1、比率（odds）、概率（probability）和可能性（likelihood:似然)例如：成功7次，失败5次比率 =某一类样本数/另一类样本数}=7/5 概率 = 某一类样本数/所有可能情况的样本=7/（7+5） 可能性：如果用theta表示环境参数，y表示结果，则概率表示为：(条件概率,已知theta），theta称为前置条件；在已知y的条件下求theta则称为可能性：，一般采...
原创
2022-01-11 16:44:06
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逻辑回归理论逻辑回归区别于线性模型在于激活函数，这里代码用的sigmoid激活函数，适合二=
原创
2022-12-03 00:01:31
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# Python3 回归实现指南
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将在本文中教会你如何实现“Python3回归”。回归分析是一种统计学方法，用于建立变量之间的关系模型。在机器学习和数据分析领域中，回归分析是一种常见的技术，可用于预测和模拟数据。本文将分为以下几个步骤来介绍回归实现的流程。
## 流程概述
下面的表格展示了实现回归分析的流程概述。
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2024-02-07 12:02:47
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1. 模型的保存与加载Joblib可以将模型保存到磁盘，可以在必要时调用、重新运行。import joblibjoblib.dump(estimator, "./test.pkl") 将模型保存为test.pklestimator = joblib.load("./test.pkl") 从test.pkl文件加载模型 estimator对象与原先训练好的模型相同。2. 逻辑回归逻辑回归：
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2023-08-30 23:51:06
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# Python3 逻辑判断：一探究竟
在编程语言中，逻辑判断是实现条件控制的重要部分。Python作为一种易于学习和使用的编程语言，其逻辑判断机制简单明了。在本文中，我们将介绍Python3中的逻辑判断，提供相关代码示例，并通过流程图展示其工作原理。
## 逻辑判断的基本概念
逻辑判断主要依赖于布尔值（True或False），可以通过条件表达式来实现。Python支持几种基本的逻辑运算符：
# Python3 判断逻辑报错的科普文章
在编程的过程中，逻辑错误常常是开发者们的“隐形杀手”。其所造成的错误难以被检测和调试，尤其在 Python3 中，这种情况尤为显著。今天，我们来探讨 Python3 中如何判断和处理逻辑报错，并给出一些具体的代码示例。
## 什么是逻辑错误？
逻辑错误指的是程序运行时没有出现任何语法错误，但程序的行为与预期不符。这通常是由于程序的逻辑设计不当造成的
优先级 not > and > or 逻辑或 or 的短路原则：当左边的表达式成立 将不会执行右边的式子逻辑与 and 的短路原则：当左边的表达式不成立，将不会执行右边的 式子python中 若表达式都为真， and返回最后一个值python中 若表达式有为假， and返回第一个假值python中 or 返回第一个真值bool and a or b默认a,b 都为真，当 bo
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2023-06-16 17:11:39
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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
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2023-08-11 19:27:58
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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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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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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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1，什么是逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归用于二分分类问题，二分分类问题的标签值只有两个，比如 对于一首歌喜欢或者不喜欢；对于一件商品，喜欢或者不喜欢；对于某个考生，考试成绩 及格或者不及格。其思想也是基于线性回归（Logistic Regression属于广义线性回归模型），分类算法用到了逻辑函数 ，因为逻辑函数的参数又用到了线性回归函数，所以才被称为逻辑回归。逻辑函数
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2023-10-08 20:00:37
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逻辑回归（Logistic Regression） 逻辑回归是一个非常经典的算法，用于解决分类问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性，其有着简单、可并行化、可解释强的特点。逻辑回归虽然被称为回归，实际上是分类模型，并常用于二分类。注：“可能性”而不是数学上的“概率”，逻辑回归的结果并非数学定义中的概
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2023-07-05 12:09:53
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各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的逻辑回归算法。内容主要有：(1) 算法原理；(2) 精确率和召回率；(3) 实例应用--癌症病例预测。文末有数据集和python完整代码1. 概念理解逻辑回归，简称LR，它的特点是能够将我们的特征输入集合转化为0和1这两类的概率。一般来说，回归不用在分类问题上，但逻辑回归却能在二分类(即分成两类问题)上表现很好。逻辑回归本质上是线性回归，只是
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2023-08-31 07:56:48
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逻辑回归--简介 逻辑回归(Logistic Regression)就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 Logistic回归虽然名字里带“回归”，
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2023-07-25 13:27:51
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前言上面我们介绍了线性回归, 岭回归, Lasso回归, 今天我们来看看另外一种模型—"逻辑回归". 虽然它有"回归"一词, 但解决的却是分类问题目录1. 逻辑回归2. 优缺点及优化问题3. 实际案例应用4. 总结正文在前面所介绍的线性回归, 岭回归和Lasso回归这三种回归模型中, 其输出变量均为连续型, 比如常见的线性回归模型为:其写成矩阵形式为:现在这里的输出为连续型变量, 但是实际中会有"
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2023-11-22 17:03:25
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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
y
(
i
)
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2023-07-02 20:03:17
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一、Sigmoid/Logistic函数： 我们定义逻辑回归的预测函数为ℎ?(?) = ?(???) ， 其中g(x)函数是sigmoid函数。 注意此处?，x都是列向量；二、决策边界： 1、? = [-3; 1; 1] x = [0; x1; x2] 2、? = [-1; 0; 0; 1; 1] x = [0; x1; x2; x12; x22] 3、这是更复杂的逻辑边界：三、逻辑回归的代价函数
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2023-08-15 14:53:26
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