前言 在前面系统学习了逻辑回归这种机器学习算法，它是使用回归的方式来解决分类问题。之前提到过，逻辑回归只可以解决二分类的问题，不过我们可以稍加改造，使得逻辑回归算法同样可以解决多分类问题。 其实这种改造方式不是只针对逻辑回归这一种方式，而是一种通用的对近乎所有的二分类算法都可使用这种方式让它们能够作用在多分类问题上。那么这种改造方式通常有两种：OvR 和 OvO。OvR（One vs Rest
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2024-06-16 21:32:49
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一、逻辑回归介绍 逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。本文主要从Tensorflow框架下代码应用去分析这个模型。因为比较简单，大家都学习过，就简要介绍一下。 二、求解 回归求解的一般步骤就是： ①寻找假设函数 ②构造损失函数 ③求解使得损失函数最小化时的回归参数 sigmoid 函数 在介绍逻辑回归模型
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2023-12-24 13:30:09
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我们想用批量梯度上升法对logistic回归分析模型进行训练，其模型如下：
让我们遵从公开课程视频与CS229教学讲义的符号规范，设 ，于是 ，， 为截距。假设我们有m个训练样本{(, ) ,...,( , )}，而批量梯度上升法的更新法则是： ,这里的 是对数似然函数， 是其导函数。 于是，我们需要如下计算梯度： 我们用Matlab/Octave风格变量x表示输
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2024-08-01 13:06:27
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- 逻辑回归的定义 - 逻辑回归公式的理解 1. 逻辑回归是一种结局分类问题的算法，将样本的特征与样本发生的概率联系起来，通常，Logistic回归用于二分类问题，例如预测明天是否会下雨。当然它也可以用于多分类问题，下文只讨论二分类问题。通过概率来确定标签。就相当于一个复合函数（u(f(x))>>>P）的过程。如果P>=0.5标签为1，P
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2024-08-27 14:38:56
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# 使用AIC最小化选择逻辑回归模型的实践
逻辑回归是一种广泛使用的统计方法，尤其在二分类问题中表现出色。它预测某个事件发生的概率。模型的复杂性与其准确性之间的平衡，是我们使用逻辑回归时的重要考量。Akaike信息准则（AIC）是一种用于模型选择的重要工具，通过最小化AIC，可以有效选择合适的模型本文将通过R语言，介绍如何使用AIC进行逻辑回归模型的选择。
## 什么是AIC？
AIC（Ak
原创
2024-09-19 07:05:44
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# Python中的逻辑回归和AIC
## 介绍
逻辑回归是一种经典的分类算法，广泛应用于机器学习和数据分析领域。它可以用于预测二分类或多分类问题，并且具有良好的可解释性。在Python中，我们可以使用`scikit-learn`库来实现逻辑回归模型。本文将介绍逻辑回归的基本原理，并使用AIC（Akaike Information Criterion，赤池信息准则）来选择最佳模型。
## 逻
原创
2023-07-15 14:06:12
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#第五章：线性回归模型 数据下载地址：https://github.com/johnmyleswhite/ML_for_Hackerslibrary(ggplot2)
ages <- read.csv("E:\\ML_for_Hackers-master\\05-Regression\\data\\longevity.csv")
ggplot(ages,aes(x = Ag
文章目录概述logistics公式及推导LR为什么用sigmoid函数， 为什么不用其他函数？这个函数有什么优点和缺点？逻辑斯蒂回归怎么实现多分类？Softmax公式逻辑回归估计参数时的目标函数，如果加上一个先验的服从高斯分布的假设，会是什么样?LR和SVM有什么区别?libsvm和liblinear有什么区别?Logistics vs 随机森林 vs SVM 概述基本推导和理论还是以看李航
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2024-09-04 14:26:18
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Logistic回归Sigmod函数：Б(z) = 1/(1+exp(-z)) 具有可以输出0或者1的性质。Logistic回归：任何大于0.5的数据被分为1类，小于0.5即被归为0类，所以，Logistic回归也可以被看成是一种概率估计。import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pp
%matplotlib inline
z = np.lins
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2024-01-08 12:37:20
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文章目录1、模型2、回归分析2.1 线性回归2.2 拟合2.3 损失函数3、回归模型评估4、简单线性回归5、多元线性回归 1、模型可以将模型理解为一个函数（一种映射规则），由训练数据来确定函数的参数，当参数确定好之后，我们就可以利用该模型对未知的数据进行求值。输入模型的数据，称为训练数据。我们使用样本数据训练模型，数据中的每个属性，我们称为特征（习惯用x表示）。每条数据的目标输出值，我们称为标签
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2023-06-30 21:58:00
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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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数据集来自 UCIUCI_Credit_Card.csv数据集信息此数据集包含有关2005年4月至2005年9月台湾地区信用卡客户的默认付款，人口统计因素，信用数据，付款历史和账单的信息。内容有25个变量：ID：每个客户的IDLIMIT_BAL：以新台币计的给定信用额度（包括个人和家庭/辅助信用额）性别：性别（1 =男性，2 =女性）教育程度：（1 =研究生院，2 =大学，3 =高中，4 =其他，
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2024-09-27 14:08:36
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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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# 使用Python实现逐步回归的入门指导
逐步回归是一种用于特征选择的统计方法，通常用于线性回归模型中。它的主要思路是通过迭代方式，在候选变量中添加或移除特征，以找到最佳的预测模型。本文将介绍如何在Python中实现逐步回归。我们将通过一系列步骤来完成这个过程。
## 流程概述
以下是实现逐步回归的过程的简要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
需求：4、wifi不能访问内外 5、服务器针对80开放，服务只能上外网 6、所有IP不能访问财务部，但财务部可以访问内网和外网 7、内网通过访问域名到服务器业务网络拓扑：中心思想：1、流量的方向 流量是要一去一回的，2个方向，方向的选择需要根据需求定，去方向控制自己能干嘛，回方向控制别人能干嘛2、节点 一个接口一个节点，节点之间作用范围不一样3、应用到哪个节点上 满足需求情况下，离自己主机越近的节
一、简单的多元线性回归：data.txt 1,230.1,37.8,69.2,22.1
2,44.5,39.3,45.1,10.4
3,17.2,45.9,69.3,9.3
4,151.5,41.3,58.5,18.5
5,180.8,10.8,58.4,12.9
6,8.7,48.9,75,7.2
7,57.5,32.8,23.5,11.8
8,120.2,19.6,11.6,13.2
9,8
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2024-09-15 19:14:31
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在前面文章机器学习-回归中，我们讨论了一般的线性回归，这里面有一些强大的方法，而且也非常实用。但这些方法有一些不足，需要拟合所有的样本点（局部加权线性回归除外），计算量较大现实生活中很多问题是非线性的，不能使用线性模型这篇文章会介绍一种非线性回归模型-树回归，通过CART（Classification And Regression Tree，分类回归树）来构建模型算法。该算法可用于分类（找出类别）
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2024-09-10 10:30:11
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1、核心算法代码说明：算法是使用的梯度下降算法，成本函数是使用的最小二乘法：求残差的平方和的极小值import numpy as np
# 定义假设函数：X是一个矩阵 W是一个列向量
def hyFunction(X, W):
return X.dot(W) # 一次计算所有的样本结果
pass
# 梯度函数：X是样本矩阵，W是系数，y是实际结果
def gradientF
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2023-12-18 21:20:34
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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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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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