线性逻辑回归的代码实现载入数据data = np.genfromtxt(r'data.csv', delimiter=',')
x_data = data[:, :-1] # 特征
y_data = data[:, -1] # 标签可以看到，这个数据集有3列，前两列为特征，最后一列‘1’和‘0’为标签 作图观察数据集def plot():
x0 = []
x1 = []
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2024-02-19 11:37:59
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机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。 这节学习的是逻辑回归（L
问题： 大家想必对MNIST数据集已经非常熟悉了吧？这个数据集被反复“咀嚼”，反复研究。今天我们将换个角度研究MNIST数据集。假设现在不使用卷积神经网络，又该使用什么方法来解决MNIST分类问题呢？一、观察数据 在开始分析数据问题之前，我们需要了解最基本的数据对象。最好的方法就是访问官网去看一看数据的构成。官网地址如下:MNIST。MNIST数据集包含四个部分：Training
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2024-06-28 14:15:37
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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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目录引言逻辑回归Matlab代码效果展示 Python代码效果展示 C++代码效果展示引言 本专栏第三个机器学习算法：逻辑回归算法，全部代码通过Github下载，使用Matlab，Python以及C++三种语言进行实现。其中Matlab的代码可以直接运行，Python与C++的代码需要
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2023-10-05 14:17:16
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文章目录一、什么是逻辑回归？二、逻辑回归激活函数1、二分类sigmoid函数2、多分类softmax函数三、损失函数四、逻辑回归相关数学概念1、概率密度函数2、似然函数3、极大似然估计4、伯努利分布5、熵6、交叉熵 一、什么是逻辑回归？ 逻辑回归属于有监督机器学习算法的一种，虽然名字中带有回归，但是属于分类算法（输出变量为连续变量的预测问题是回归问题,输出变量为有限个离散变量的预测问题成为
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2024-01-30 08:31:12
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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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0.概述线性回归不仅可以做回归问题的处理，也可以通过与阈值的比较转化为分类的处理，但是其假设函数的输出范围没有限制，这样很大的输出被分类为1，较少的数也被分为1，这样就很奇怪。而逻辑回归的假设函数的输出范围是0~1。当数据集中含有误差点时，使用线性回归相应的误差也会很大。逻辑回归其实是分类算法，但是由于历史原因被称为逻辑回归。逻辑回归的假设函数以线性回归的假设函数为基础，通过S形函数进行复合形成的
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2024-05-04 11:26:37
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理解多个预测变量与连续响应变量之间关系通常适用线性回归，但当响应变量为类别变量时需要适用逻辑回归。 逻辑回归是尝试从数据集中把W观测记录分为不同类别的分类算法。常见的分类回归场景有：通过信用分和账户余额预测客户贷款是否违约通过篮球比赛中平均抢得篮板球次数及平均每场得分预测是否被NBA选中通过特定城市的房屋大小及盥洗室数量预测房价是否为200w以上相比于线性回归的响应值是连续变量，上述示例的响应变量
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2023-06-30 10:40:29
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如果和一个人交流时，他的思想像弹幕一样飘散在空中，将是怎样的一种景象？我想大概会毫不犹豫的点关闭的。生活为啥不能简单明了？因为太直白了令人乏味。保留一些不确定性反而扑朔迷离，引人入胜。我们学习了线性回归，对于损失函数及权重更新公式理解起来毫无压力，这是具体直白的好处。然而遇到抽象晦涩的逻辑回归，它的损失函数及权重更新公式就经历了从p(取值范围0~1)->p/(1-p)(取值范围0~+oo)-
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2023-07-02 15:20:00
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并不难。那么在这里，希望学习机器学习的小伙伴
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2023-10-10 11:47:45
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## 用Python实现逻辑回归
逻辑回归是一种广泛使用的统计方法，可以用于分类问题，尤其是二分类问题。在这篇文章中，我将教你如何使用Python实现逻辑回归。我们将带你一步步完成整个过程，从数据准备到模型评估，确保你能理解每一步的操作。
