概念笔记： 多分类逻辑回归代码实现： """
多类分类
使用逻辑回归来识别手写数字0-9
"""
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import loadmat # 用于读取matlab数据
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2024-09-03 13:24:14
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机器学习篇-逻辑回归的分类预测1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。逻辑回
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2024-05-07 20:04:21
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如何用分类模型预测消费者行为？针对类别型变量进行分析预测的方式——逻辑回归分析分类模型和回归模型最明显的区别在于：回归模型预测的Y是数字型变量，如销售额分类模型中，所预测的Y主要是类别型变量，如用户是否购买的标签只会有0（未购买）和1（购买）什么是分类模型？分类模型是机器通过学习与训练已有的数据，从而预测新数据的类别。逻辑回归的定义最主流的分类分析方法就是进行逻辑回归建模
模型性能稳定模型
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2024-03-31 19:37:48
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问题陈述目标是通过使用线性回归技术进行统计推断预测，使用来自论文“(1977) Narula and Wellington, Prediction, Linear Regression and the Minimum Sum of Relative Errors, Technometrics””的数据。这个数据集为每个待预测变量(有11个不同的待预测变量)和响应变量给出了28个数据。数据见表1：表
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2024-04-01 06:48:52
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前言逻辑回归（Logistic regression)是一个分类模型，可解释性强。本次学习主要内容有：逻辑回归算法原理逻辑回归算法实践基于鸢尾花（iris）数据集的分类预测逻辑回归算法原理逻辑回归是一种用于解决二分类（0 or 1)问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。逻辑回归的本质是：假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。逻辑回归的思路是：先拟合决策边界，再建立这个边界
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2024-04-25 20:29:50
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文章目录1.简单介绍2.优缺点3.模型理解与推导3.1 二分类问题3.2 Sigmod函数函数形式函数图像函数特点3.3 预测模型3.4 模型解释3.5 代价函数4. 代码实现（python）4.1 Demo实践4.2 基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践 1.简单介绍逻辑回归（Logistic Regression，简称LR）虽然带有回归两个字，但它其实是一种分类模型。逻辑回归被广泛
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2024-03-18 09:43:38
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逻辑回归的用途逻辑回归常用于预测疾病发生的概率，例如因变量是是否恶性肿瘤，自变量是肿瘤的大小、位置、硬度、患者性别、年龄、职业等等(很多文章里举了这个例子，但现代医学发达，可以通过病理检查，即获取标本放到显微镜下观察是否恶变来判断)；广告界中也常用于预测点击率或者转化率(cvr/ctr)，例如因变量是是否点击，自变量是物料的长、宽、广告的位置、类型、用户的性别、爱好等等。逻辑回归原理逻辑回归是一个
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2024-05-07 19:32:46
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逻辑回归实际上是应用回归思想的分类算法。先来看比较一般的线性回归，假设第 i 条数据有 n 个特征，我们用来预测的参数是，那么根据这 n 个特征我们对该数据的预测值为. 但是这样的线性回归预测出来的值是连续的，而分类算法中预测值必然是离散的。特别的，对于二分类问题，预测值是0或1. 因此我们就需要一个方法将预测值压缩到（0，1）之间。逻辑回归使用sigmoid函数将预测值压缩到（0，1）之间，其形
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2024-03-29 07:13:17
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逻辑回归pytorch实现逻辑回归pytorch实现多特征回归 pytorch实现逻辑回归逻辑回归是什么从的分变成是否通过的二分类问题：在线性数据上加上了非线性的数据处理sigmoid除了sigmoid还有很多激活函数像：在神经网络层到变化：单个样本点的loss损失变化情况：样本总体loss的变化情况import torch
class LogisticRegressionModel(torch
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2024-06-03 12:42:32
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理解多个预测变量与连续响应变量之间关系通常适用线性回归，但当响应变量为类别变量时需要适用逻辑回归。 逻辑回归是尝试从数据集中把W观测记录分为不同类别的分类算法。常见的分类回归场景有：通过信用分和账户余额预测客户贷款是否违约通过篮球比赛中平均抢得篮板球次数及平均每场得分预测是否被NBA选中通过特定城市的房屋大小及盥洗室数量预测房价是否为200w以上相比于线性回归的响应值是连续变量，上述示例的响应变量
