逻辑回归是个二分类问题，而不是回归问题。 一般对数据集先用逻辑回归（最简单的分类）然后再用普通分类算法。基础公式：y(i)=θTx(i)+Ei
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i
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2023-07-02 20:03:17
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一、概念1.1
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2022-08-09 13:22:51
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1. 简介CTR预估模型主要用于搜索，推荐，计算广告等领域，传统CTR模型包括逻辑回归LR模型，因子分解机FM模型，梯度提升树GBDT模型等。 优点是可解释性强，训练和部署方便，便于在线学习。在搜索广告的场景中，query 和document使用不同的单词，同一个单词不同形态来表达同一个概念，需要通过文本的单词匹配来计算query和document的相似性。2. DSSM 模型思想： 将query
一、算法介绍 Logistic regression （逻辑回归）是一种非线性回归模型，特征数据可以是连续的，也可以是分类变量和哑变量，是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性，主要的用途：分类问题：如，反垃圾系统判别，通过计算被标注为垃圾邮件的概率和非垃圾邮件的概率判定；排序问题：如，推荐系统中的排序，根据转换预估值进行排序；预测问题：如，广告系统中CTR预估，根据CTR预估值
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2024-10-19 16:16:32
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逻辑回归概述分类技术是机器学习和数据挖掘应用中的重要组成部分。在数据科学中，大部分的问题属于分类问题。解决分类的算法也有很多种。如：KNN，使距离计算来实现分类；决策树，通过构建直观易懂的树来实现分类。这里我们要展开的是Logistic回归，这是一种很常见的用来解决二元分类问题的回归方法，它主要是通过寻找最优参数来正确地分类原始数据。基本原理逻辑回归（Logistic Regression，简称L
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2024-03-18 11:10:32
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写在前面最近因为在准备找深度学习相关的工作，听说经常会考到手推逻辑回归LR，因此提前在博客上记录一下。逻辑回归也称为对数几率回归，有些书上也叫逻辑斯蒂回归，叫法并不一致。英文名是一致的，losgitic regression，大家有这么一个概念就行了。正文考虑二分类的任务，输出标记为[0,1]。线性回归模型产生的预测值为： 于是，我们需将实值z转换为0/1值。最理想的是“单位阶跃函数”。图像如下图
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2024-05-28 21:48:10
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注意：机器学习中LR是Logistic Regression（逻辑回归）而不是 Linear Regression（线性回归）的缩写。一、分类与回归的区别回归： 能够定义出一个损失函数（有度量空间），所以回归往往是“连续”的。分类：分为哪一类，没有损失函数（没有“错了多少”等度量空间），所以分类往往是“离散的”。二、阶跃函数与Sigmoid函数给出一个阶跃函数和他的图像我们看到上面这个函数模型可以
因为逻辑回归对于计算广告学非常重要。也是我们平时广告推荐、CTR预估最常用到的算法。所以单独开一篇文章讨论。 参考这篇文章：://.cnblogs.com/sparkwen/p/3441197.html 逻辑回归其实仅为在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，逻
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2016-12-18 22:24:00
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逻辑回归的来龙去脉逻辑回归面试常考点简单介绍假设损失函数逻辑回归的求解方法批梯度下降随机梯度下降（SGD）小批量梯度下降（MGBD）逻辑回归是如何分类的逻辑回归优缺点逻辑回归优化算法实现批量梯度上升法随机梯度上升使用改进的随机梯度上升实际案例分析查看预测结果和实际情况的一个对比使用sklearn去分析读入数据查看是否有缺失为建模准备数据 分x y训练集测试集开始建模调参部分交叉验证ROC曲线 定
引言：线性回归模型的种类有很多，如lasso回归、岭回归及逻辑回归等。同时，根据求解函数的不同，又可以衍生到线性分类。接下来将一一介绍。1 概述 回归是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。通常，我们可以通过矩阵和代数这两个角度来理解模型，在这里，我们采用矩阵的角度来理解。2.多元线性回归LinearRegres
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2023-12-01 11:44:28
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本文由浅到深讲述了LR模型的由来、参数求导过程以及优缺点分析