### 整体流程
在实现逻辑回归之前，我们需要明确整个过程的步骤。下面是一个详细的流程图和步骤表格。
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-09-18 06:04:30
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（作者：陈玓玏）逻辑回归算是传统机器学习中最简单的模型了，它的基础是线性回归，为了弄明白逻辑回归，我们先来看线性回归。一、线性回归假设共N个样本，每个样本有M个特征，这样就产生了一个N*M大小的样本矩阵。令矩阵为X，第i个样本为Xi，第i个样本的第j个特征为Xij。令样本的观测向量为Y，第i个样本的观测值为Yi，那么就会有以下公式： （X+[1]N*1）*W = Y 也就是说，对于一批已经存在
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2024-05-01 20:16:30
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逻辑回归（Logistic regression）三种梯度下降策略：批量梯度下降：容易得到最优解，但是由于每次考虑所有样本，速度很慢随机梯度下降：每次找一个样本，迭代速度快，但不一定每次都朝着收敛的方向小批量梯度下降：每次更新选择一小部分数据来算，实用对于 逻辑回归 不了解的，可以看看我写的这篇文章，或许可以帮助到你。URL: 逻辑回归算法-推导学习详细案例：根据学生的两门课成绩，决定学生是否被录
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2023-10-22 07:33:54
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逻辑回归 Logistic Regression一. 小测试二 . 决策边界三 . 逻辑回归中的多项式特征 一. 小测试上次博客的结尾，我们根据前面的分析给出了逻辑回归算法中最主要得到代码，那么下面我们用上期博客留下来的代码测试一下这个算法的可行性，还是以鸢尾花数据集为例：既然是测试嘛，数据就不要那么庞大了，简单一点就好!import numpy as np
import matplotlib
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2024-04-19 16:01:44
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文章目录前言一、逻辑回归能够解决什么？二、公式三、激活函数四、如何求得w六、逻辑回归代码实现五、sklearn demo总结 前言虽然名字带有回归，但实际上是一个常用的二分类算法，并且在预测的时候能够提供预测类别的概率。一、逻辑回归能够解决什么？逻辑回归可以很好的解决连续的线性函数无法很好的分类的问题，如图所示，左侧为线性回归，右侧为逻辑回归。二、公式p的含义为输入x为类别1的概率，其中因为是二
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2024-05-07 19:21:20
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文章目录引言逻辑回归算法原理逻辑回归损失函数python实现逻辑回归决策边界python实现多项式逻辑回归sklearn中的逻辑回归逻辑回归中的正则化sklearn实现逻辑回归 引言逻辑回归（Logistic Regression）是一种分类学习算法，其本质是将样本的特征和样本发生的概率联系起来，由于发生的概率是一个数值，因此称为回归算法。主要解决2分类问题，例如：一个垃圾邮件过滤系统，x是邮件
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2023-09-17 16:18:22
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逻辑回归算法类型有监督学习的分类算法【只能做二分类】 逻辑回归算法原理将线性回归的结果输入sigmoid函数中，得出预测为类1的概率（ 如果概率为0.2 有20%的可能属于类1，属于类0的概率是80%； 结果是类0 如果概率为0.8 有80%的可能属于类1，属于类0的概率是20%； 结果是类1 ） 线性回归算法方程sigmoid函数公式和图像 逻辑回归的结果是基于线
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2023-10-16 22:44:37
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机器学习之逻辑回归1 逻辑回归2 逻辑回归公式3 损失函数4 代码实现逻辑回归 前言：主要介绍逻辑回归的公式、损失函数、以及代码的实现。 1 逻辑回归逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，属于机器学习中的监督学习。其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过给定的n组数据（训练集）来训练模型，并在训练结束后
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2023-10-27 05:22:21
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文章参考于 笔者只是对其中的代码做了较为详细的注释，便于初学者理解 与线性回归不同，Logistic 回归没有封闭解。但由于损失函数是凸函数，因此我们可以使用梯度下降法来训练模型。事实上，在保证学习速率足够小且使用足够的训练迭代步数的前提下，梯度下降法(或任何其他优化算法)可以是能够找到全局最小值。 第0步：用 0 (或小的随机值)来初始化权重向量和偏置值 第 1 步：计算输入的特征与权重值的线性
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2023-08-05 01:35:13
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