逻辑回归的原理是用逻辑函数把线性回归的结果(-∞,∞)映射到(0,1)，因此本文先介绍线性回归和逻辑函数，然后介绍逻辑回归模型，再介绍如何优化逻辑函数的权重参数，最后用python实现一个简单的逻辑回归模型。1. 线性回归线性回归的数学表达式是：$z = {{\bf{w}}^T}{\bf{x}} = {w_1}{x_1} + {w_2}{x_2} + ... + {w_n}{x_n}$其中$x_i
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2023-06-19 15:12:59
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逻辑回归虽然名字带有回归，但它是一种分类算法，当然和线性回归一样，逻辑回归会有回归系数，也有回归方程。 Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的，可以简单的描述为这样的过程：（1）找一个合适的预测函数，一般表示为h函数，该函数就是我们需要找的分类函数，它用来预测输入数据的判断结果。这个过程是非常关键的，需要对数据有一定的了解或分析，知道或者猜测预测函
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2024-03-29 15:05:11
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目录1.简介2.数学背景3.推导4.联合概率5.求参、极大似然 6.参数求解：7.牛顿法、拟牛顿法、梯度下降法等求参：牛顿法：梯度下降法8.完整流程9.正则化10.多元逻辑回归11.scikit-learn中逻辑回归1.简介逻辑回归并不是回归，是分类算法。通过函数映射，通常映射后的值＞0.5称为正例，反之反例，这样的学习称为二分类。2.数学背景定义映射函数：求导性质：&nbs
一、Logistic Regression 算法Logistic Regression 算法具有复杂度低、容易实现的优点，我们可以利用 Logistic Regression 算法实现广告的点击率估计。Logistic Regression 模型是线性的分类的模型，所谓线性通俗的来说只需要一条直线就可以将不同的类区分开来。这条直线也成为超平面，使用
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2024-04-27 15:16:53
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机器学习1. Logistic回归1.1 原理1.2 sklearn实现 1. Logistic回归1.1 原理Logistic回归是一种分类算法，通过将线性回归预测值映射到{0, 1}之间实现预测值到概率的转换；即根据数据集对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。Logistic回归选择Sigmoid作为映射函数，其中Sigmoid函数及其导数如图：选择Sigmoid函数原因：在(-,+)区间
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2024-03-20 17:25:40
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本文简单整理了以下内容：（一）线性回归（二）二分类：二项Logistic回归（三）多分类：Softmax回归（四）广义线性模型 闲话：二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型（忘记了为什么看完《统计学习方法》第一章之后直接就跳去了第六章，好像是对“逻辑斯蒂”这个名字很感兴趣？。。。），对
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2024-05-14 19:06:10
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1、基本原理1.1 Logistic分布X是随机变量，X服从Logistic分布即X满足下式：分布函数的图像如下：X取值在正负无穷大之间，P(X)在0-1之间取值，呈S型单调上升曲线。1.2 二项Logistic回归二项Logistic回归中，X取值为实数，Y取值为0或1。Logistic回归模型如下：x=
原创
2021-12-06 10:11:28
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之前我们已经了解了Logistic回归的分类原理(海人：logistic回归原理分析)，现在我们通过程序实现他。我在标题写上了简单易懂，至于为什么？因为我也是今天第一次用python语言编写Logistic回归，所有的函数与库都是查阅了许多资料再整理写出的，所以相信您能看懂本篇文章。一、编程准备首先，我们需要用到三个库文件，分别为numpy、pandas、scikit-learn(编程或者平时都称
目录一、什么是Logistics回归二、sigmoid函数三、梯度上升法四、代码实现数据导入 决策边界 梯度上升 五、总结一、什么是Logistics回归logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因
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2023-11-27 17:48:58
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逻辑回归算法，虽说名字有回归，实则是一个分类模型，而且是二分类。 Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型（Discriminative Model） g(z) = 11+e−z
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2024-05-06 20:38:28
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目录 前言 一、Logistic回归模型 二、Logit模型 三、几率 四、Logistic模型 五、基于最优化方法的最佳回归系数确定 5.1梯度上升算法 5.1.1梯度 5.1.2使用梯度上升找到最佳参数 5.2、画出决策边界 5.3、 随机梯度上升 5.4、优化随机梯度上升 六、实战：从疝气病症
