（文章底部有完整代码和数据集链接） 逻辑斯谛回归常用于分类问题。 常见于以下应用场景：贷款违约问题（会/不会）（银行可用于判断要不要给一个人放贷）商品推荐（会购买/不会够买）情感分析（正/负）广告点击（点/不点）还有很多其他分类问题…… 举例：这张表格给定X：（年龄、工资、学历）的条件，预测一个人贷款Y：会不会逾期。 因此对于这样的分类问题，我们需要做以下三件事：核心是：学习输入到输出的映射 f
先介绍一个分布：逻辑斯谛分布。设 $X$ 是连续随机变量，且 $X$ 具有以下分布函数和概率密度：$$F(x) = P(X \leq x) = \frac{1}{1 + e^{-\frac{x-\mu}{\gamma}}} \\f(x) = F^{'}(x) = \frac{e^{-\frac{x-\mu}{\gamma}}}{\gamma(1 + e^{-\frac{x-\mu}{\gamma}
1.逻辑斯谛回归 （logistic regression） 是统计学习中的经典分类方法。 最大熵是概率模型学习的一个准则， 将其推广到分类问题得到最大熵模型（maximum entropy model） 。逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。设X是连续随机变量， X服从Logistic distribution，分布函数：密度函数：μ为位置参数， γ大于0为
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2024-03-25 21:11:18
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在logistics回归中，我们采用sigmoid函数作为激励函数，所以它被称为sigmoid回归或是对数几率回归。但是，需要注意的是，虽然它的名字中带有回归两个字，但是它并不是一个回归算法，而是一种分类算法。它的优点是，它是直接对分类的可能性进行建模的，无需事先假设数据分布，这样就避免了假设分布不准确所带来的问题，因为它是针对于分类的可能性进行建模的，所以它不仅能预测出类别，还可以得到属于该类别
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2024-05-16 02:31:29
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在西方思想史中，逻辑学的发展有三大时期，当然这三个时期也并非持续连贯，期间包夹了一些荒芜时期。整体来说，第一个时期是公元前400年至公元前200年的古希腊，这一时期最有影响力的人物是亚里士多德，就是他发展了“三段论”。第二个时期是从12世纪到14世纪，这一时期的繁荣源于中世纪的欧洲大学，比如巴黎大学和牛津大学；随着19世纪抽象代数的发展，促生了逻辑学的第三个时期，在这一时期中由弗雷格和罗素提出了非
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2023-11-07 16:51:26
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逻辑斯谛回归和最大熵模型，从原理上看二者并不十分相关，不知是不是因为篇幅都相对较小，所以将这两部分内容放到一起。本文还是从原理、应用场景以及优缺点来做简要介绍。 1、逻辑斯谛回归逻辑斯谛回归通过结合线性回归和Sigmod转换函数（f(x)=1/(1+exp(x))），将数值预测结果转换为不同类别的条件概率，取条件概率最大的类别为预测结果，从而实现样本的分类。该模型可应用于各种分类场景。相
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2024-07-31 16:20:10
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最近看了些逻辑斯蒂方程的内容，其初始应用于生态学中的物种数量的预测，延伸到人口限制增长，信息传播，商品的销售预测问题等，此外，逻辑斯蒂方程还是非线性科学混沌学的一个著名的映射，是混沌的入口。逻辑斯蒂方程的应用 1．人口限制增长问题 人口的增长不是呈指数型增长的，这是由于环境的限制、有限的资源和人为的影响，最终人口的增长将减慢下来。实际上，人口增长规律满足逻辑斯蒂方程。 2. 信息传播问
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2024-01-05 21:17:46
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总结逻辑回归 (对数几率回归)，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 (常用于二分类，但也可以用于多分类)。API：from sklearn.linear_model import LogisticRegressionSigmoid函数：将线性回归方程z变换为g(z)，并且将g(z)的值压缩到(0,1)之间，当g(z)接近0时样本的标
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2023-07-24 15:27:54
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文章目录逻辑斯蒂分布二项逻辑斯蒂回归模型模型的参数估计多项逻辑斯蒂回归 逻辑斯蒂分布定义：设 是连续随机变量， 服从逻辑斯蒂分布是指 具有下列分布函数： 式中： 其函数图像如下：二项逻辑斯蒂回归模型二项逻辑斯蒂回归模型是一种分类模型，由条件概率分布 表示。，，分类模型的条件概率分布如下： 这是一个逻辑斯蒂分布，由逻辑斯蒂分布图可知：函数值越接近正无穷，概率值就越接近1，线性函数的值越接近负无穷，
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2024-06-19 11:19:55
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逻辑斯谛回归及其物理含义逻辑斯谛回归先来的一条曲线吧。
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2023-07-10 20:12:45
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第六章 逻辑斯谛回归和最大熵模型逻辑斯蒂回归模型逻辑斯蒂分布分布函数 $$ F(x) = P(x<=X) = \frac{1}{1+e^{-(x-\mu)\gamma}} $$密度函数 $$f(x) = F'(x)$$分布函数是一个奇函数。\(\gamma\)二项逻辑斯蒂回归模型\(P(Y=1|X) = \frac{exp(\omega x +b)}{1+ exp(\omega x +b)
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python Numpy random.logistic() 逻辑斯谛分布原文地址：Python Numpy random.logistic() 逻辑斯谛分布...
