Logistic Regression Classifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程，为最大化方程，利用牛顿梯度上升求解方程参数。优点：计算代价不高，易于理解和实现。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。使用数据类型：数值型和标称型数据。介绍逻辑回归之前，我们先看一问题，有个黑箱，里面有白球和黑球，如何判断它们的比例。我们从里面抓3个球，2个黑球，1个白球。这时候，有人就直接
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2023-10-08 19:43:53
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1.1 逻辑回归原理详解1.1.1 LR原理讲解+公式推导从公式推导中详细讲解逻辑回归算法的原理。 线性回归模型： 逻辑回归是用来估计一个实例属于某个特定类别的概率，是一个二分类算法，如果预估概率大于等于50%，则模型预测该实例为正类，反之，则预测为负类。则需要把y从负无穷大到正无穷大映射为概率p从0到1，可以设置为：则：&nb
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2024-05-06 20:49:40
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数据我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。导入数据并查看import numpy as np
import pandas
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2023-07-05 22:24:17
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文章目录1 什么是逻辑回归？2 逻辑回归的损失函数2.1逻辑回归为何使用Sigmoid函数2.2逻辑回归的步骤2.3 预测函数的确定2.4损失函数的构造3 逻辑回归的模型3.1模型求解与推导求解步骤如下:推导过程3.2最终模型 1 什么是逻辑回归？逻辑回归一般指logistic回归，是一种广义的线性回归（generalized linear model），常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等
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2024-05-15 03:29:29
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逻辑回归垃圾邮件分类测试肿瘤是良性还是恶性预测某人的信用是否良好Sigmoid/Logistic Function θ和x是矩阵类型的，θ是参数矩阵，x是数据矩阵g(x)的取值范围是0—1，就可以分为两类，大于0.5为1类，小于0.5为另一类。决策边界中间这条线是值为零的等高线。画一个圆，半径为1，这就是一个决策边界。 很复杂的决策边界。逻辑回归的代价函数： h(X)是样本值，y是标签值。 就是0
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2024-06-09 08:24:19
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# 使用Python实现逻辑回归的L1和L2正则化
逻辑回归是一种广泛使用的分类算法，其主要目标是通过一组特征对类别进行预测。正则化是为了防止模型过拟合。L1和L2正则化即是最常用的两种正则化方法。在这篇文章中，我们将逐步实现逻辑回归模型的L1和L2正则化，以下是我们将要遵循的步骤。
## 开发流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
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
我们将讨论逻辑回归。 逻辑回归是一种将数据分类为离散结果的方法。 例如，我们可以使用逻辑回归将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。 在本模块中，我们介绍分类的概念，逻辑回归的损失函数（cost functon），以及逻辑回归对多分类的应用。我们还涉及正规化。 机器学习模型需要很好地推广到模型在实践中没有看到的新例子。 我们将介绍正则化，这有助于防止模型过度拟合训练数据。Classification
逻辑回归（Logistic Regression）是广义线性回归的一种。逻辑回归是用来做分类任务的常用算法。分类任务的目标是找一个函数，把观测值匹配到相关的类和标签上。比如一个人有没有病，又因为噪声的干扰，条件的描述的不够完全，所以可能不确定正确，还希望得到一个概率，比如有病的概率是80%。也即P(Y|X),对于输入X，产生Y的概率，Y可取两类，1或者0。推导Sigmod函数 相当于线性模型
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2023-11-04 17:23:49
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其实稀疏的根本还是在于L0-norm也就是直接统计参数不为0的个数作为规则项，但实际上却不好执行于是引入了L1-norm；而L1norm本质上是假设参数先验是服从Laplace分布的，而L2-norm是假设参数先验为Gaussian分布，我们在网上看到的通常用图像来解答这个问题的原理就在这。
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2023-08-01 14:56:41
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1、关于逻辑回归1.1 线性回归（Linear Regression ）首先我们需要了解线性回归（Linear Regression ）,线性回归主要是用来刻画自变量和因变量之间的关系（所以通常可以用线性回归模型做预测）。在一元线性回归中，只含有一个自变量x，在二维平面中拟合成直线f(x) = kx + b，如下图所示： 当自变量不少于两个时，属于多元线性回归，形如函数y = b0 + b1x1
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2024-04-04 20:12:54
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1.1.11.逻辑回归尽管叫做逻辑回归，但是它是一个分类而不是一个线性回归。逻辑回归在文献中也被称为logit回归，最大熵模型（MaxEnt）或者是对数线性分类器。在这个模型中，描述单个实验的可能结果的概率使用逻辑函数来进行建模。可以在scikit-learn中的LogisticRegression类中实现逻辑回归。这个可以用在二分类问题上，一对一，或者多元逻辑回归，可以使用L2或者L1正则化。作
边阅边写1.官方文档https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression逻辑回归，尽管名字带有“回归”，但它实际是一个分类模型而不是回归模型。在文献上，逻辑回归又称logit回归、最大熵分类或对数线性分类器。在这个模型中，使用逻辑函数对单次实验结果的可能性进行建模。在scikit-learn中实施
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2024-01-08 13:15:43
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主要参考 《统计学习方法》 《机器学习实战》 机器学习：从编程的角度去理解逻辑回归逻辑回归，有一种定义是这样的：逻辑回归其实是一个线性分类器，只是在外面嵌套了一个逻辑函数，主要用于二分类问题。这个定义明确的指明了逻辑回归的特点： 一个线性分类器 外层有一个逻辑函数我们知道，线性回归的模型是求出输出特征向量 Y 和输入样本矩阵 X 之间的
1、问题背景设想你是工厂的生产主管，你有一些芯片在两次测试中的测试结果。对于这两次测试，你想决定是否芯片要被接受或抛弃。为了帮助你做出艰难的决定，你拥有过去芯片的测试数据集，从其中你可以构建一个逻辑回归模型。1数据读取与可视化读取数据，并可视化## 读取数据
df = pd.read_csv('ex2data2.txt', names=['test1', 'test2', 'accepted'])
在逻辑回归中添加多项式项，从而得到不规则的决策边界，进而对非线性的数据进行很好的分类。但是众所周知，添加多项式项之后，模型会变变得很复杂，非常容易出现过拟合。因此就需要使用正则化，且sklearn中的逻辑回归，都是使用的正则化。1.逻辑回归中使用正则化对损失函数增加L1正则或L2正则。可以引入一个新的参数来调节损失函数和正则项的权重，如：$ J(\theta)+\alpha L_{1} $。（对于
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2024-04-11 19:30:08
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逻辑回归(logistic regression)1.用来解决归类问题（只是由于历史上的原因取了回归的名字）2.二分归类（binary classification）定义：对于输入，输出值不连续，而是两个离散的值，eg:{0,1}方法：利用线性回归，将大于0.5的输出预测值设为1，小于0.5的输出预测值设为0.（目前不可行，因为归类问题不是线性函数，所以引入S型函数(Sigmoid Functio
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2024-07-08 22:35:50
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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
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2023-08-11 19:27:58
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1.我的学习路线：1.数据全部读进去，分为dataX.dataY2.打出shape3.然后选取一个sample4.随机将TD按照2：8划分5.搞懂LR原理，代码实现6.框架函数的shape要打印出来7.思考：在反向传播之前，神经网络是如何训练的？8.processing of normalization9.nb feature extraction10.模块组合成模型11. loop 每间隔100
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2024-07-16 15:36:43
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