机器学习 逻辑回归之二分类一、前言二、sigmoid函数三、假设函数四、代价函数五、梯度下降六、二分类原生代码实现6.1 生成模拟数据6.2 添加前置与数据分割6.3 迭代训练6.4 验证数据七、sklearn代码实现 一、前言前面一系列文章介绍了线性回归，接下来介绍逻辑回归。线性回归的结果可能是一个区间范围内的任意值，例如预测房价，结果可能是100，100.5，100.6等。逻辑回归用于解决分
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2024-05-06 20:47:37
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分类分类应是极为常见的问题，我们生活周边的一切事物，皆是类别分明。机器学习领域，处理分类问题的方法有多种，如逻辑回归、支持向量机、以及无监督学习的K-mean等等。本文主要介始逻辑回归。逻辑回归逻辑回归，主要用于解决分类问题，例如二分类。对于二分类问题，通过给出的样本\(（x,y）\)（若为二分类，y={0,1}），确定一个可以对数据一分为二的边界，有了这个边界，对于一个新的样本，根据其特征，便能
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2024-05-06 20:32:19
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对于二元分类问题来说，分类的结果和数据的特征之间仍呈现相关关系，但是y的值不再是连续的，是0～1的跃迁。但是在这个过程中，什么仍然是连续的呢？”是概率，概率是逐渐升高的，当达到一个关键点（阈值），概率就超过了0.5。那么从这个点开始，之后y的预测值都为1。 文章目录1. 导入CSV文件2.如果是二元分类，看一下分类比例3.画图4. 构建特征集和标签集5. 拆分数据集为训练集和测试集6.对数据集进行
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2024-08-08 11:25:18
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1、逻辑回归与线性回归的联系与区别联系
逻辑回归与线性回归都属于广义线性回归模型区别
因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归，如果是二项分布，就是logistic回归。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。
线性回归用于解决回归问题，逻辑回归主要用于解决分类问题2、 逻辑回归的原
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2023-08-28 20:52:08
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一.Logistic分类算法 逻辑回归(Logistic Regression, LR)是传统机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，解释性好以及容易扩展等优点，被广泛应用于点击率预估（CTR）、计算广告（CA）以及推荐系统（RS）等任务中。逻辑回归虽然名字叫做回归，但实际上却是一种分类学习方法。主要用于两分类问题，利用Logistic函数（或
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2024-04-18 14:45:59
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逻辑回归原理推导——Logistic Regression逻辑回归是经典的二分类算法，逻辑回归的决策边界是非线性的。例如下面的两种分类 前者是线性的，后者是非线性的。实际分类中经常是先用逻辑回归分类，再用其他分类如支持向量机等，逻辑回归是比较简单的分类算法，先用逻辑回归再用其他复杂的分类算法查看分类效果，决定是否有必要使用其他分类算法。分类时候我们想要的当然是某一个样本属于还是属于的概率为多大，然
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2024-05-25 17:22:39
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分类分析--逻辑回归 逻辑回归（logistic regression）是广义线性模型的一种，可根据一组数值变量预测二元输出，即逻辑回归只适用于二分类 ，R中的基本函数glm()可用于拟合逻辑回归模型。glm()函数自动将预测变量中的分类变量编码为相应的虚拟变量。威斯康星乳腺癌数据中的全部预测变量都 ...
