逻辑回归是一个非常经典的算法，其中也包含了非常多的细节，曾看到一句话：如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型，可以说 SVM，但千万别说 LR，因为细节真的太多了。秉持着精益求精的工匠精神不断对笔记进行修改和改进，本着开源精神帮助大家一起学习。欢迎大家在阅读的过程中提出修改建议，我会非常感激。如果文章有帮助的话，希望能点个赞。1. 模型介绍Logistic Regression 虽然被称
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2024-04-28 15:21:28
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预测性模型 预测性建模基于用户历史信息去预测其将来的行为，从而为市场策略提供一定参考 逻辑/线性回归模型是帮助提高营销活动一个主要工具，能针对用户实现精准营销建立模型 step-wise：向前，向后或者边向前边向后加入或删除变量模型评估 VIF（方差膨胀系数）通常控制在2以内 X变量贡献率：看系数 C值(AUC，在ROC曲线下的面积)：评价逻辑回归；期望C值能在0.7以上，否则我们认为模型拟合的
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2024-04-26 19:42:25
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我的词库文本分析时，可能涉及到一些新词，比如‘内卷’，这个词很可能在词典中并未出现过，词库也不认识它。但研究者自己认识它，此时可将该词纳入到新词词库中，让系统统计词频等信息时也对该词进行统计。当然还有一些停用词，比如‘好了’，这个词没有实际的意义没有统计词频等必要，此时可对该词设置为停用词。除此之外，还可设置情感词，比如：‘元宇宙’可能是个正向词（也可能是负向情感，由研究者决定），那么可自主设置其
整理 | 郑丽媛 俗语有言“此处不留爷，自有留爷处”，距离 GAN 之父 Ian Goodfellow 被曝离开苹果的消息才刚过一周多，今日彭博社就爆料，Ian Goodfellow 疑似已找好下家：据知情人士透露，Ian Goodfellow 将加入谷歌旗下的人工智能公司 DeepMind——如果消息属实，那这将是 Ian Goodfellow 第三次入职谷歌。
一、三次入职谷歌Ian
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2024-08-21 08:13:36
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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
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2023-08-11 19:27:58
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前言总的来说，机器学习的问题可以分为两大类：分类和回归，不管是分类还是回归，其本质是一样的，都是对输入做出预测，并且都是监督学习。说白了，就是根据特征，分析输入的内容，判断它的类别，或者预测其值。在分类问题上，这几年已经有很多文献比较了常见的机器学习方法，比如： Do we Need Hundreds of Classiers to Solve Real World Classification
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2024-03-18 19:24:52
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本文框架 1. 线性回归1.1 定义：利用线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的方法。1.2 数据形式：数据： 模型： 解析解： 2. 逻辑回归2.1 定义：二值型输出分类器，函数的输出值为0或1 为了能接受所有输入然后预测出类别，即使得函数在跳跃点上从0瞬间跳跃到1，我们用sigm
Fixed effects or Random effects10个人服用药物，10个不同的个体的血压不同，即随机效应；总的看这种药物是不是有效果——固定效应。使用单因素方差分析，双因素方差分析等。1.效应值是否感兴趣 2.因子是否含有信息量 e.g.,放牧是不是对草场有影响（并不关注每家每户增加收益有多少）3.设计实验时有没有人为的操控&
逻辑回归(Logistic Regression)什么是逻辑回归: 逻辑回归(Logistic Regression)是一种基于概率的模式识别算法,虽然名字中带"回归",但实际上是一种分类方法,在实际应用中,逻辑回归可以说是应用最广泛的机器学习算法之一回归问题怎么解决分类问题? 将样本的特征和样本发生的概率联系起来,而概率是一个数.换句话说,我预测的是这个样本发生的概率是多少,所以可以管它叫做
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2024-04-19 14:53:17
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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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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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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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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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什么是逻辑回归？逻辑回归虽然名字中带有回归，但是并不是一个回归模型，而是一个分类模型。逻辑回归的目的就是解决分类问题，最常用的就是解决二分类问题。逻辑回归和线性回归的关系逻辑回归（Logistic Regression）与线性回归（Linear Regression）都是一种广义线性模型（generalized linear model）。逻辑回归假设因变量 y 服从伯努利分布，而线性回归假设因变
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2024-03-05 14:00:37
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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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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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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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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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