逻辑回归（Logistic Regression）torchversion提供的数据集import torchvision # PyTorch提供的工具包
# 手写数字识别集 0-9
# root：存储路径 train：训练集还是测试集 download：从网上下载
train_set = torchvision.datasets.MNIST(root='./dataset/mnist'
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2024-09-27 06:36:06
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《老饼讲解机器学习》https://www.bbbdata.com/ml/text/48目录一.无归一化情况 二. 数据归一化时情况 (一) 公式推导(二) 例子说明在建好模型后，我们需要提取出逻辑回归模型的表达式。本文讲解1.无归一化时，直接提取。2.数据作归一化后，对应原始数据的模型系数。一.无归一化情况 直接 使用 clf.coef_[0] 和 clf.inte
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2024-03-18 11:50:03
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学完线性回归，逻辑回归建模+评估模型的过程就相对好理解很多。其实就是换汤不换药。逻辑回归不是回归算法，而是分类算法，准确来说，叫逻辑分类逻辑分类本质上是二分分类，即分类结果标签只有两个逻辑回归建模-评估模型的过程如何建立有序的二维数据结构1.字典是无序的，所以引入一个OrderedDict来让顺序变成有序2.数据集转成Pandas的二维数据结构进行处理如何实现逻辑回归1.提取出特征和标签提取出某一
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2023-10-26 10:38:12
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回归 概念假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（这条直线称为最佳拟合直线），这个拟合的过程就叫做回归。进而可以得到对这些点的拟合直线方程。最后结果用sigmoid函数输出因此，为了实现 Logistic 回归分类器，我们可以在每个特征上都乘以一个回归系数（如下公式所示），然后把所有结果值相加，将这个总和代入 Sigmoid 函数中，进而得到一个范围在 0~1 之间的数值。任何大于
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2024-09-04 13:55:45
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# Python实现逻辑回归模型的系数输出
## 状态图：
```mermaid
stateDiagram
开始 --> 准备数据
准备数据 --> 训练模型
训练模型 --> 输出系数
输出系数 --> 结束
```
## 旅行图：
```mermaid
journey
title 逻辑回归模型系数输出
开始 --> 准备数据 --> 训练
原创
2024-04-06 03:57:26
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文章目录什么是回归？一、用线性回归找到最佳拟合直线二、局部加权线性回归三、示例：预测鲍鱼的年龄四、缩减系数来“理解”数据1、岭回归2、lasso3、前向逐步回归五、示例：预测乐高玩具套装的价格1、获取数据2、建立模型六、总结 什么是回归？回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。假如你想预测小姐姐男友汽车的功率，可能会这么计算：HorsePower = 0.
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2024-05-13 10:34:49
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逻辑回归(Logistic Regression)多摘自机器学习笔记(https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes)1.概述逻辑回归(Logistic Regression)又叫对数几率回归，适合数值型的二值型输出的拟合，它是一个分类模型.2.模型线性模型无法较好的完成分类问题，因此在线性模型的基础上引入逻辑函数(Logistic f
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2024-05-28 10:02:57
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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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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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本文基于yhat上Logistic Regression in Python，作了中文翻译，并相应补充了一些内容。本文并不研究逻辑回归具体算法实现，而是使用了一些算法库，旨在帮助需要用Python来做逻辑回归的训练和预测的读者快速上手。 逻辑回归是一项可用于预测二分类结果(binary outcome)的统计技术，广泛应用于金融、医学、犯罪学和其他社会科学中。逻辑回归使用简单且非常有效，你可以在
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2023-10-08 19:56:59
