内容目录 LR算法理解逻辑回归适用性逻辑回归的假设损失函数推导梯度下降推导LR的优缺点线性回归与逻辑回归的区别逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别LR算法理解 一句话概括逻辑回归：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,达到将数据二分类的目的。包含了以下5个方面 ：1.逻辑回归的假设条件2.逻辑回归的损失函数3.逻辑回归的求解方法4.逻辑回归的目的5.逻辑回归如何分类逻
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2024-04-16 08:34:01
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1.逻辑回归解决什么问题？逻辑回归用于分类问题。对于二分类问题，输入多个特征，输出为是或不是（也可以写作1或0）。逻辑回归就是这样一个用于分类的模型。2.什么是逻辑回归？逻辑回归建立在线性回归的基础上。首先，线性回归将多个特征映射到一个变量。之后，在这个变量上设置一个阈值。大于这个阈值的判断为是，输出1；小于这个阈值的判断为否，输出0。也可以不输出1或0，而输出是1的概率，再由概率是否大于0.5判
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2023-12-17 13:35:43
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链接：pan.baidu.com/s/134nDSt_yF1GbJkJVmr4P_g 提取码：91vd 逻辑回归一、题目二、目的三、平台四、基本原理1. 逻辑回归2. 损失函数五、实验步骤1. 数据可视化2. 将线性回归参数初始化为0，计算代价函数(cost function)的初始值3. 选择一种优化方法求解逻辑回归参数3.1. 梯度下降法3.2. 牛顿迭代法4. 某学生两次考试成绩分别为 42
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2023-12-23 20:28:09
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逻辑回归算法相信很多人都很熟悉，也算是我比较熟悉的算法之一了，毕业论文当时的项目就是用的这个算法。这个算法可能不想随机森林、SVM、神经网络、GBDT等分类算法那么复杂那么高深的样子，可是绝对不能小看这个算法，因为它有几个优点是那几个算法无法达到的，一是逻辑回归的算法已经比较成熟，预测较为准确；二是模型求出的系数易于理解，便于解释，不属于黑盒模型，尤其在银行业，80%的预测是使用逻辑回归；三是结果
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2024-07-12 15:11:10
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1. 阈值如果某个逻辑回归模型对某封电子邮件进行预测时返回的概率为 0.9995，则表示该模型预测这封邮件非常可能是垃圾邮件。相反，在同一个逻辑回归模型中预测分数为 0.0003 的另一封电子邮件很可能不是垃圾邮件。可如果某封电子邮件的预测分数为 0.6 呢？为了将逻辑回归值映射到二元类别，您必须指定分类阈值（也称为判定阈值）。如果值高于该阈值，则表示“垃圾邮件”；如果值低于该阈值，则
概述逻辑回归要求数据类型为数值型。逻辑回归与线性回归的区别：逻辑回归的迭代过程就是为每个特征寻找一个系数，这些系数也叫做回归系数，如果直接计算∑θixi那么就是线性回归，要转化为逻辑回归，则需要将上述值通过sigmoid函数，即sigmiod（∑θixi），将一个连续值转化为一个概率值，从而根据门限判定所属的类别。逻辑回归模型：最简单的逻辑回归模型∑θixi即将mapFeature（xi）与回归系
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2024-03-19 20:42:33
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逻辑回归适用类型：解决二分类问题逻辑回归的出现：线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类问题，我们需要根据预测的结果判定其属于正类还是负类。所以逻辑回归就是将线性回归的结果，通过Sigmoid函数映射到(0，1)之间线性回归的决策函数：数据与θ的乘法，数据的矩阵格式(样本数×列数)，θ的矩阵格式(列数×1)将其通过Sigmoid函数，获得逻辑回归的决策函数使用Sigmoid函数的原因：可以对(-∞
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2024-06-26 10:45:23
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代码实现（1）数据处理；（2）sigmoid函数；（3）梯度上升算法； （4）改进的随机梯度上升算法； （5）绘图# -*- coding:UTF-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
"""
函数说明:加载数据
Parameters:
无
Returns:
dat
逻辑回归与梯度下降策略之Python实现1. 映射到概率的函数sigmoid2. 返回预测结果值model函数3. 计算损失值cost4. 计算梯度gradient5. 进行参数更新6. 计算精度 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。 这里
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2024-08-01 08:55:01
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逻辑回归算法的Python实现代码import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# Get data as DataFrame Object
df = pd.read_csv('/Users/air/Macro/MegaChen/Study/ProgramOfStu
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2024-08-19 01:45:39
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逻辑回归阈值修改 #使用sklearn乳腺癌数据集验证 from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR import numpy as ...
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2021-09-14 09:50:00
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梯度下降求解逻辑回归 - 算法实现相关模块 - 三大件 #三大件
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline 数据集 - 大学录取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
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2023-12-24 08:20:38
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学习笔记更新什么是逻辑回归？简要介绍 逻辑回归是用来解决线性回归问题的，它将线性回归得到的结果通过逻辑函数映射到[0,1]之间，因此称逻辑回归。逻辑回归模型主要用于解决二分类问题，是一个分类模型。基本问题形式 前面说的逻辑回归是用来解决线性回归问题的，什么是回归呢？最常见的例子，假设有一些数据点，需要用一条直线对这些数据点进行拟合，求得最佳拟合直线，拟合的过程就是回归。利用逻辑回归对线
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2023-11-10 23:24:25
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阈值化 在各种图形进行处理操作的过程中，常常需要对图像中的像素做出取舍决策，直接剔除一些低于或者高于一定值的像素。 阈值可以被看作是最简单的图像分割方法，这样的图像分割方法基于图像中物体与背景直接的灰度差异，属于像素级别的分割，用图像中每一
在数据科学和机器学习领域，逻辑回归是一种广泛应用的分类模型。虽然它在许多实际问题中表现良好，但在处理复杂数据集时，模型的复杂性可能导致过拟合。为了解决这个问题，可以通过设置正则项来限制模型的复杂性。本文将详细讨论如何在 Python 中设置逻辑回归的正则项过程，包括参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践。
### 背景定位
在我最近的一个项目中，我们的目标是通过逻辑回归模型进行客户流
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
-1
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2023-08-11 19:27:58
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首先要明确一点，逻辑回归不是用来做回归的，而是用回归的方法来做分类任务。判定函数sigmod以及阈值的选择按照多元线性回归的思路,我们可以先对这个任务进行线性回归,学习出这个事情结果的规律,比如根据人的饮食,作息,工作和生存环境等条件预测一个人"有"或者"没有"得恶性肿瘤,可以先通过回归任务来预测人体内肿瘤的大小,取一个平均值作为阈值,假如平均值为y,肿瘤大小超过y为恶性肿瘤,无肿瘤或大小小于y的
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2024-04-05 22:39:28
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分类问题Logistic回归算法如果使用直线来拟合数据的话，我们将分类器输出阈值设为0.5，若，则可以预测，否则认为。但是如果我们再训练集中再添加一个Tumor Size很大的点，再运行线性回归我们会得到另一条直线去拟合数据，此时如果再选择0.5作为阈值则分类结果不理想。所以线性回归通常不是解决分类问题的好方法。当面对一个分类问题时，我们应该如何选择假设方程？在logistic回归模型中我们通常将
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2024-07-09 18:43:43
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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)
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2023-09-25 19:54:02
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