一、python逻辑回归简单案例1. 加载相关库2. 构造数据和特征，并查看散点图
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2022-11-30 21:31:03
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github地址:https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python
逻辑回归具体的内容请参考上篇博客
1、随机显示100个数字我没有使用scikit-learn中的数据集，像素是20*20px，彩色图如下 灰度图： 实现代码：# 显示100个数字
def display_data(imgData):
sum = 0
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2023-10-29 16:57:15
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# Python手写逻辑回归
逻辑回归是一种常用的机器学习算法，用于处理二分类问题。它通过将数据拟合到一个逻辑函数中，从而预测出某个事件发生的概率。在本文中，我们将手写一个简单的逻辑回归模型，并用Python实现。
## 逻辑回归原理
逻辑回归的核心思想是将线性回归模型的输出结果通过一个sigmoid函数进行转换，使其输出在0到1之间，表示概率值。数学表达式如下：
$$
h(x) = \f
原创
2024-06-12 06:19:39
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# Python 手写逻辑回归
### 介绍
在机器学习领域，逻辑回归是一种用于解决二分类问题的算法。它通过对数据的线性回归结果应用一个逻辑函数，将线性回归的结果映射到0和1之间。本文将教授如何使用Python手写逻辑回归算法。
### 流程
下面是实现逻辑回归算法的基本流程：
1. 导入必要的库
2. 定义逻辑回归模型
3. 定义损失函数
4. 定义优化算法
5. 训练模型
6. 对新的数据
原创
2023-08-03 10:02:35
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1、线性回归
由上图我们可以看到，线性回归能够对连续值结果进行拟合并预测。其回归方程为：
y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn=xTβ
y
=
β
0
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2024-08-11 15:46:27
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# 手写逻辑回归Python代码：深入理解机器学习
在机器学习的世界中，逻辑回归是一种经典的分类算法，用于解决二分类问题。尽管它的名字中有“回归”二字，但逻辑回归其实是一种分类算法。本文将通过手写逻辑回归的代码，深入探究这一算法的原理，同时结合相关图形直观呈现逻辑回归的过程和结构。
## 什么是逻辑回归？
逻辑回归的核心思想是通过一个线性方程来估计一个事件发生的概率。与线性回归不同的是，逻辑
# Python 手写逻辑回归教程
逻辑回归是一种广泛使用的统计模型，它用于二分类问题，尤其是在预测事件发生的概率时非常有效。本文将通过一步步实现手写逻辑回归，帮助你理解其背后的原理和实现过程。
## 实现流程
以下是实现逻辑回归的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 定义逻辑回归模型 |
| 3 |
目录什么是逻辑回归？Sigmoid函数决策边界逻辑回归的损失函数为什么平方误差模型不可行？对数损失函数单个样例损失：整体损失函数梯度下降算法补充：F1-score评价指标F1-Score简介相关概念F-Score示例及代码：问题描述：数据预处理特征缩放（Z-score标准化）实现逻辑回归sigmoid函数损失函数梯度计算函数（求偏导）梯度迭代函数训练数据集，绘制拟合决策边界模型预测和评价补充：现在
统计学习方法 第6章：逻辑斯蒂回归1 提出模型2 参数估计2.1 目标函数2.2 梯度下降法3 相关理论细节3.1 广义线性模型3.2 模型可解释性4 logistics多分类模型4.1 改进思路4.2 学习策略4.3 softmax函数5 代码附录 算法总结： 1、对比感知机模型，logistics不不仅能进行分类，还能计算出样本点属于每个类别的概率； 2、logistics和最大熵模型都是对
1. sklearn介绍在利用sklearn实现逻辑回归前，可能会有人疑惑sklearn究竟是什么，那在这之前，我们先来看一下sklearn是一个什么东西吧。先字面解释一下：Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上，里面的 API 的设计非常好，所有对象的接口简单
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2024-03-21 12:32:41
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1 定义的一些公式逻辑回归可以看作是一个单一的神经元，用来实现二分类问题。上述式子是逻辑回归的一般定义式。代表单个样本的预测值，y为实际值。最大似然估计原理： 损失函数（单个样本）：与上式相比多了一个负号，即是求损失函数的最小值.代价函数(m个样本的累加)：sigmoid函数的导数2 逻辑回归的实现步骤Step1: 前向传播：其中A代表预测输出, 代表sigmoid函数。St
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2023-07-04 01:17:45
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logistic回归是一种广义的线性回归，通过构造回归函数，利用机器学习来实现分类或者预测。原理上一文简单介绍了线性回归，与逻辑回归的原理是类似的。预测函数(h)。该函数就是分类函数，用来预测输入数据的判断结果。过程非常关键，需要预测函数的“大概形式”， 比如是线性还是非线性的。 本文参考机器学习实战的相应部分，看一下数据集。// 两个特征
