1.1.11.逻辑回归尽管叫做逻辑回归，但是它是一个分类而不是一个线性回归。逻辑回归在文献中也被称为logit回归，最大熵模型（MaxEnt）或者是对数线性分类器。在这个模型中，描述单个实验的可能结果的概率使用逻辑函数来进行建模。可以在scikit-learn中的LogisticRegression类中实现逻辑回归。这个可以用在二分类问题上，一对一，或者多元逻辑回归，可以使用L2或者L1正则化。作
吴恩达机器学习--逻辑回归学习记录前言一、干货代码二、实现效果1.拟合图2.数据分析结果三、学习过程中的记录数据集 前言本文主要记录在学习吴恩达机器学习中逻辑回归这一章的学习过程与要点，数据集附在文末。一、干货代码示例import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metric
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2024-04-07 13:19:14
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LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='liblinear', max_iter=100, multi_class='ovr', verb
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2024-02-19 22:03:13
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LogiReg_data数据集(逻辑回归)数据集中包含100行3列数据问题：根据已有的两个的特征及label进行分类如果逻辑回归的过程不清楚，可参见数据分析理论【3】之 逻辑回归与 数据分析理论【2】之 梯度下降和学习率目录查看文本中的数据逻辑回归各个模块数据标准化简单实现不同batchSize的对结果的影响不同学习率对结果的影响查看文本中的数据这份数据比较简单，也很容易就能找到分类的边界impo
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2024-05-12 11:53:10
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1.总述 逻辑回归（Logistic Regression，LR）是一种广义上的线性回归分析模型，属于监督学习算法，就是说要对每一组数据进行打标分类。逻辑回归可以用在回归、二分类和多分类等问题上，但是最常用的还是二分类。 LR作为机器学习中明星算法，无论对大数据量的问题还是小数据量的问题都有很好的性能和计算结果，而且在参数设计上也比较利于
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2024-04-23 13:40:33
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基于MVC的回归分析与可视化核心简述拟合模型的新建数据上传模块数据下载模块数据的拟合图形的生成数据的编辑模型的删除模型的查询用户信息验证 核心简述**此项目为本科毕设一部分，通过此文章来记录一些代码与遇到的问题。网页主要功能为通过最小二乘法将前端上传的数据进行拟合(包括多元拟合与多项式拟合)求出系数并通过echarts图例绘出图像。具体如下。**拟合模型的新建由于需要将用户的拟合数据与拟合结果储
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2024-06-25 21:56:07
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按照机器学习实战的python代码，用java重写LR的梯度上升算法：
package com.log;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.File;
import java.util.
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2023-09-20 12:47:13
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一直做图像处理算法和视频方面的嵌入式应用软件，早起研究和应用过神经网络算法，一直没有了解其他分类的机器学习算法，这段时间用空学习研究这些算法，如k-means，em聚类算法，查阅了许多资料，算法推倒的，结合举例说明有个直观印象，这样可以更好地理解算法，方便实现1.什么是逻辑回归在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性
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2024-07-01 20:01:55
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数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1Y2vZ5Rvn2PpRkj9XhnZrXQ?pwd=yyds 提取码：yyds今日目标数据集合包括人们的编号、性别、年龄、估算工资、和是否购买某个东西 通过逻辑回归模型训练数据，实现从人们的年龄和其估算工资来预测其是否会购买某个东西。相关概念什么是逻辑回归简单来说，逻辑回归实际上是分类模型，常用于二分类即0、1分类 逻辑回归的本质是：
1、逻辑回归与线性回归的联系与区别 联系：逻辑回归是线性回归中广义线性模型的应用以进行分类任务。找了一个单调可微函数将分类任务的真实标记与线性回归模型的预测值联系起来。 区别：线性回归是线性模型进行回归学习，逻辑回归是分类学习（二分类）。模型不同： 线性回归模型： 逻辑回归模型：2、逻辑回归的原理 利用线性回归解决分类问题并不适用。如，二分类，我们需要使得假设的值总是在0到1之间，线性回归无法做到
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2024-07-23 21:09:00
