算法-推导学习详细案例：根据学生的两门课成绩，决定学生是否被录
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2023-10-22 07:33:54
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文章目录前言一、逻辑回归能够解决什么？二、公式三、激活函数四、如何求得w六、逻辑回归代码实现五、sklearn demo总结 前言虽然名字带有回归，但实际上是一个常用的二分类算法，并且在预测的时候能够提供预测类别的概率。一、逻辑回归能够解决什么？逻辑回归可以很好的解决连续的线性函数无法很好的分类的问题，如图所示，左侧为线性回归，右侧为逻辑回归。二、公式p的含义为输入x为类别1的概率，其中因为是二
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2024-05-07 19:21:20
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下面主要提供逻辑回归的代码。 数据下载：数据下载 这是老师布置的作业，现把完整代码附上。 代码如下（python 3.6）：# -*- encoding: utf-8 -*-
from __future__ import print_function
import numpy as np
import scipy.optimize as op
import matplotlib.pypl
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2024-06-23 06:36:18
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逻辑回归前言建议先了解线性回归，本文记录自己学习过程，不涉及具体理论过程导包import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt获取数据 数据是网上找的，下载链接，点我 就是100条数据，属性：坐标x, 坐标y, 类别filePath = 'dataSet.txt' # 路径自己改
data = [line.strip() for line in o
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2024-02-19 22:39:41
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机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。 这节学习的是逻辑回归（L
目录代码加注释运行截图逻辑回归代码加注释import numpy as np
import tensorflow.compat.v1 as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
tf.compat.v1.disable_eager_execution
读西瓜书的笔记小编学识有限，可能不会在第一时间，或者保证自己的高产效率，个人认为，只有吸收了的知识点才可以叫做笔记。当然，小编也不会按部就班的0是将书中的知识点带入到笔记中来。希望和志同道合之士共进步大体介绍：此书共十六章，大体可以分为三部分：1~3章：介绍ML的基础知识；4~10章：介绍经典、常用的学习方法；11~16章：进阶的知识前三章之后各章均相对独立，大家可以根据自己的兴趣以及时间自主分配
学习内容 1、逻辑回归与线性回归的联系与区别 联系： 线性回归决策函数 将其通过sigmoid函数，获得逻辑回归的决策函数 区别： 线性回归用来预测，逻辑回归用来分类。 线性回归是拟合函数，逻辑回归是预测函数 线性回归的参数计算方法是最小二乘法，逻辑回归的参数计算方法是梯度下降 2、 逻辑回归的原理 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
逻辑回归是机器学习借用的另一种统计分析方法。当我们的因变量是二分或二元时使用它。视频：R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险它只是表示一个只有 2 个输出的变量，例如，预测抛硬币（正面/反面）的情况。结果是二进制的：如果硬币是正面，则为 1，如果硬币为反面，则为 0。这种回归技术类似于线性回归，可用于预测分类问题的概率。为什么我们使用逻辑回归而不是线性回归？我们现在知道它
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2023-08-10 13:23:18
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logistic回归是一种广义的线性回归，通过构造回归函数，利用机器学习来实现分类或者预测。原理上一文简单介绍了线性回归，与逻辑回归的原理是类似的。预测函数(h)。该函数就是分类函数，用来预测输入数据的判断结果。过程非常关键，需要预测函数的“大概形式”， 比如是线性还是非线性的。 本文参考机器学习实战的相应部分，看一下数据集。// 两个特征
-0.017612 14.053064 0
-1
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2023-08-11 19:27:58
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逻辑回归（Logistic Regression）可以说是机器学习领域最基础也是最常用的模型，逻辑回归的原理以及推导以及扩展应用几乎是算法工程师必备技能。医生的病理诊断、银行个人行用评估、邮箱分类垃圾邮件等，无不体现逻辑回归精巧而广泛的应用。1. 逻辑回归基本原理 使用逻辑回归进行分类，就是要找到这样的分类边界，使其能够尽可能地对样本进行正确
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2024-05-10 07:50:12
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机器学习——逻辑回归算法代码实现前言一、逻辑回归是什么？二、代码实现1.数据说明2.逻辑回归代码 前言 最近准备开始学习机器学习，后续将对学习内容进行记录，该文主要针对逻辑回归代码实现进行记录！ 一、逻辑回归是什么？逻辑回归概念篇可看博主之前的文章，传送门二、代码实现1.数据说明你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。
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2024-01-08 14:57:34
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一、定义二分类问题（也可以用于多分类），具有简单、可并行化、解释性强的特点，目前在各个领域使用的都非常频繁。逻辑回归的本质是假设数据服从伯努利分布，然后使用极大似然估计做参数的估计（类似最小二乘估计），再通过Sigmoid函数将预测值映射到（0，1）范围内，根据预测值的所在区间进行分类。二、模型理论 极大似然估计 &n
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2024-01-08 19:05:55
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