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2021-08-17 16:37:00
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逻辑回归模型算是机器学习的一种基本方法，但也有很多细节。本篇文章从原理入手，力求化繁为简，如有错漏，烦请指正。什么是逻辑回归：逻辑回归是一种分类模型。给定输入X， 可以将Y的条件概率P(Y|X)形式化为logistic分布。具体地讲，以二分类为例，逻辑回归模型为：对于逻辑回归模型，给定x，根据以上两个式子求得P(Y=1|x)和P(Y=0|x)，比较两个概率大小，然后将x分类为概率最大的一类。p为一
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2024-03-20 22:54:19
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逻辑回归数学思想： 对问题划分层次，并利用非线性变换和线性模型的组合，将未知的复杂问题分解为已知的简单问题。逻辑回归介绍： 其原理是将样本的特征和样本发生的概率联系起来，即，预测的是样本发生的概率是多少。由于概率是一个数，因此被叫做“逻辑回归”。 在回归问题上再多做一步，就可以作为分类算法来使用了。逻辑回归只能解决二分类问题，如果是多分类问题，LR本身是不支持的。总结： 逻辑回归是解决分类问题的，
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2024-02-02 11:41:12
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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（generalizedlinear model）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同。如果是连续的，就是多重线性回归；如果是二项分布，就是Logistic回归；如果是Poisson分布，就是P
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2023-12-12 12:40:16
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众所周知，逻辑回归是一种主要用来做二分类的算法，但是，逻辑回归其实也可以用来做多分类！今天记录和分享一个逻辑回归做多分类的例子，以备查阅。本文用到的数据集已经上传至云盘，需要练手的小伙伴自提~链接：https://pan.baidu.com/s/1sFbCQEsj5G81qa4TtzUL6A 提取码：8tiw 数据集基本情况如下：共4个特征变量（gre(考试成绩)，gpa(平均成绩点)，gende
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2023-11-07 09:09:45
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目录一、简介二、逻辑回归的应用场景三、 逻辑回归的原理四、逻辑回归API五、分类的评估方法 一、简介逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归，但是它与回归之间有一定的联系。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。二、逻辑回归的应用场景广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号看到上面的例子，我们可以发现其中
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2024-03-14 06:51:02
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分类算法-逻辑回归与二分类 1、逻辑回归的应用场景 广告点击率 是否为垃圾邮件 是否患病 金融诈骗 虚假账号 看到上
原创
2022-09-05 15:48:58
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在现代银行金融服务中，客户信用风险评估是一个至关重要的任务。随着大数据分析的兴起，逻辑回归作为一种广泛使用的二分类算法，成为解决银行客户违约预测的重要工具。本文将详细说明如何使用 Python 实现逻辑回归模型，以识别客户的银行违约风险，涵盖从初始技术痛点到性能攻坚及故障复盘的全过程。
### 背景定位
在许多金融机构中，关于客户信用风险的管理面临着巨大的挑战，尤其是在客户数量和交易活动不断增
逻辑回归（Logistic Regression）既可以用来描述数据，也可以用来解释数据中各个二值变量、类别变量、顺序变量、距离变量、比率变量之间的关系[1]。下图展示了逻辑回归与线性回归的区别。 本文将展示如何使用 PyTorch 编写逻辑回归模型。我们将尝试在 MNIST 数据集上解决分类问题。首先，导入我们所需要的所有库：import torch
from torch.autograd i
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2024-08-01 08:09:52
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欢迎来到你的第一个(必需的)编程任务！你将建立一个逻辑回归分类器来识别猫。这项作业将带你逐步了解如何用神经网络思维来做这件事，因此也将磨练你对深度学习的直觉。 第一部分：导包在开始之前，我们有需要引入的库：numpy ：是用Python进行科学计算的基本软件包。h5py：是与H5文件中存储的数据集进行交互的常用软件包。matplotlib：是一个著名的库，用于在Python中绘制图表。l
# Java实现逻辑回归二分类
逻辑回归是一种常用的分类算法，通常用于解决二分类问题。在本文中，我们将介绍如何使用Java语言实现逻辑回归的二分类，并给出相应的代码示例。
## 逻辑回归原理
逻辑回归是一种利用线性回归模型来进行分类的方法，其基本原理是将样本的特征值与分类结果之间的关系建模成一个线性函数，然后通过sigmoid函数将线性函数的输出映射到[0,1]之间，从而得到样本属于某一类的
原创
2024-07-11 05:06:19
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一、无正则项的逻辑回归1.问题描述2.导入模块3.准备数据4.假设函数5.代价函数6.梯度下降7.拟合参数8.用训练集预测和验证9.寻找决策边界二、正则化逻辑回归1.准备数据2.特征映射3.正则化代价函数4.正则化梯度5.拟合参数6.预测7.画出决策边界 这次的笔记紧接着上两次对逻辑回归模型和正则化笔记，将一个分类问题用逻辑回归和正则化的方法解决。机器学习在我看来，理论和代码需要两手抓，即使理论搞
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2024-09-19 14:46:03
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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(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，以此进行分类。01设计思路“回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集，其背后的数学分析将在下一部分介绍。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。我们想要的函数应该是，能接受所有的输
1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 逻辑回归虽然名字里带“回归”两字，但实际上是这却是一种分类方法，用于解决一些二分类问题（即输出的结果只有两种）的机器学习方法。人们将它用于估计某种事物的可能性，比如某个人患病的可能性、某商品被某用户购买的可能性等等。 逻辑回归是一种简单，常见的二分类模型，通过输入未知类别对象的属性
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2023-10-21 21:23:27
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