逻辑回归是一种常用的分类算法，可以对样本进行概率估计，并通过最小化交叉熵损失函数来优化模型。在实际应用中，我们需要根据数据集的特点和任务需求选择合适的逻辑回归模型，并通过调整超参数和优化算法来提高预测性能。
原创
2024-06-04 10:57:12
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Logistic regression介绍Logistic regression模型是广义线性模型的一种，属于线性的分类模型。对于一个线性函数通过对训练样本的学习，最终得到一个超平面，将不同的类区分开正负两个类别。一般使用阈值函数,将样本映射到不同的类别中，常见的阈值函数有sigmoid函数，其形如下： sigmoid图像如下x=[]
y=[]
for i in range(50):
x.
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2024-10-15 15:30:43
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案例概述在这里我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。此大学会根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。大学里有以前的申请人的历史数据，可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个学生例子，有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。数据准备import os
path = 'data' + os.sep + 'LogiRe
1. BCELoss(BCELoss)BCEWithLogitsLoss用于单标签二分类或者多标签二分类，输出和目标的维度是(batch,C)，batch是样本数量，C是类别数量，对于每一个batch的C个值，对每个值求sigmoid到0-1之间，所以每个batch的C个值之间是没有关系的,相互独立的，所以之和不一定为1。每个C值代表属于一类标签的概率。如果是单标签二分类，那输出和目标的维度是(b
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2024-05-10 19:23:19
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滑动平均（exponential moving average），或者叫做指数加权平均（exponentially weighted moving avergae），可以用来估计变量的局部均值，使得变量的更新与一段时间内的历史取值有关。变量在时刻记为，为变量在时刻训练后的取值，当不使用滑动平均模型时，在使用滑动平均模型后，的更新公式如下：上式中，。相当于没有使用滑动平均。时刻变量的滑动平均值大致等
在上一篇文章介绍了逻辑回归的模型，并详细讲了其推导过程。为了加深印象，在这篇文章中从对数几率的角度再次探索逻辑回归的推导过程，看看逻辑回归为什么要使用sigmoid函数作为假设。逻辑回归损失函数的推导，也是面试时经常被问到的一个点，我们也从两个角度去学习其损失函数的推导过程。然后再计算损失函数的导数。1.从对数几率看逻辑回归1.1 推导过程一句话总结逻辑回归：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极
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2024-04-25 16:55:51
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线性回归和逻辑回归损失函数推导@(数据挖掘) 线性回归和逻辑回归损失函数推导一、线性回归最小二乘loss推导二、logistics回归加sigmoid原因以及交叉熵损失函数推导 一、线性回归最小二乘loss推导我们都知道线性回归是机器学习中最简单，使用范围也很广的一个算法，经典且使用。而它的损失函数最小二乘损失，大家也很熟悉，但是为什么要用最小二乘loss呢？正文开始：&nbs
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2024-06-07 15:51:48
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# 使用Python验证Logistic回归模型：以鸢尾花数据集为例
## 引言
鸢尾花（Iris）数据集是机器学习领域中最经典的数据集之一。它包含了关于三种鸢尾花（Setosa、Versicolor、Virginica）的特征数据，常用于分类问题的入门示例。在这篇文章中，我们将使用Python中的Logistic回归模型对鸢尾花数据集进行分类，并进行可视化分析。
## 数据加载与预处理
2.9 逻辑回归中的梯度下降（Logistic Regression Gradient Descent） 本节我们讨论怎样通过计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降算法。它的关键点是几个重要公式，其作用是用来实现逻辑回归中梯度下降算法。但是在本节视频中，我将使用计算图对梯度下降算法进行计算。我必须要承认的是，使用计算图来计算逻辑回归的梯度下降算法有点大材小用了。但是，我认为以这个例子作为开始来讲解
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2024-04-11 21:07:32
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文章目录1 前言2 什么是逻辑回归3 逻辑回归的代价函数4 利用梯度下降法求参数5 结束语6 参考文献 1 前言逻辑回归是分类当中极为常用的手段，因此，掌握其内在原理是非常必要的。我会争取在本文中尽可能简明地展现逻辑回归(logistic regression)的整个推导过程。2 什么是逻辑回归逻辑回归在某些书中也被称为对数几率回归，明明被叫做回归，却用在了分类问题上，我个人认为这是因为逻辑回归
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2024-03-27 08:49:50
