1.逻辑回归逻辑回归是一种线性回归模型,它假设数据服从伯努力分布(二项分布,0-1分布),通过极大似然估计,运用梯度下降方法(牛顿法) 求解,进而达到二分类目的。逻辑回归与线性回归有很多相似之处，去除Sigmoid映射函数的话，逻辑回归算法就是一个线性回归。逻辑回归以线性回归理论作为支持。由于引入了Sigmoid函数，可以处理非线性问题，因此可以轻松处理0/1分布问题。2.伯努利(Binomial
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2023-07-29 12:00:38
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# 理解逻辑回归及其在Python中的应用
逻辑回归是一种广泛使用的统计方法，主要用于二元分类问题。它通过一个特定的函数评估自变量（特征）与因变量（目标）的关系，从而预测某个事件的发生概率。尽管名称中有“回归”二字，逻辑回归的主要功能并不是预测连续值，而是预测某个特定类别的概率。
## 逻辑回归的基本原理
逻辑回归使用逻辑函数（或Sigmoid函数）将线性组合的输入映射到0到1的区间。其数学
# 逻辑回归结果输出 Python
逻辑回归（Logistic Regression）是一种常用的分类算法，在机器学习和统计学中广泛应用。它通过建立一个逻辑函数，将输入特征映射到一个概率值，用于预测分类结果。
在Python中，我们可以使用多种库来实现逻辑回归模型的训练和结果输出，其中最常用的库之一是scikit-learn。本文将通过一个实例来演示如何使用scikit-learn进行逻辑回归
原创
2024-01-23 08:56:33
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1. 模型的保存与加载Joblib可以将模型保存到磁盘，可以在必要时调用、重新运行。import joblibjoblib.dump(estimator, "./test.pkl") 将模型保存为test.pklestimator = joblib.load("./test.pkl") 从test.pkl文件加载模型 estimator对象与原先训练好的模型相同。2. 逻辑回归逻辑回归：
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2023-08-30 23:51:06
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Logistic回归虽然名字叫”回归”，但却是一种分类学习方法。使用场景大概有两个：第一用来预测，第二寻找因变量的影响因素。一 从线性回归到Logistic回归线性回归和Logistic回归都是广义线性模型的特例。假设有一个因变量y和一组自变量x1, x2,x3, ... ,xn，其中y为连续变量，我们可以拟合一个线性方程：y =β0+β1*x1+β2*x2+β3*x3+...+βn*xn并通过最
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2023-10-08 19:42:11
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背景与原理：线性回归可以实现对连续结果的预测，但是现实生活中我们常见的另一种问题是分类问题，尤其是二分类问题，在这种情况下使用线性回归就不太合适了，我们实际上需要计算出的是一个在$[0,1]$之间的概率来告诉我们某样本属于某一类的概率，因此逻辑回归应运而生。一般的逻辑回归就是在线性回归的基础上嵌套一个逻辑函数，把线性回归的结果转换成概率。即我们定义$h_{\theta}(X)=P(y=1|X,\t
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2022-03-27 16:50:00
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Logistic逻辑回归分析logistic模型的基本介绍python中实现logistic回归模型的评价混淆矩阵ROC曲线，AUC值 Logistic模型是经典的用于分类问题的模型，通常用于判断一件事物的好坏或将其分类。本文着重介绍logistic模型的在二分类上的应用，对于数学的推导证明则省略，logistic模型还有很多拓展的使用，如正则化、通过惩罚项调整系数等都值得学习研究，但本文不做
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2023-08-05 10:46:22
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Logistic Regression Classifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程，为最大化方程，利用牛顿梯度上升求解方程参数。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：数值型和标称型数据。介绍逻辑回归之前，我们先看一问题，有个黑箱，里面有白球和黑球，如何判断它们的比例。我们从里面抓3个球，2个黑球，1个白球。这时候，有人就直接
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2023-10-08 19:43:53
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一、逻辑回归介绍逻辑回归又称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。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。然后通过logis
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2023-08-09 15:29:19
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在Python中，可以使用多个库来实现逻辑回归，并打印出结果。常用的库包括scikit-learn、statsmodels和tensorflow等。下面以scikit-learn库为例，详细介绍如何打印逻辑回归结果。
## 1. 准备数据
首先，我们需要准备逻辑回归模型的输入数据。通常情况下，我们会有一个包含特征变量和目标变量的数据集。特征变量是用来预测目标变量的变量，目标变量是我们希望预测的变
原创
2023-09-02 12:58:54
