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
转载
2023-07-04 01:17:45
124阅读
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
转载
2023-09-25 19:54:02
84阅读
我已经广泛地比较了现有的教程,但我无法弄清楚为什么我的权重不会更新.这是返回更新列表的函数：def get_updates(cost, params, learning_rate):
updates = []
for param in params:
updates.append((param, param - learning_rate * T.grad(cost, param)))
retur
转载
2024-01-26 09:06:02
64阅读
《老饼讲解机器学习》http://ml.bbbdata.com/teach#115目录一.入参说明(一)入参分类与使用(二)入参详细列表 二.模型训练三.模型训练后的方法与属性(一) 方法(二) 属性本文讲述sklearn逻辑回归参数详解一.入参说明完整入参：clf = LogisticRegression(penalty='l2',dual=False, tol=0.0001, C=1
转载
2023-12-21 12:51:23
118阅读
作者：Samuele Mazzanti编译：ronghuaiyang正文共：3701 字 17 图预计阅读时间：11 分钟导读如何让复杂的模型具备可解释性，SHAP值是一个很好的工具，但是SHAP值不是很好理解，如果能将SHAP值转化为对概率的影响，看起来就很舒服了。在可解释性和高性能之间的永恒的争斗从事数据科学工作的人更了解这一点：关于机器学习的一个老生常谈是，你必须在以下两者之间做出选择：简单
转载
2024-06-19 07:24:24
125阅读
简介： 逻辑回归是分类当中极为常用的手段，它属于概率型非线性回归，分为二分类和多分类的回归模型。对于二分类的logistic回归，因变量y只有“是”和“否”两个取值，记为1和0。假设在自变量x1,x2,……,xp，作用下，y取“是”的概率是p，则取“否”的概率是1-p。逻辑回归是分类当中极为常用的手段，它属于概率型非线性回归，分为二分类和多分类的回归模型。对于二分类的logistic回归，因变量y
转载
2023-08-17 23:15:22
307阅读
目录线性回归Sigmoid函数逻辑回归逻辑回归的损失函数正则化L1正则化L2正则化L1正则化和L2正则化的区别梯度下降法梯度下降法的代数方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法的矩阵方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法分类批量梯度下降法BGD随机梯度下降法SGD小批量梯度下降法MBGD总结梯度下降的算法调优python中实现逻辑回归 线性回归提到逻辑回归我们不得不提一
转载
2023-10-11 09:44:31
154阅读
文章转自【机器学习炼丹术】线性回归解决的是回归问题，逻辑回归相当于是线性回归的基础上，来解决分类问题。1 公式线性回归(Linear Regression)是什么相比不用多说了。格式是这个样子的：\(f_{w,b}(x)=\sum_i{w_ix_i}+b\)而逻辑回归（Logistic Regression）的样子呢？\(f_{w,b}(x)=\sigma(\sum_i{w_ix_i}+b)\)要
转载
2024-04-24 17:28:51
90阅读
# Python 中的逻辑回归与参数调整
逻辑回归是一种广泛使用的统计模型，用于二分类问题。它通过将输入特征线性组合后，通过 Sigmoid 函数输出一个概率值，进而判断样本的类别。从实现的角度来说，Python 提供了多种库来快速构建逻辑回归模型，其中最流行的库是 Scikit-learn。本文将详细介绍逻辑回归的基本原理、参数调整的方法以及完整的实现示例。
## 逻辑回归的基本原理
逻辑
逻辑回归是一种解决分类问题的机器学习算法。逻辑回归的思想是将样本特征和样本发生的概率联系起来，概率是一个0到1之间的数。线性回归中，通过回归方程可以得到一个预测值而在逻辑回归中，通过回归函数得到的应该是一个概率值p是一个概率，可以通过p去对应正事件或负事件，例如可以表示当p>0.5时，得到的样本预测值对应正事件，反之对应负事件。逻辑回归可以视为回归算法也可以视为分类算法，但通常用于分类，##
目录1.linear_model.LogisticRegression1.1 重要参数 penalty & C1.1.1 正则化1.1.2 逻辑回归中的特征工程1.2 重要参数 max_iter1.3 二元回归与多元回归：重要参数solver & multi_class首先来看一下sklearn中逻辑回归的类：1.linear_model.LogisticRegression cl
转载
2024-04-09 10:06:49
97阅读
环境 spark-1.6 python3.5一、有无截距对于逻辑回归分类，就是找到z那条直线，不通过原点有截距的直线与通过原点的直线相比，有截距更能将数据分类的彻底。package com.bjsxt.lr
import org.apache.spark.mllib.classification.{LogisticRegressionWithLBFGS}
import org.apache.
