一、提出动机为了解决矩阵分解和协同过滤不⽅便加⼊⽤户、物品和上下⽂相关的特征从而不能充分利用有效信息进行推荐以及在缺乏历史行为时不能为用户进行推荐的缺点，逻辑回归模型凭借其天然的融合不同特征的能⼒，逐渐 在推荐系统领域得到更⼴泛的应⽤。相⽐协同过滤模型仅利⽤⽤户与物品的相互⾏为信息进⾏推荐， 逻辑回归模型能够综合利⽤⽤户、物品、上下⽂等多种不同的特征， ⽣成较为“全⾯”的推荐结果。二、逻辑回归模型
1.学习目标了解 逻辑回归 的理论掌握 逻辑回归 的 sklearn 函数调用使用并将其运用到鸢尾花数据集预测2.逻辑回归简介逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而言，最为
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2024-04-11 22:07:26
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逻辑回归逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。逻辑回归就是解决二分类问题的利器逻辑回归的输入就是一个线性回归的结果。逻辑回归最终的分类是通过属于某个类别的概率值来判断是否属于某个类别，并且这个类别默认标记为1(正例),另外的一个类别会标记为0(反例)。（方便损失计算） 逻
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2024-02-25 13:25:38
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作者：Samuele Mazzanti编译：ronghuaiyang正文共：3701 字 17 图预计阅读时间：11 分钟导读如何让复杂的模型具备可解释性，SHAP值是一个很好的工具，但是SHAP值不是很好理解，如果能将SHAP值转化为对概率的影响，看起来就很舒服了。在可解释性和高性能之间的永恒的争斗从事数据科学工作的人更了解这一点：关于机器学习的一个老生常谈是，你必须在以下两者之间做出选择：简单
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2024-06-19 07:24:24
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soft-SVM其实就是逻辑回归的损失函数改成hinge-loss的版本。||w||其实对应正则化的功能~逻辑回归和SVM都是比较理想的分类器，但是各有优缺点，逻辑回归不仅可以得到具体的分类类别，还可以得到连续的概率值（因为逻辑回归实质上是回归）；SVM则可以利用kernel将特征投影到高维甚至无穷维来更好地拟合数据。这里我们来看一下逻辑回归和SVM之间有没有什么联系，以及能否将kernel应用到
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2024-04-16 10:25:22
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逻辑回归的主要思想：根据现有的数据对分类边界进行建立回归公式，以此进行分类。此处“回归”的意思是对要找到最佳的拟合参数集。目录一、逻辑回归是分类算法二、逻辑回归的函数（Sigmoid函数）三、Logistic的损失函数四、梯度下降法求解损失函数五、逻辑回归的优缺点一、逻辑回归是分类算法Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(Discriminative Model)，首先明确一点就是逻
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2024-06-12 22:46:51
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LR:Logistic Regression Model是一种有监督学习方法，主要用于二元分类，也可以进行多元分类。其本质上是一种符合伯努利分布的线性回归模型（Linear Regression Model），不同之处就在于逻辑回归是将连续域的输出通过逻辑函数映射为离散域。逻辑函数为sigmoid函数，线性输出作为逻辑函数的输入，映射为[0,1]的离散域。当z趋于-∞时，结果趋于0；当z趋于+∞时
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2024-04-16 10:26:31
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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
-1
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2023-08-11 19:27:58
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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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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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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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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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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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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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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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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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逻辑回归
逻辑回归模型 逻辑回归表达式： hθ(x)=g(θTx)hθ(x)=g(θTx) z=θTxz=θTx g(z)=11+e−zg(z)=11+e−z 综上，hθ(x)=11+e−θTxhθ(x)=11+e−θTx sigmoid函数：选择题1：接下来我们深入的来理解下这个sigmoid函数。通过图可以知道:如果想要
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2024-01-02 18:08:20
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逻辑回归
逻辑回归模型 逻辑回归表达式： 综上，sigmoid函数：选择题1：接下来我们深入的来理解下这个sigmoid函数。通过图可以知道:如果想要判断预测分类$\color{red}{y=1}$，则必须保证$\color{red}{h_\theta(x)>=0.5}$,这里如果用$g(z)$来代替$h_\theta(x)$的话也即$g(z)&g
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2023-08-24 22:04:35
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