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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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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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# 逻辑回归及其系数输出
## 一、背景介绍
逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法，它适用于二分类问题，通过将输入特征与输出标签之间的关系建模，来预测新数据点的标签。其中，系数是逻辑回归模型的重要组成部分，它表示了每个特征对于最终分类结果的影响程度。在实际应用中，了解逻辑回归模型的系数是非常重要的，可以帮助我们理解模型的工作原理，优化特征选择，甚至进行模型解释。
## 二、逻辑回归
原创
2024-07-11 06:04:26
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逻辑回归原理梳理_以python为工具 【Python机器学习系列（九）】 文章目录1.传统线性回归2.引入sigmoid函数并复合3. 代价函数4.似然函数也可以5. python梯度下降实现逻辑回归6.python梯度下降实现非线性逻辑回归 大家好，我是侯小啾！ 今天分享的内容是，逻辑回归的原理，及过程中的公式推导。并使用python实现梯度下降法的逻辑回归。 ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ
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2023-07-08 09:54:43
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# 逻辑回归模型的科普与实现
逻辑回归（Logistic Regression）广泛应用于二分类问题，如判断邮件是否为垃圾邮件、预测肿瘤是否为恶性等。尽管名字中含有“回归”，逻辑回归实际上是一种分类算法。本文将介绍逻辑回归的基本原理及其在Python中的实现，帮助读者更好地理解这一模型。
## 逻辑回归的基本原理
逻辑回归的核心是逻辑函数（Logistic Function），也称为Sigm
逻辑回归不是回归算法，是分类算法，可以处理二元分类以及多元分类。线性回归线性回归的模型是求出特征向量Y和输入样本矩阵X之间的线性关系系数θ，满足Y = Xθ。此时Y是连续的，所以是回归模型。对应n维样本数据，对应的模型是这样的： 其中θ为模型参数。一般用均方误差作为损失函数，损失函数的代数法表示如下：用矩阵形式表示为：采用梯度下降法，则θ的迭代公式为：如果采用最小二乘法，则θ为在这里最小
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2024-05-14 21:35:06
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## 逻辑回归及其应用
逻辑回归是一种用于解决分类问题的机器学习算法。它在预测离散型变量时非常有用，例如判断一封电子邮件是否为垃圾邮件，或者预测一个学生是否会被大学录取。本文将介绍逻辑回归的基本原理、应用场景，并通过Python代码示例来展示如何实现逻辑回归模型。
### 逻辑回归的原理
逻辑回归的基本思想是通过将线性回归的结果映射到一个概率值，然后根据这个概率值进行分类。对于二分类问题，逻
原创
2023-11-02 13:51:34
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# Python 逻辑回归模型如何查看参数
逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的统计模型。通过最大化似然函数，逻辑回归可以为我们提供一组参数，从而帮助我们理解数据中变量之间的关系。在本篇文章中，我们将探讨如何使用Python建立逻辑回归模型，并查看模型的参数。我们将通过一个实际案例来说明这个过程，最后展示如何可视化这些参数。
## 问题背景
假设我们有一个简单的医疗数据集，其中记录了患者的年
原创
2024-10-25 06:30:28
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二项logistic回归模型二项逻辑蒂斯回归，简称逻辑回归，也被称为对数几率回归，在回归模型中引入sigmoid函数，构成非线性回归模型，将回归模型的预测值利用单位阶跃函数，将预测值转换为离散值。模型的表示：sigmoid函数在一定程度上接近单位阶跃函数，但其单调可微，以替代单位阶跃函数的不连续。sigmoid函数的性质概率形式输出。sigmoid函数是单调递增的，其值域为(0，1)，因此使sig
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2024-06-18 21:17:02
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作者：金良 多项逻辑回归模型原理鸢尾花数据可视化算法实现代码混淆矩阵进一步封装 1.多项逻辑回归模型原理逻辑回归模型是二分类模型，用于二分类问题。可以将其推广为多项逻辑回归模型（multi-nominal logistic regression model），用于多分类。假设类别Y的取值集合为{1,2,⋯,K}，那么多项逻辑回归模型是 P(y=k|x)=exp(wk⋅x)1+∑K−1k=1ex
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2024-01-17 08:40:03
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