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最近有许多关于罗辑思维和跨年演讲的讨论。虽然我没有看跨年演讲的视频，但文字稿浏览了一遍，也看了不少转发的评论，总觉得有些空洞，许多文章太为争论而争论了。今天我不想蹭热点，只简单说说自己的看法。老规矩，我会尽量保证言之有物，“对事不对人”。如果有地方让人感觉冒犯了具体个人，请相信这绝非我的本意。首先应当坦白承认，包括我在内，许多人都从罗辑思维和“得到”取得了收获。我看到不少批驳罗辑思维的文章，穷尽细
原创
2021-05-09 21:19:46
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一、线性模型预测一个样本的损失量损失量：模型对样本的预测结果和该样本对应的实际结果的差距； 1）为什么会想到用 y = -log(x) 函数?（该函数称为 惩罚函数：预测结果与实际值的偏差越大，惩罚越大） y = 1（p ≥ 0.5）时，cost = -log(p)，p 越小，样本发生概率越小（最小为 0），则损失函数越大，分类预测值和实际值的偏差越大；相反，p 越大，样本发生概率越
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2024-04-03 19:50:15
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参考资料：Mastering Machine Learning with scikit-learn注：代码不可直接运行广义线性回归模型之逻辑回归（logistic regression）—分类任务分类任务的目标是找一个函数，把观测值匹配到相关的类和标签上。在二元分类（binary classification）中，分类算法必须把一个实例配置两个类别；多元分类中，分类算法需要为每个实例都分类一组标签
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2024-04-04 18:45:56
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逻辑回归算是接触到最优化的内容了，logistic回归的一般过程step1：收集数据step2：准备数据，这部分意思是将数据转换成我们的代码需要的数据格式，因为logistic需要计算，所以需要数据类型为数值型，结构化的数据最佳step3：分析数据step4：训练算法（占用大量时间），找一个最好的分类回归系数，这边待会会讲step5：验证算法，很快step5：对我们需要测试的数据，先转化成对应的结
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2024-03-21 15:15:57
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利用跑步的时间，我听了《罗辑思维》的所有205期的节目，经常听“罗辑思维”微信公众号推送的音频，看了三年的”时间的朋友”的视频，虽然我不是罗粉，但我是《罗辑思维》这个平台的支持者，罗振宇的团队在知识服务这种商业模式上做了很多有益的探索。不少知乎的“专家”大V对“逻辑思维”对一些所谓罗振宇不专业的细节
原创
2021-07-28 10:41:45
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在遥远的格拉斯哥，有一位非著名但十分可爱的前物理学家Tom Beddard，虽然他自称喜欢跑跑步、骑骑自行车、滑滑雪，但生活中最大乐趣可能还是猫在家里自创一些费脑子琢磨出来的电脑程序，做拉拉杂杂的奇怪好看的图片，灵感嘛，显然都从过去研究中每天接触的各式物理概念中来。从2008年4月开始，他陆续将自己做的一些东西放到了网上，其他人不仅可以看，还可以实时调整各种参数自己造图。跟着这位大哥，只需鼠标轻点
简介在这节我们使用Theano用于最基本的分类器：Logistic回归(Logistic Regression)。
下面我们从模型开始。模型逻辑回归是一个概率，线性分类器。它的参数包含一个权值矩阵W和一个偏置向量b。分类器将输入向量映射到一系列超平面上，每个超平面对应一个类别。输入向量与超平面的距离反映了输入属于对应类别的概率。
在数学上，一个输入向量x属于类别i(概率变量Y的值)的概率，记为
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2023-09-15 13:23:23
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目录1 简介2 优缺点3 适用场景加入方式4 案例：客户流失预警模型4.1 读取数据4.2 划分特征变量和目标变量4.3 模型搭建与使用4.3.1 划分训练集与测试集4.3.2 模型搭建4.3.3 预测数据结果及准确率4.3.4 预测概率5 获取逻辑回归系数6 代码汇总7 模型评估方法：ROC曲线与KS曲线7.1 ROC曲线7.1.1 ROC介绍7.1.2 混淆矩阵的Python代码实现7.1.
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2023-10-08 19:46:34
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------------恢复内容开始------------本文将介绍逻辑回归的基本理论知识。emmmm，举个例子看一下，逻辑回归的基本应用，贷款违约的问题年龄工资学历是否逾期183000初中是195000大学本科否3010000大学本科否3512000研究生是4030000博士否2540000硕士？这里面模型的输入\(x\) 为年龄、工资、学历。输出\(y\)分类模型举例逻辑回归最初解决的是分类
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2024-05-18 19:18:34
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回归的分类器是一种名为"回归"的线性分类器, 其本质是由线性回归变化而来的.
Z = θ0 + θ1x1 + θ2x2 +...+ θnxn其中: θ被统称为模型的参数, θ0 被称为截距, θ1 ~ θn 被称为系数, 我们可以将系数和自变量用矩阵来表示线性回归的任务, 就是构造一个预
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2024-05-06 17:36:05
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