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2023-06-30 10:40:29
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逻辑回归是一个非常经典的算法，其中也包含了非常多的细节，曾看到一句话：如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型，可以说 SVM，但千万别说 LR，因为细节真的太多了。秉持着精益求精的工匠精神不断对笔记进行修改和改进，本着开源精神帮助大家一起学习。欢迎大家在阅读的过程中提出修改建议，我会非常感激。如果文章有帮助的话，希望能点个赞。1. 模型介绍Logistic Regression 虽然被称
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2024-04-28 15:21:28
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逻辑回归的介绍逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而言，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。逻辑回归模型的优劣势:优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，
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2024-04-22 14:03:36
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序列模型文本预处理序列模型的核心其实就是去预测带时间序列的任务场景神经网络可以解决大部分问题；因为其能够学习到很多线性的和非线性的知识时间序列任务场景：一、语音识别； 二、生成一段音乐； 三、情感分析；四、**轨迹预测（**网格与网格之间是有联系的；只有将它们联系起来才能成为一条轨迹）时间序列：特点；前后关联强，“前因后果”（后面产生的结果，依赖前面产生的结果）标准神经网络建模的弊端弊端～ 针对位
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2024-03-08 07:19:34
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范例题目： 建立一个逻辑回归模型预测一个学生是否通过研究生入学考试。N表示训练集中学生个数，Score1、Score2、 Score3、 Score4是N维数组，分别表示N个学生研究生初试、专业课复试、英语面试成绩、专业课面试成绩。Admitted是N维{0,1}数组，1代表被录取，0代表未被录取。给出逻辑回归的参数结构、初始化过程、损失函数（经验风险）设置，基于随机梯度下降和梯度下降的参数学习过
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2024-03-25 09:13:01
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http://www.cnblogs.com/lafengdatascientist/p/5567038.html 逻辑回归模型预测股票涨跌 逻辑回归是一个分类器，其基本思想可以概括为：对于一个二分类（0~1）问题，若P(Y=1/X)>0.5则归为1类，若P(Y=1/X)<0.5，则归为0类。 一、
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2016-06-18 05:02:00
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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:
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2024-07-11 20:04:33
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1. 逻辑回归模型 逻辑回归也称为对数几率回归，逻辑回归应用了和回归类似的方法来解决问题，但实际上逻辑回归算法是分类算法。其原理和线性回归相似：（1）：首先要找到一个合适的假设函数（Hypothesis），常用表示，该函数的输出为判定结果的概率值。构建假设函数的前提是需要对数据有一定的了解，比如是线性或者非线性的数据等。（2）：构造一个损失函数（cost f
机器学习解决的问题，大体上就是两种：数值预测和分类。前者一般采用的是回归模型，比如最常用的线性回归；后者的方法则五花八门，决策树，kNN，支持向量机，朴素贝叶斯等等模型都是用来解决分类问题的。其实，两种问题从本质上讲是一样的：都是通过对已有数据的学习，构建模型，然后对未知的数据进行预测，若是连续的数值预测就是回归问题，若是离散的类标号预测，就是分类问题。这里面有一类比较特殊的算法，就是逻辑回归（l
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2024-02-19 22:56:41
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Logistic回归1 逻辑回归原理1.1 线性回归1.2 逻辑回归2 具体过程2.1 构造预测函数2.2 构造损失函数J(θ）2.3 采用梯度下降算法minJ(θ)2.4 采用向量化进行优化3 python实现逻辑回归 1 逻辑回归原理逻辑回归与线性回归本质上来说是类似，相较线性回归来说只是多了一个Logistic函数（或称为Sigmoid函数）。1.1 线性回归机器学习最通俗的解释就是让机器
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2024-04-29 23:42:16
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机器学习之 特征工程 下面分为两个部分：逻辑回归的相关原理说明通过python代码来实现一个梯度下降求解逻辑回归过程逻辑回归(Logistic Re
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2024-09-16 22:08:38
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