机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考
《机器学习实战》
这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。
这节学习的是逻辑回归（Logistic Regression），也算进入了比较
一、二分类逻辑回归模型逻辑回归是一种分类模型，由条件概率分布$P(Y|X)$表示，形式为参数化的逻辑分布。随机变量$X$的取值为 实数，随机变量$Y$的取值为0或1。通过监督学习的方法来估计参数模型。对于二分类任务，逻辑回归模型为如下的条件概率：$P(Y=1|x)=\frac{e^{w\cdot x+b}}{1+e^{w\cdot x+b}}$
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2023-08-13 20:08:58
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之前写了一篇逻辑回归的理论知识，写得还算详尽，包含了公式的详细推导过程。这篇文章将结合之前的理论推导，通过Python代码实现逻辑回归算法，并用来预测鸢尾花种类。由于这篇文章是对照着之前的理论文章进行讲解的，所以最好先看前一篇理论文章，再看这篇实践文章。 上一篇的文章目标是得到权重矩阵的计算公式，也就是上篇文章中的最后一个公式，式（33）。有了权重矩阵的计算公式，就可以计算出权重矩阵，这样，结合假
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2023-10-05 15:03:53
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我已经广泛地比较了现有的教程,但我无法弄清楚为什么我的权重不会更新.这是返回更新列表的函数：def get_updates(cost, params, learning_rate):
updates = []
for param in params:
updates.append((param, param - learning_rate * T.grad(cost, param)))
retur
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2024-01-26 09:06:02
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逻辑回归是用在分类问题中的典型算法。来考虑简单的二分类问题，我们进行一整套的代码流程学习：步骤一：生成模拟的数据集为了编写代码模拟二分类任务，我们的第一步工作是先生成用于测试的数据集。首先看下生成的用于模拟的数据集长得样子，它有两个特征w1，w2组成，共有200个样本点，现在的任务是要对这个数据集进行分类。下面介绍，如何用梯度下降法，求出两个特征对应的权重参数，进而能正确的预测，当一个新的样本点来
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2024-04-07 13:16:01
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# 使用Python实现逻辑回归指标权重
逻辑回归是一种广泛使用的统计模型，适用于二分类任务。在此过程中，我们将了解如何通过Python实现逻辑回归，并提取模型指标权重。本文将分步骤介绍整个流程，帮你从头到尾实现这一功能。
## 详细流程
以下是实现逻辑回归并获取指标权重的完整流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备与导入 |
| 2
原创
2024-09-13 05:41:32
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逻辑回归可以用于解决二分类问题，之前写的感知机也是用于二分类问题的，不过感知机将特征的线性组合映射到了（-1，+1）两个离散值，logistic regression则将这个线性组合的输出映射到了（0,1）区间之内，并且一般认为输出就取为1，反之则取为0（其实也就是正例和反例的分类）。逻辑回归逻辑回归的本质其实是线性回归，不过是把线性回归的值映射到了(0,1)区间之内，这个映射函数称之为sigmo
一、前言数据挖掘十大算法–logistic算法。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，实际上是一种分类方法，主要用于两分问题。逻辑回归主要解决的问题是：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。logistic算法虽然简单，但是很经典，对于后续有监督学习算法的学习理解会有很大的帮助。 FL
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2024-01-05 22:26:48
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先从一本书说起吧----《机器学习实战》 作者在书中讲到逻辑回归的时候，用简短的语言介绍了一下理论之后，就给出了一段代码。然而就是这段代码把我带进了误区，也许不能叫误区，而是因为我自己的水平不够。后来在查阅资料的时候，发现有人也因为这个问题纠结了好久。也许这本书是写给一些有经验的人员看的
概念：逻辑回归是典型的有监督学习(Supervised Learning)中的分类(Classifiction)，其输出只有两个离散的值(0/ 1)。逻辑函数(logistic function): 11+e−x逻辑回归的估计函数是： P(y=1|θ,X)即：在X特征，
θ向量下，事件发生的概率(odds)。这里在逻辑回归中用到了逻辑函数。 逻辑回归的假设函数(hypothesis Fun