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2022-06-08 05:18:33
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逻辑回归前言最早接触逻辑回归是在学习吴恩达老师的机器学习课程的时候，那个时候逻辑回归是跟在线性回归后面出现的，当时感觉这应该就是个“hello world”级别的机器学习模型（好像确实是），现在看到《统计学习方法》中的各种推导，才发现自己了解的太少，静下心来看逻辑回归模型和最大熵模型，发现确实蕴藏了很多统计学的基本原理，但是这系列博客重点是实现，所以这里就不进行推导了，书中讲的很详细了。代码地址h
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2024-01-05 20:23:10
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本文是在学习完李航老师的《统计学习方法》后，在网上又学习了几篇关于LR的博客，算是对LR各个基础方面的一个回顾和总结。一 简述 逻辑斯蒂回归是一种对数线性模型。经典的逻辑斯蒂回归模型（LR）可以用来解决二分类问题，但是它输出的并不是确切类别，而是一个概率。 在分析LR原理之前，先分析一下线性回归。线性回归
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2024-05-07 20:12:12
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/*先把标题给写了，这样就能经常提醒自己*/ 转自别处 有很多与此类似的文章 也不知道谁是原创 因原文由少于错误 所以下文对此有修改并且做了适当的重点标记(横线见的内容没大明白 并且有些复杂，后面的运行流程依据前面的得出的算子进行分类) 初步接触谓LR分类器(Logistic Regression Classifier)，并没有什么神秘的。在分类
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2024-07-03 20:34:37
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1. 写在前面本文主要针对一个简单的机器学习算法逻辑斯蒂回归模型进行相关的讲解。主要内容包括：逻辑斯蒂回归模型定义及来源、二项逻辑斯蒂回归模型形式与推导、二项逻辑斯蒂回归模型的参数估计与多项逻辑斯蒂回归模型推广。2. 逻辑斯蒂回归模型定义及来源逻辑斯蒂回归模型主要是来源于逻辑斯蒂分布与逻辑斯蒂函数。当然，如果换一个名字，你对它应当相当熟悉，那就是sigmoid函数。它的形式如下： 而逻辑斯蒂回归模
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2024-04-17 13:46:58
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purchase）建立逻辑回归模型，判断某个顾客是否会产生购买。输入数据集存放在SAS安装文件的SAMPSIO.DMEXA1中，该数据集包含1966个顾客观测值信息。它包含31个区间变量输入和18个分类变量输用于构建模型。该逻辑回归模型产生的打分公式应用在新的数据集中，给那些可能产生购买的顾客发送邮件。1创建SAS EM工程 <wbr></wbr>2添加输入数据源节点 S
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2024-07-22 13:47:59
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二项逻辑斯蒂回归模型构建预测函数Logistic Regression 虽然是名字带有回归，但是本质上是一种分类方法，一般情况下用于二分类的情况（也就是说输出情况一般是有两种）
我们想要的函数是能够接受所有的输入，然后预测出来类别。在这里我们引入Sigmoid函数。函数形式如下\[g(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}
\]图像如下所以:对于Sigmoid函数的输入z，有以下的公式给出:\
顿法。
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2023-05-08 16:13:23
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逻辑斯谛回归模型是研究因变量为二分类或多分类观察结果与影响因素之间的关系的一种概率型非线性回归模型。逻辑斯谛回归系数通过最大似然估计得到。Logistic函数如下： x为 &nbs
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2024-05-07 19:30:55
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