开篇这次我们介绍用pytorch实现逻辑回归，用到的数据集是MNIST数据。Logistic Regression是一种广义的线性回归模型，既可以做回归也可以做分类。 这个线性回归的因变量不是x，而是x的线性函数，即wx+b，所以这个回归可以表示为y = S(wx+b)。这个S就是我们熟知的sigmod函数，它可以将数据的范围归到0-1之间，所以这个值也可以当成概率用作分类，以0.5作为分类阈值。
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2023-11-20 05:14:35
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1.什么是逻辑回归在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型： 而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量，比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均血压、疾病指数等指标，判断一个人是否换糖尿病，Y=0表示未患病，Y=
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2023-08-26 02:27:49
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分类模型总结目录一、介绍1，分类2，sklearn库二，线性概率模型——逻辑回归1，介绍2，损失函数定义3，连接函数的选取3.1 Sigmoid函数4、逻辑回归鸢尾花数据集1，数据介绍2 ，相关性分析3，逻辑回归模型预测5，注意点一，知识点二，涉及的sklearn 三，SVM支持向量机1，线性分类器2，函数间隔与几何间隔1，间隔与支持向量2，函数间隔 3，几何间隔3，例题4，实
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2024-06-08 19:51:15
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1.逻辑回归概念逻辑分类（Logistic Classification）是一种线性模型，可以表示为，w是训练得到的权重参数（Weight）；
x是样本特征数据(逻辑回归一般要求需要对x进行归一化处理，常见的做法有最大最小值归一化：(x-min(x))/(max(x)-min(x))，0均值标准化:(x-μ)/δ)；
y是对应的分类变量（注意这里的0、1、2、3只是表示对应的标称分类，并不表示具体
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2023-09-24 22:33:12
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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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# 逻辑回归分类实践指南
在机器学习的众多算法中，逻辑回归是一种基础且重要的分类方法。今天，我们将通过一个简单的实例，向刚入行的小白开发者介绍如何使用Python实现逻辑回归分类。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------|
| 1 | 数据准备
# 逻辑回归分类 Python 实现
## 简介
逻辑回归是一种常用的分类算法，用于解决二分类问题。它基于线性回归的概念，通过将线性函数的输出映射到一个概率值，从而进行分类。在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 实现逻辑回归分类算法。
## 流程概要
下表展示了实现逻辑回归分类的主要步骤和对应的代码。
| 步骤 | 代码 |
| ------ | ------ |
| 1. 导入必要
原创
2023-07-23 07:53:24
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# Python逻辑回归分类的实现流程
## 1. 导入必要的库
我们需要导入一些Python库来实现逻辑回归分类。下面是需要导入的库以及它们的作用：
- numpy：用于在Python中进行数值计算的库。
- pandas：用于数据处理和分析的库。
- matplotlib：用于可视化数据的库。
- sklearn：用于机器学习的库，包含了逻辑回归分类器。
```python
import
原创
2023-08-26 14:32:51
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逻辑回归是一种用于解决分类问题的机器学习算法，它利用了逻辑函数来预测一个事物属于某一类别的概率。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现逻辑回归分类模型。
首先，我们需要导入必要的库和数据集。在这个例子中，我们将使用scikit-learn自带的鸢尾花数据集来演示逻辑回归的应用。
```python
# 导入所需库
from sklearn import datasets
原创
2024-07-10 05:17:04
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逻辑回归（Logistic Regression）1 概念逻辑回归虽然名字叫做回归，但实际上却是一种分类学习方法。 线性回归完成的是回归拟合任务，而对于分类任务，我们同样需要一条线，但不是去拟合每个数据点，而是把不同类别的样本区分开来。2 Classification(分类)分类是监督学习的一个核心问题，在监督学习中，当输出变量Y取有限个离散值时，预测问题便成为分类问题。这时，输入变量X可以是离散
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2024-06-03 09:14:59
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逻辑回归中的优化算法总结一假设我们有m个数据对(x,y)，且数据x的维度为n的自变量，y为离散型因变量。在逻辑回归中，我们的任务通常是训练出一个多项式函数，其中w0等为未知常数，被称为权重，所有权重记为。（这个是线性回归的多项式函数，逻辑回归还需要一个sigmod函数进行压缩）我们通过这个多项式函数来拟合已有的数据对应关系（x,y)，通常用如下公式来计算两者的差异和拟合程度。因为在数据一定的情况下