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2022-05-05 17:14:35
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1. 介绍（由线性模型引出logistic回归）首先介绍一下什么是线性模型呢？线性模型的定义如下：给定 个属性描述的样本 ， 代表样本在第 个属性上的取值。 线性模型的目的是学习一个函数，它可以通过属性的线性组合来进行预测。 线性模型中的$textbf x$直观的表达了各个属性在预测中的重要性，具有很好的可解释性
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2024-04-21 15:17:28
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文章目录1 logistic 增长模型1.1 J型增长和S型增长1.2 logistic增长函数1.3 案例代码2 拟合多项式函数2.1 多项式拟合 —— polyfit 拟合年龄2.2 多项式拟合 —— curve_fit拟合多项式2.3 curve_fit拟合高斯分布3 案例：疫情数据拟合3.1 案例简述3.2 高斯函数详细解读 1 logistic 增长模型1.1 J型增长和S型增长指数增
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2024-02-22 14:49:36
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本内容将介绍机器学习中的 Logistic 回归 及 Python 代码实现，和 Softmax 回归。 Logistic 回归（logistic regression，也称逻辑回归和对数几率回归）是一种经典的分类模型，属于广义的线性回归分析模型。虽然名称中包含了“回归”，但是实际上它不是回归模型，而是分类模型。一、Logistic 回归 在阅读本内容前，需要了解 线性回归模型 的基本概念
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2023-07-31 21:23:07
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Logistic模型1. Logistic模型概述Logistic模型，又称为逻辑回归模型，是一种广泛应用于分类问题的统计学习方法。与线性回归模型不同的是，Logistic模型的输出是概率值而非实数。它通过将线性回归模型的输出通过一个非线性函数（称为“逻辑函数”）进行映射，将连续的输出转化为概率值。2. Logistic模型原理Logistic模型基于以下假设：数据具有线性可分性，即可以通过一个超
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2023-10-10 10:57:30
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一，Logistic回归基本原理Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的。原理可如下描述：（1）找一个合适的预测函数（Andrew Ng的公开课中称为hypothesis），一般表示为h函数，该函数就是我们需要找的分类函数，它用来预测输入数据的判断结果。这个过程时非常关键的，需要对数据有一定的了解或分析，知道或者猜测预测函数的“大概”形式，比如是线性
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2024-01-26 07:23:09
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在这篇文章中，我将用数学解释逻辑回归，介绍逻辑回归、sigmoid函数以及最大似然估计三者之间的关系。然后使用python中的梯度下降实现一个逻辑回归示例。本文主要包括五个问题：1.什么是Logistic回归？2.为什么不使用线性回归？3.最大似然估计（MLE）4.梯度下降5.附python梯度下降实现代码Logistic回归Logistic回归是一种经典的统计模型，已广泛应用于学术界和工业界。与
原创
2021-04-04 15:52:07
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Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。通常的问题是，研究某些因素条件下某个结果是否发生，比如医学中根据病人的一些症状来判断它是否患有某种病。 在讲解Logistic回归理论之前，我们先从LR分类器说起。LR分类器，即Logistic Regression Classifier。在分类情形下，经过学习后的LR分类器是一组
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2024-03-13 19:56:12
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Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多
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2023-02-08 07:49:13
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作为机器学习算法中比较基础的LR算法，其在多个领域发挥着重要的作用，下面我们就来对其算法原理以及特点做一下总结。Logistic Regression 基本原理LR算法是典型的判别模型，即给定数据x，要求概率P(y|x)。假设我们有m个样本点集合，对应的标记为。1. LR的二分类算法我们假定给定数据x和模型参数，标记y服从伯努利分布，即 。因为我们做的是二分类，所以这个假设是非常直观的，
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2024-04-30 20:07:40
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