1. LR的直观表述1.1 直观表述 今天我们来深入了解一个工业界应用最多，虽然思想简单但也遮挡不住它NB光芒的绽放的一个分类预测模型，它就是LR模型。LR模型可以被认为就是一个被Sigmoid函数（logistic方程）所归一化后的线性回归模型！为啥这么说呢？我们来看一下它的假设函数的样子
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2024-06-03 06:12:59
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目录1.如何选择回归分析算法2.python回归分析3.相关知识点1.如何选择回归分析算法回归分析算法按照自变量的个数分为一元回归和多元回归，按照影响是否线性分为线性回归和非线性回归。在面对不同回归方法的选择时，可参考以下因素：（1）入门的开始：简单线性回归，适合数据集本身结构简单、分布规律有明显线性关系的场景。（2）如果自变量数量少或经过降维后得到了可以使用的二维变量（包括预测变量），那么可以直
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2024-02-22 19:23:08
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系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、假设检验1.定义2.假设检验的类别3.假设检验的步骤二、方差分析1.定义2.方差的引入3.方差的计算4.失拟5.弯曲6.纯误差7.自由度8.模型的理解9.其它问题三、DOE1.中心点2.模型的简化四、回归与相关1.直线回归分析2.直线相关分析3.直线相关与回归的区别与联系4.等级相关分析总结 前言一、假设检验1.定义对总体参数分布做假设，根据样本Sampl
1 引言 最近做一个项目，准备用逻辑回归来把数据压缩到[-1,1]，但最后的预测却是和标签类似（或者一样）的预测。也就是说它的predict的结果不是连续的，而是类别，1,2,3,...k。对于predict_proba，这是预测的概率，但概率有很多个，数目为训练集类别（label）的个数。逻辑回归的原理，就是取出最大概率对应的类别。 &
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2024-03-29 11:41:17
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逻辑回归 Logistic Regression逻辑回归虽然 称为回归，但也是一个分类模型，而且常用于二分类任务。逻辑回归假设输出是通过以下算法从输入生成的： 给定输入 以及参数（1）计算（2）应用逻辑函数 得到 （3）在0和1之间均匀的生成一个随机数， （4） 由于最终的输出取决于第三步中生成的数，因此这是一个概率算法。关于
一、线性回归1一元线性回归“线性回归” (linear regression) 试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记.举一个二维函数的例子y=1.5x+0.2,根据这个函数生成一些离散的数据点，对每个数据点加一点波动，也就是噪声，最后看看我们算法的拟合或者说回归效果。1.1.数据生成import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-06-17 19:21:07
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（0）推导在笔记上，现在摘取部分要点如下：sigmoid函数，将线性模型 wTx的结果压缩到[0,1]之间，使其拥有概率意义。 其本质仍然是一个线性模型，实现相对简单。在广告计算和推荐系统中使用频率极高，是CTR预估模型的基本算法。同时，LR模型也是深度学习的基本组成单元。 LR回归属于概率性判别式模型，之所谓是概率性模型，是因为LR模型是有概率意义的；之所以是判别式模型，是因为LR回
0.前言逻辑回归（LR,Logistic Regression）是传统机器学习中的一种分类模型，由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习（动态扩展）的特点，在工业界具有非常广泛的应用。在线学习算法：LR属于一种在线学习算法，可以利用新的数据对各个特征的权重进行更新，而不需要重新利用历史数据训练。LR适用于各项广义上的分类任务，例如：评论信息正负情感分析（二分类）、用户点击率（二分类）、用户违
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2024-02-16 09:55:57
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Task02 sklearn逻辑回归Demo一、学习内容概括通过一个小例子，掌握逻辑回归的sklearn函数调用使用。学习地址、参考资料：1.阿里云天池-AI训练营机器学习：https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/aicampml?invite_channel=1&accounttraceid=7df048c2ce194081b514fd
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2024-06-25 13:10:32
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LR性能测试分析流程一、 判断测试结果的有效性（1）在整个测试场景的执行过程中，测试环境是否正常。（2）测试场景的设置是否正确、合理。（3）测试结果是否直接暴露出系统的一些问题。（4）确定测试结果有效之后，就要对测试数据进行深入的分析。二、 分析思路（1）分析原则：由外到内，由表到里，层层深入。拆分问题
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2024-04-12 22:19:48
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