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一般应用场景logistic回归一般用于二分类问题，对于多分类问题可以使用ovr的方法建立多个分类器进行分类，对输出结果进行投票，投票所属最高的类作为当前样本的类，另一种方法则是使用softmax回归，对于多个类别的概率值直接建立模型进行推到，并且由于softmax的概率计算公式可以同时缩减w倍而不改变概率值，因而sigmoid函数可以认为是softmax应用于二分类时的一种特殊书写方式。soft
一，假设函数：1） 逻辑回归（Logistic Regression)，Logistic function, Sigmoid function是同一个意思，函数形式（假设函数形式）如下: 逻辑回归是二分类算法，hθ(x)>=0.5
h
θ
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2024-06-12 22:12:57
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问题1、线性回归（Linear Regression）和逻辑回归（Logistic Regression）有什么联系？2、逻辑回归的“逻辑”、“回归是什么意思”？回答1线性回归假设因变量和自变量之间是线性关系，一条直线。线性回归常用的参数估计是最小二乘法，期望找到一条直线，使样本点和直线的欧氏距离之和最小。逻辑回归是广义线性回归中的一种以对数几率函数为联系函数的特例，使用的参数估计方法是极大似然法
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2024-08-23 16:16:27
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首先，声明本文非原创，参考博客：https://shartoo.github.io/2019/10/28/-understand-pytorch/只是想自己记录一下，更好的理解pytorch的计算。1、线性回归问题假定我们以一个线性回归问题来逐步解释pytorch过程中的一些操作和逻辑。线性回归公式如下：1.1 先用普通的numpy来展示线性回归过程随机生成100个数据，并以一定的随机
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2024-10-22 07:42:58
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目 录 一. 手推实现逻辑回归梯度下降二. 用逻辑回归实现鸢尾花数据集分类 1. 鸢尾花数据集的简介 2. 什么是线性分类器 3. 设计线性分类器的主要步骤 4. 逻辑回归
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2024-02-04 20:24:43
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第三章.逻辑回归 3.2 正确率/召回率/F1指标正确率(Precision)和召回率(Recall)广泛应用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。概念：1).正确率：检索出来的条目有多少是正确的2).召回率：所有正确的条目有多少被检索出来3).F1：综合上面两个指标的评估指标，用于综合反映整体指标：F1=2*((正确率*召回率)/(正确率+召回率))4).取值范围：这几个
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2024-03-31 20:54:52
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逻辑回归讲解及推导1. Sigmod函数2.逻辑斯谛分布3. 分布函数和密度函数4. 模型参数的估计5. 应用 逻辑回归又称logistic回归，逻辑斯谛回归，是一种广义的线性回归分析模型。 1. Sigmod函数Sigmoid函数也是神经网络中常用的函数，用于把x从负无穷到正无穷压缩到y从0到1之间。画出来就是一条S型曲线，如下图中的蓝色曲线： 它以0点为中心对称，公式如下： 当x值接近负无
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2024-01-09 07:20:16
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机器学习-Sklearn-05（逻辑回归与评分卡）学习05sklearn中的逻辑回归1 概述1.1 名为“回归”的分类器在过去的四周中，我们接触了不少带“回归”二字的算法，回归树，随机森林的回归，无一例外他们都是区别于分类算法们，用来处理和预测连续型标签的算法。然而逻辑回归，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，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来
提起波士顿矩阵，相信很多接触过数据分析的人都有听说过，但怎么用波士顿矩阵去解决实际业务问题呢？今天就带你理清它的具体用法。举个例子，这两天，我刷微博看到肯德基竟然出了肯德基肉燕，看来是想逐渐实现本地化，快速拓展中国市场…但我也有一个疑问，肯德基旗下产品那么多，为了实现品牌的差异化必然要不断推出新品，这就带来了问题：究竟是要大量投入新品还是旧品呢？毕竟资源是有限的，如果投入的产品不受欢迎，就会血本无
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2024-07-09 22:41:03
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文章目录一、Logistic回归原理1、Sigmoid函数作用2、用梯度下降法求解参数二、利用Logistic回归分类1、数据预处理2、利用梯度上升计算回归系数3、训练和验证总结 一、Logistic回归原理1、Sigmoid函数作用Logistic回归的原理是用逻辑函数把线性回归的结果(-∞,+∞)映射到(0,1)，下面介绍线性回归函数和逻辑函数。线性回归函数 线性回归函数的数学表达式: 其中
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2024-04-12 12:21:07
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