转载
2024-05-06 17:05:36
0阅读
逻辑回归适用类型：解决二分类问题逻辑回归的出现：线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类问题，我们需要根据预测的结果判定其属于正类还是负类。所以逻辑回归就是将线性回归的结果，通过Sigmoid函数映射到(0，1)之间线性回归的决策函数：数据与θ的乘法，数据的矩阵格式(样本数×列数)，θ的矩阵格式(列数×1)将其通过Sigmoid函数，获得逻辑回归的决策函数使用Sigmoid函数的原因：可以对(-∞
转载
2024-06-26 10:45:23
66阅读
在scikit-learn中，LogisticRegression函数实现了逻辑回归模型，其原型为：classsklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,random_
转载
2024-03-06 05:49:30
91阅读
机器学习——线性回归与逻辑回归两者的优缺点逻辑回归LR推导回归和分类的区别逻辑回归特征是否归一化如何提升LR的模型性能逻辑回归为啥要做特征离散化最小二乘法在什么条件下与极大似然估计等价逻辑回归为什么不用平方损失函数LR可以处理非线性情况吗？LR的参数可以初始化0吗？ 两者的优缺点优点模型简单，原理容易理解计算代价不高，易于理解和实现缺点易过拟合特征很多的时候，效果 不好处理线性问题效果比较好，而
转载
2024-05-14 23:18:09
30阅读
1 . 模型定义：逻辑回归模型定义为具有如下概率分布的模型：其中是输入(特征空间)是输出(标记) 为模型参数——权值向量(weight) 为模型参数——偏置(bias)简洁表达起见，将 扩充入 ，同时 后加入一项全为1的列，使得其中, 几率一个事件发生的几率 指 该事件发生的概率与不发生的概率的比值，如果某一事件发生的概率为, 那么它的几率为 那么该事件的对数几率函数即因此逻辑回归模型的对数几率
转载
2023-09-15 13:24:23
147阅读
逻辑回归是一种常用的二分类模型，它可以用来预测一个观测值属于某一类的概率。在训练逻辑回归模型时，通常需要调参来获得最优的模型性能。常见的调参方法包括：正则化参数调参：在逻辑回归中，可以使用正则化来防止过拟合。常用的正则化方法有 L1 正则化和 L2 正则化。可以通过交叉验证来确定最优的正则化参数。学习率调参：在梯度下降法中，学习率决定了每次迭代时模型参数的更新幅度。过大的学习率会导致训练不稳定，过
转载
2023-07-05 22:03:40
149阅读
这几天在学习凸优化理论，凸优化（convex optimization）是最优化问题中非常重要的一类，也是被研究的很透彻的一类。对于机器学习来说，如果要优化的问题被证明是凸优化问题，则说明此问题可以被比较好的解决。上一章中的梯度下降法就是针对凸函数进行的一种迭代算法。今后还会涉及到诸如牛顿法，拟牛顿法等更多的凸优化算法。好了，言归正传，这章记录逻辑回归的点点滴滴。。。 我在一篇文章中偶然看到一句话
转载
2024-05-16 05:41:22
19阅读
什么是逻辑回归？首先逻辑回归是一种分类算法，然后也是一种监督学习方法。逻辑回归是一种监督学习方法，也就是说逻辑回归问题的数据集都是带标签的。以二维平面点集为例：数据集的坐标x1（横坐标），x2（纵坐标）都叫数据集的特征，这里的x2（为了不和后面的y弄混，我们用x2表示）不是标签，对于逻辑归回解决的分类问题，标签是这个数据属于的类别，如果是二分问题，用{1,0}表示类别，那标签就是1或者是0。 逻辑
转载
2024-03-30 15:45:13
57阅读
LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='liblinear', max_iter=100, multi_class='ovr', verb
转载
2024-02-19 22:03:13
59阅读