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本问包括以下内容：逻辑回归分类与回归的区别小结一、逻辑回归1.逻辑回归：虽然名字叫“回归”，但它实际上是解决分类问题的。本质上是一个“回归”模型，因为逻辑回归它将「样本的特征」与「发生的概率」联系起来，而概率其实是一个数值。"逻辑回归"可以理解成一个分类型的回归算法。 0.5为阈值，当y>0.5时标签为1，当y&l
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2023-06-27 14:21:03
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文章目录1 逻辑回归概述2 逻辑回归公式推导与求解2.1 公式推导2.2公式求解3 基于Python的实现3.1可接收参数3.2 完整代码示例 1 逻辑回归概述逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于分类问题的统计学习方法。它基于线性回归的原理，通过将线性函数的输出值映射到[0,1]区间上的概率值，从而进行分类。逻辑回归的输入是一组特征变量，它通过计算每个特征与对应系数的乘积
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2023-08-04 15:18:49
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大数据分析笔记 - 逻辑回归分析总览应用模型 (Model Description)诊断偏差和伪R2 (Deviance and the Pseudo-R2)偏差和对数似然率检验(Log-likelihood test statistic)ROC曲线概率直方图模型选择和注意事项 总览在线性回归中，输出变量是连续变量。当结果变量是分类型(categorical)的，那么逻辑回归可以用来基于输入变量
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2024-01-26 07:35:19
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逻辑回归虽然带有回归字样，但是逻辑回归属于分类算法。逻辑回归可以进行多分类操作，但由逻辑回归算法本身性质决定其更常用于二分类。逻辑回归推导： 重复更新步骤，直到代价函数的值收敛为止。对于学习率的设定，如果过小，则可能会迭代过多的次数而导致整个过程变得很慢；如果过大，则可能导致错过最佳收敛点。所以，在计算过程中要选择合适的学习率。逻辑回归案例：以下为研究一个学生优秀还是差等的问题，已知训练数据的学生
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2024-01-02 17:47:15
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推荐系统的排序算法-线性模型1. 逻辑回归1.1 逻辑回归算法1.2 逻辑回归算法实现2. 因子分解机FM2.1 FM算法2.1.1 FM模型2.1.2 FFM模型2.1.3 FM模型的网络结构2.2 FM实现 推荐系统的排序算法，就是根据用户和物品的所有标签特征，通过排序模型计算，得到用户对候选物品集的评分。其中，在排序模块中使用的特征比召回模块中的复杂，目的是计算用户精确的预测值。工业界最常
1.写在前面疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实， 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而
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2023-09-14 23:51:03
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通过前面两篇笔记的学习已经基本了解了PyTorch里面的基本处理对象、运算操作、自动求导、以及数据处理方法、模型的保存和加载等基础知识。下来就是实战部分了。一. 线性回归1. 一维线性回归给定数据集 ，线性回归希望能够优化出一个好的函数 f(x)，使得能够与尽可能接近。# 一维线性回归
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
impo
1，分类和回归用python进行机器学习时，我一直有个困惑就是线性回归、逻辑回归的区别在哪儿？机器学习的过程中，究竟是如何应用的呢？要解决这个问题，这就涉及到数据的分类了。如下图所示：感谢猴子老师提供的图片。如上图，大体上数据可分三种类型，离散的、连续的和时间序列三种，这三种数据类型对应不同的方法。下图中列出了方法的分类、区别：这两张图中对比了回归和分类方法的区别，以及机器学习中常见的术语，应该清
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2024-05-24 16:18:57
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一、逻辑回归（LogisticRegression） Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。之前在经典之作《数学之美》中也看到了它用于广告预测，也就是根据某广告被用户点击的可能性，把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方，然后叫他“你点我啊！”用户点
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2023-07-30 14:18:11
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Hello大家！上一篇小A已经详细的为大家讲解了逻辑回归的原理和数学推导，但是对于学习人工智能来说仅仅学会原理是远远不够的，还必须要动手实践，必须要学会使用编程语言将算法实现。所以，今天我就来为大家展示一下使用python进行逻辑回归的实现。在实现之前，先来解答一下大家对于上一篇的问题1. 有人疑惑这里第四行为什么是根据sigmod求导公式进行推导，明明是hw函数。上一篇我们看到hw函数
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2023-09-27 17:07:26
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