一天，某人问我什么是logstic回归。虽然做数据分析这么长时间经常用，仅
原创
2023-01-16 08:22:21
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#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Jun 7 16:28:03 2018@author: luogan"""from pyspark.ml.linalg import Vectorsfrom pyspark.ml.classification import LogisticRegress...
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2023-01-13 00:15:57
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#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Jun 7 17:46:54 2018@author: luogan"""from pyspark.ml.classification import LogisticRegressionfrom pyspar
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2023-01-13 00:15:20
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1 2 3 彻底理解logstic 5
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2023-01-26 14:04:03
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在《机器学习实战》一书的第5章中讲到了Logistic用于二分类问题。书中只是给出梯度上升算法代码，但是并没有给出数学推导。故哪怕是简单的几行代码，依然难以理解。Logistic回归用于二分类问题，面对具体的二分类问题，比如明天是否会下雨。人们通常是估计，并没有十足的把握。因此用概率来表示再适合不过了。Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(DiscriminativeModel)。利
复习总结关于logistic回归的相关原理及实现：简单来讲，Logistic回归主要是用在二分类方面的问题，用于估计某种事物的可能性。比如，用户买不买某件商品的可能性；某广告被用户点击的可能性；但是，这里的可能性并非是指概率，logistic回归的结果并不是数学上的概率值，不可以直接当做概率来用。一般来讲，logistic回归得到的结果都是与其他的特征值加权求和，而不是直接相乘。Logistic回
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2024-04-22 13:16:13
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http://www.jianshu.com/p/97857fbe9aa7
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2023-01-26 13:52:33
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在数据科学领域，逻辑回归是一种常用的分类算法，尤其适用于二元分类任务。本文将详细阐述如何在R语言中实现逻辑回归，并解析逻辑回归在实际应用中的多样性及其背后的深度原理。
在探讨前，我们先看一下逻辑回归的适用场景，它常用于医疗、金融、市场营销等领域，以便根据特定特征来预测某一事件的发生概率。以下是四象限图展示的场景匹配度：
```mermaid
quadrantChart
title 场景
Logistic回归属于对数线性模型，是统计学习中的经典分类方法。 二项Logistic回归的模型如下： （1） 考虑对输入实例x进行分
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2024-03-31 08:53:40
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本篇博文来总结一下回归模型里面两个非常重要的模型。logistic回归 softMAX回归 Logistic回归logistics回归虽然有“回归”两字但是却是分类模型，并且是个二分类模型。logistics回归是个线性分类模型，有着线性的决策边界，但是有着非线性的激活函数去估计后验概率。下面就从数学层面讲讲logistics回归。 首先介绍下sigmoid函数 其函数图像
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2024-02-20 18:38:54
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logistic回归分析本质上是一个分类算法，适用于标签y取值离散的情况，如0，1逻辑函数（logistic function）也称Sigmoid Function图像：新构建了一个图形为S型的逻辑函数，确保其中心值是0.5当x为一个维向量是可以使得到的z值是一个数代入逻辑函数所得到的值表示在给定X条件下，y为正向类的概率决策边界(decision boundary)对于上述公式可以得到，若我们将
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2024-03-28 07:10:33
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机器学习实战：Logistic回归 目录机器学习实战：Logistic回归本章内容Logistic回归的一般过程1 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类2 基于最优化方法的最佳回归系数确定2.1 梯度上升法2.2 训练算法: 使用梯度上升找到最佳参数2.3 分析数据: 画出决策边界2.4 训练算法: 随机梯度上升3 示例: 从疝气病症预测病马的死亡率3.1 准备数据:处埋数据中的缺失
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2023-11-15 11:08:30
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本文为你介绍数据科学家需要掌握的十大统计技术，包括线性回归、分类、重采样、降维、无监督学习等。数据科学家比程序员擅长统计，比统计学家擅长编程。本文介绍了数据科学家需要掌握的十大统计技术，包括线性回归、分类、重采样、降维、无监督学习等。不管你对数据科学持什么态度，都不可能忽略分析、组织和梳理数据的重要性。Glassdoor 网站根据大量雇主和员工的反馈数据制作了 "美国最好的 2
Logistic 回归通常是二元分类器（也可以用于多元分类）,例如以下的分类问题Email: spam / not spamTumor: Malignant / benign假设 (Hypothesis)：$$h_\theta(x) = g(\theta^Tx)$$ $$g(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}$$ 其中g(z)称为sigmoid函数，其函数图象如下图所示，可以看出预测值
Logistic Regression 对数几率回归介绍原理Python代码实现参考资料 介绍Logistic Regression 对数几率回归，虽然被称为回归，但其实际上是一种分类学习方法，并常用于二分类。 它有很多优点，例如它是直接对分类可能性进行建模，无需事先假设数据分布；它不是仅预测出类别，而是可得到近似概率预测，这对许多需利用概率辅助决策的任务很有用；此外，对率回归求解的目标函数是任
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2024-04-11 09:01:36
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# Logistic Population Model in Python
人口模型是生物学和生态学中重要的工具，用于预测和分析生物种群的动态变化。其中，**Logistic Population Model**（逻辑斯蒂人口模型）是一种常见的描述种群增长的模型。它考虑了环境限制和资源竞争，提供了比简单的指数增长模型更为现实的模型。本文将介绍逻辑斯蒂人口模型的基本原理，并通过Python代码示例
原创
2024-09-15 05:14:59
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logstic链接 在这 篇文章中，我们讨论了logstic 回归，但是logstic回归的正确率太低了 在那个算例中，正确率只有66.2% import pandas as pdinputfile1='horseColicTraining.xlsx' input1= pd.read_excel(inputfile1).valuesdata_train=input1'''data_m
原创
2023-01-20 10:02:04
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引言机器学习（Machine Learning）是人工智能（AI）的重要组成部分，目前已广泛应用于数据挖掘、自然语言处理、信用卡欺诈检测、证券市场分析等领域。量化投资作为机器学习在投资领域内最典型的应用之一，已经越来越广泛的出现在我们的视野中。机器学习可简单理解为利用统计模型或算法拟合样本数据并进行预测，其模型算法根据学习任务可以分为分类、回归和聚类。分类方法是对离散型随机变量建模或预测的监督学习
目录逻辑回归似然函数softmax代码 逻辑回归似然函数 在这里可以看作是线性回归+sigmoid函数。sigmoid函数的作用就是把我们线性回归计算出来的结果映射到0到1之间。 这是逻辑回归的似然函数，因为似然函数时取极大值我们添加符号就可以变为求最小值，方便后面求导取最小值。当y的标签为1时后面部分为1，当y的标签为0时前面部分为1. 取对数变为相加的结构 在求导，取的最小值softmax逻
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2024-06-24 07:11:43
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1.线性模型家族中比较著名的就是logistic回归，和线性回归有什么关系？logistic回归处理的是分类问题，而线性回归处理的是回归问题，这是最本质的区别。在logistic回归中，因变量取值是一个二元分布，模型学习得出的是,即给定自变量和超参数之后，得到因变量的期望，并基于此期望来处理预测分类问题。目标函数：最大化条件概率而这里的条件概率P刚好是我们的将给定输入的x预测为正样本与负样本的概率
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2024-03-20 19:34:29
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