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2024-04-29 12:20:52
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文章目录致谢11 逻辑回归11.1 引入11.2 激活函数11.3 损失函数11.4 梯度下降11.5 案例：癌症分类预测 11 逻辑回归逻辑回归也被称为逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)，虽被称为回归，但是其实际上是统计学习中经典的分类方法。逻辑回归常常被用于二分类问题，比较常见的有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；区别一个肿瘤是恶性的还是良性的
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2024-05-03 11:35:58
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逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的，属于线性模型1、分类和回归 回归(Regression)和分类(Classification)是机器学习中的两大类问题，回归问题的输出是连续的，而分类的输出则是代表不同类别的有限个离散数值。 &nb
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2024-04-29 14:40:51
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之前的几篇博文，我们接触了不少带“回归”二字的算法，回归树、线性回归、岭回归，无一例外都是区别于分类算法，用来处理和预测连续型标签的算法。然而，逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来，要先从线性回归开始。线性回归是机器学习中最简单的回归算法，对任意样本，它写作一个几乎人人熟悉的方程： ω被统称为模型的参
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2024-07-26 13:59:43
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简介在这节我们使用Theano用于最基本的分类器：Logistic回归(Logistic Regression)。
下面我们从模型开始。模型逻辑回归是一个概率，线性分类器。它的参数包含一个权值矩阵W和一个偏置向量b。分类器将输入向量映射到一系列超平面上，每个超平面对应一个类别。输入向量与超平面的距离反映了输入属于对应类别的概率。
在数学上，一个输入向量x属于类别i(概率变量Y的值)的概率，记为
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2023-09-15 13:23:23
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2、逻辑(logistics)回归逻辑回归可以进行二分类和多分类，下面分别进行讨论：1）二项逻辑回归（二分类） 假如我们现在需要对一类物品进行二分类，首先根据物品的多个特征，然后将物品的多个特征进行线性组合，这和我们上面讨论的多元线性模型有点类似。只是我们现在不是需要拟合平面（空间）上的点，而是需要将平面（空间）上的不同类别的点区分开来。 多元线性模型为：h(x)=a0+a1x1+a2x2+…
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2023-08-25 19:46:29
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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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在之前的问题讨论中，研究的都是连续值，即y的输出是一个连续的值。但是在分类问题中，要预测的值是离散的值，就是预测的结果是否属于某一个类。例如：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；之前我们也谈到了肿瘤分类问题的例子，区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。 我们先说二分类问题，我们将一些自变量分为负向类和正向类，那么因变量为0，1；0表示负向类，1表示正向类。 如果用线性回归
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2023-08-10 14:11:07
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逻辑回归解决多分类问题第一种方式：从类别入手1、OVO(one vs one)2、OVR(One Vs Rest)第二种方法：从算法入手 传统的逻辑回归只能处理二分类问题，对于多分类任务，主要有如下两种方案。第一种方式：从类别入手1、OVO(one vs one)某个分类算法有N类，将某一类和另一类比较作为二分类问题，总共可分为种不同的二分类模型，给定一个新的样本点，求出每种二分类对应的概率，概
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2023-06-05 16:13:35
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Python逻辑回归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。 二分类问题的概率与自变量之间的关系图形往往是一个S型曲线，如图3-8所示，采用sigmoid函数实现，函数形式为： 对于线性边界的情况，边界形式如下： 最佳参数： 构造预测函数为： sigmoid的函数
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2023-08-30 11:24:59
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