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2024-05-13 19:49:42
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1.逻辑回归概述逻辑回归是一个线性的二分类模型，主要是计算在某个样本特征下事件发生的概率，比如根据用户的浏览购买情况作为特征来计算他是否会购买这个商品，LR的最终值是根据一个线性和函数再通过一个sigmoid函数来求得的，该线性和函数是权重与特征值的累加以及加上偏置求出来的，所以训练LR也就是训练线性和函数的各个权重w。 权重w一般使用最大似然法来估计，估计出似然函数的负号极小值就会得到最优w解，
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2024-06-12 21:30:00
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在本文中，你将学习：0 用于数据可视化的新库1 逻辑回归原理及技术目录 一、内容介绍二、理论知识1.分类与回归的区别2.逻辑回归与其他回归的区别3.逻辑回归的数学原理①逻辑回归基本原理②sigmod函数③分类阈值选择④其他逻辑回归分类4.精度评定①混淆矩阵②常用精度系数③ROC曲线与AUC系数三、项目实战1.提出问题2.数据查看及整理3.数据可视化①网格散点图⑥分簇散点图③小
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2024-06-18 15:48:53
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机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（Logistic Regression）机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。
这节学习的是逻辑回归（Logistic Reg
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2023-12-24 09:19:38
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1. Tensorflow 逻辑回归实现手写识别1.1. 逻辑回归原理1.1.1. 逻辑回归1.1.2. 损失函数1.2. 实例：手写识别系统1.1. 逻辑回归原理1.1.1. 逻辑回归在现实生活中，我们遇到的数据大多数都是非线性的，因此我们不能用上一章线性回归的方法来进行数据拟合。但是我们仍然可以从线性模型着手开始第一步，首先对输入的数据进行加权求和。线性模型：\[z=w{x}+b\] 其中w我
文章目录1.逻辑回归1.1 逻辑回归简介1.2 逻辑回归与线性回归的区别与联系1.3 逻辑回归公式1.4 逻辑回归的损失函数、优化2.逻辑回归案例2.1 sklearn逻辑回归API2.2 良／恶性乳腺癌肿瘤预测案例3.LogisticRegression总结 1.逻辑回归1.1 逻辑回归简介逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法
# 如何使用 Python 获得逻辑回归的权重
逻辑回归是一种常见的用于分类问题的统计模型。在实际应用中，获取模型的权重是了解特征影响的重要步骤。在这篇文章中，我们将通过简单的步骤使用 Python 中的 `sklearn` 库实现逻辑回归，并提取权重。以下是整个流程的概述。
## 处理流程
| 步骤 | 操作
1.简介 逻辑回归是面试当中非常喜欢问到的一个机器学习算法，因为表面上看逻辑回归形式上很简单，很好掌握，但是一问起来就容易懵逼。所以在面试的时候给大家的第一个建议不要说自己精通逻辑回归，非常容易被问倒，从而减分。下面总结了一些平常我在作为面试官面试别人和被别人面试的时候，经常遇到的一些问题。2.正式介绍 如何凸
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2024-06-20 20:47:52
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这个介绍主要是方便刚入行的数据科学家。通过这个指导，使你直接解决机器学习的问题以及从中获得经验。而且我会尽量用简单易懂的方式来介绍每一个算法，不会涉及很多数学，而是帮助你从原理上理解每个算法，每一个算法都附上R和Python的程序来帮助你直接去应用程序解决问题。一般经常使用的机器学习算法有以下11种第二期我们介绍逻辑回归(2)。逻辑回归和线性回归其实都属于广义线性模型的一种，而在决策制定等领域，逻
1，sigmoid函数 对二分类的情形，类别C1的后验概率可以写成： 其中我们定义了： 且是logistic sigmoid函数，定义为2，逻辑回归模型 考虑具有n个独立变量的向量x=(x1,x2,….,xn),设条件概率p(y=1|x)=p为根据观测相对于某件事发生的概率。由1的推算，逻辑回归模型可以表示为： 且。 g(x)一般表示为 其中w=(w0,w1,w2,….,wn),x=(
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2024-07-17 21:23:10
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只了解基本的python，匆匆翻阅过一遍西瓜书的我大胆的加入了这个组队活动然后发现……这点知识不够用QAQ。把一些琐碎的东西记下来吧。本文代码都来自于Datawhale~一、线性回归#1产生数据
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def true_fun(X): # 这是我们设定的真实函数，即ground truth的模型