-0.017612 14.053064 0
-1
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2023-08-11 19:27:58
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sklearn实现逻辑回归_以python为工具【Python机器学习系列（十）】 文章目录1.线性逻辑回归2.非线性逻辑回归3.乳腺癌数据集案例 ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞ ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔ
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2023-06-28 14:14:32
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logistic回归是一种广义的线性回归，通过构造回归函数，利用机器学习来实现分类或者预测。原理上一文简单介绍了线性回归，与逻辑回归的原理是类似的。预测函数(h)。该函数就是分类函数，用来预测输入数据的判断结果。过程非常关键，需要预测函数的“大概形式”， 比如是线性还是非线性的。本文参考机器学习实战的相应部分，看一下数据集。// 两个特征-0.017612 14.053064 0-1.395634
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2023-09-16 20:28:01
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目录1.LR基础1.1 逻辑回归正则化2. 线性逻辑回归代码实现2.1 梯度下降法python实现2.2 skleran库python实现3. 非线性逻辑回归代码实现3.1 梯度下降法python实现3.2 skleran库python实现4. LR总结4.1 LR优缺点4.2 逻辑回归 VS 线性回归总结：1.LR基础虽然叫回归，但是做的是分类问题。 逻
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2024-05-16 18:29:14
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本节将对比线性回归，说明逻辑回归的原理。1、原理注：逻辑回归，属于二分类问题，是分类算法，预测的是离散值；不是回归算法2、实现代码：# 逻辑回归python实现
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# sigmoid函数(逻辑函数),也即假设函数
def sigmoid(z):
return 1 / (1 + np.ex
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2023-07-03 22:49:51
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目录1 简介2 优缺点3 适用场景加入方式4 案例：客户流失预警模型4.1 读取数据4.2 划分特征变量和目标变量4.3 模型搭建与使用4.3.1 划分训练集与测试集4.3.2 模型搭建4.3.3 预测数据结果及准确率4.3.4 预测概率5 获取逻辑回归系数6 代码汇总7 模型评估方法：ROC曲线与KS曲线7.1 ROC曲线7.1.1 ROC介绍7.1.2 混淆矩阵的Python代码实现7.1.
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2023-10-08 19:46:34
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1 简介逻辑回归也被称为广义线性回归模型，它与线性回归模型的形式基本上相同，最大的区别就在于它们的因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归；如果是二项分布，就是Logistic回归。Logistic回归虽然名字里带“回归”，但它实际上是一种分类方法，主要用于二分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别），也可以处理多分类问题。线性回归是用来预测连续变量的，其取值范围（-∞，＋∞），而逻辑回归模型
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2023-07-02 15:45:52
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建议大家先看理论 1 和 2 & 详细推导机器学习 - 逻辑回归(1)机器学习 - 逻辑回归(2)1和2会觉得很枯燥，但是1和2是我们了解逻辑回归底层的基础昂，今天这篇实战来实战咯，看看自己是不是可以写方法的实现过程。如果觉得还不错可以分享给身边人哈。数据集网站推荐写个自定义逻辑回归python代码  
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2024-07-19 20:13:20
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sklearn逻辑回归实现更加优化，且支持多元分类场景 下面的代码展示如何用sklearn,linear_model.LogisticRegression类以及fit方法在三种花的标准化训练集上训练模型from sklearn.linear_model import LogisticRegression
lr=LogisticRegression(C=100.0,random_state=1)
l
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2023-09-25 19:54:02
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