文章目录1.什么是逻辑回归2. 逻辑回归的判定边界3.代价函数4.Python3实现逻辑回归5.总结 1.什么是逻辑回归logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型。常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。值得一提的是该算法输出值永远在 0 到 1 之间。下面通过一个例子来了解下什么是逻辑回归。假设现在我们有一个应用场景，根据肿瘤的大小来判断肿瘤是恶性的还
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2024-06-24 17:15:53
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一，逻辑回归Logistic Regression逻辑回归是线性模型Y=f（x）=b0+b1*x的延伸，一般用来做2分类问题，输出标记C={0,1}，C就是classification的意思，通俗的讲，就要建立Y和C之间的关系，Y是多少的时候，C是0，Y是多少的时候，C是1，传统的线性回归输出的y是实数，在负无穷到正无穷之间，而C是0，1两种，使用Sigmoid函数就可以把y从负无穷到正无穷之间转
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2024-05-06 23:03:04
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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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本文是b站上李宏毅老师课程的学习笔记，想看视频的同学可去b站直接搜索。逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归模型如下 寻找最好的模型假设现在有两个类别C1和C2，则对以下的训练集进行分类，可以得到的结果如下。其中x3属于C2，则X3的概率为1减去它属于C1的概率，因为f(x)计算的是属于C1的概率。能够使得概率最大化的参数是W*和b*。 上图最后
大家好，今天我们学习【机器学习速成】之 分类算法: 逻辑回归(Logistic 回归)。逻辑回归会生成一个介于 0 到 1 之间的概率值。我们 马上学三点 ：线性回归的不足;什么是逻辑回归;逻辑回归的损失和正则化;大家可以点击下面的“ 了解更多 ”，或搜索“ 马上学123 ”，在线观看PPT讲义。线性回归的不足先思考一个问题： 我们使用有点略微弯曲的硬币， 来做抛硬币的实验， 猜测抛出硬币后正面朝
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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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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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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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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本节将对比线性回归，说明逻辑回归的原理。1、原理注：逻辑回归，属于二分类问题，是分类算法，预测的是离散值；不是回归算法2、实现代码：# 逻辑回归python实现
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# sigmoid函数(逻辑函数),也即假设函数
def sigmoid(z):
return 1 / (1 + np.ex
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2023-07-03 22:49:51
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建议大家先看理论 1 和 2 & 详细推导机器学习 - 逻辑回归(1)机器学习 - 逻辑回归(2)1和2会觉得很枯燥，但是1和2是我们了解逻辑回归底层的基础昂，今天这篇实战来实战咯，看看自己是不是可以写方法的实现过程。如果觉得还不错可以分享给身边人哈。数据集网站推荐写个自定义逻辑回归python代码  
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2024-07-19 20:13:20
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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
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2023-09-25 19:54:02
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1 简介逻辑回归也被称为广义线性回归模型，它与线性回归模型的形式基本上相同，最大的区别就在于它们的因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归；如果是二项分布，就是Logistic回归。Logistic回归虽然名字里带“回归”，但它实际上是一种分类方法，主要用于二分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别），也可以处理多分类问题。线性回归是用来预测连续变量的，其取值范围（-∞，＋∞），而逻辑回归模型
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2023-07-02 15:45:52
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目录1 简介2 优缺点3 适用场景加入方式4 案例：客户流失预警模型4.1 读取数据4.2 划分特征变量和目标变量4.3 模型搭建与使用4.3.1 划分训练集与测试集4.3.2 模型搭建4.3.3 预测数据结果及准确率4.3.4 预测概率5 获取逻辑回归系数6 代码汇总7 模型评估方法：ROC曲线与KS曲线7.1 ROC曲线7.1.1 ROC介绍7.1.2 混淆矩阵的Python代码实现7.1.
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2023-10-08 19:46:34
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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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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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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（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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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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