原标题：从零开始学Python【26】--Logistic回归(理论部分)在《》和《》我们已经详细介绍了线性回归及带惩罚项的岭回归、LASSO回归的理论知识，但这些线性回归一般用来解决类似房价、身高、GDP、学生成绩等连续数值的建模和预测。如果你的因变量并非是这些连续的数值型，而是类似于成功或失败、流失或不流失、涨或跌等二元问题，那就不能使用线性回归了。所以，我们接着线性回归，再跟大家聊聊Logi
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2023-07-30 13:11:56
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Logistic回归的一般过程为：收集数据；准备数据：要求是数值型分析数据；训练算法：训练的目的是找到最佳的分类回归系数w和b测试算法；使用：输入数据并基于训练好的回归系数对样本进行分类 基于梯度上升法的优化方法确定回归系数： w:=w+α▽f(w),其中w是要优化的参数，α是更新步长，▽
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2024-01-17 15:52:59
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Logistic回归Sigmod函数：Б(z) = 1/(1+exp(-z)) 具有可以输出0或者1的性质。Logistic回归：任何大于0.5的数据被分为1类，小于0.5即被归为0类，所以，Logistic回归也可以被看成是一种概率估计。import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pp
%matplotlib inline
z = np.lins
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2024-01-08 12:37:20
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。学了Andrew Ng的深度学习课程后，吴老师对logstic regression讲的非常通俗易懂。这里梳理一下作为笔记。1 logstic回归是分类问题 这一点是因为历史原因，不用为此烦恼， 既然是分类模型，假定如下： 数据, , 二分类问题中，那么我们看下面线性可分的的例子：最简单的模型就是拟合一条直线，将两类分开。 该问题中 (红线)是一个较好的决策边界， 分类时对于样本，如
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2024-03-26 22:37:29
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logistic回归实现前言思想实现 前言先来介绍下这个logistic回归首先这玩意是干啥的我个人的理解，logistic回归就是通过不断进行梯度下降，改变w和b，从而使得函数值与实际值平均差值越来越小logistic回归使用的激活函数是sigmoid函数，函数的图像和函数如下图所示 看这个函数图像就可以得出sigmoid的函数值永远在0,1之间，且当x趋于正无穷时，y趋向于1，x趋于负无穷时
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2023-10-31 22:42:21
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用一条直线对假设的数据点进行拟合（该线称为最佳拟合直线）这个拟合过程称为回归。表示要找到最佳拟合参数集。Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。（1）收集数据（2）准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳。（3）分析数据：采用任意方法对数据进行分析。（4）训练算法：大部分时间将用于训练，训练目的是为了
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2024-03-20 10:14:20
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【机器学习读书笔记】Logistic回归四、Logistic回归Logistic回归属于广义线性回归模型，通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测，它属于分类和预测算法中的一种。他是用来解决二值分类（binary classification）,AndrewNG忠告：不要用线性回归去解决分类问题。逻辑回归的回归方程和线性回归相比，在其基础上增加了一个逻辑函数（logistic函数 或者 Si
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2024-05-07 13:44:21
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Logistic回归在二十世纪初用于生物科学。 然后它被用于许多社会科学应用中。 当因变量（目标）是分类时，使用Logistic回归。例如：预测电子邮件是垃圾邮件（1）还是（0） 肿瘤是否恶性（1）与否（0） 考虑一种情况，我们需要对电子邮件是否为垃圾邮件进行分类。 如果我们对此问题使用线性回归，则需要根据可以进行的分类来设置阈值。 如果实际类别是恶性的，预测连续值为0.4且阈值为0.5，则数据点
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2023-12-26 16:05:14
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常用的分类与预测算法回归分析决策树人工神经网络贝叶斯网络支持向量机其中回归分析包括：线性回归---自变量因变量线性关系，最小二乘法求解。非线性回归--自变量因变量非线性关系，函数变换为线性关系，或非线性最小二乘方法求解。logistic回归--因变量一般有1和0两种取值，将因变量的取值范围控制再0-1范围内，表示取值为1的概率。岭回归--要求自变量之间具有多重共线性，是一种改进最小二乘法的方法。主
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2023-09-02 09:56:05
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logistic回归——PYTHON实现概述： logistic回归又称logistic回归分析，是一种线性回归模型。logistic回归应用最广泛的是处理二分类问题。比如，探讨引发疾病的危险因素，判断该病人是否患有该病；探讨房价的涨跌，进而给出在何时购买房子的最优决策。在logistic回归中，自变量可以是连续的，也可以是分立的。 以预测房价涨跌为例，选择两种不同类型的房子，一种是涨价组，另一组
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2024-03-11 06:26:52
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文章目录1. 引言2. 数例3. logistic 函数原理4. 极大似然估计求出参数值5. python 代码 1. 引言Logistic 逻辑回归比较适合分类型因变量的回归，这种问题在现实中很多，因此 Logistic 回归的应用还挺广泛的，在机器学习的一些方法中也借鉴了其中的一些思想。偶尔有学生问到，我想把这个方法梳理一下，自己也加深对这个方法的认识。2. 数例我应用了维基百科中的一个例子
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2024-06-19 09:22:13
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1.logistic回归定义logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b，而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p，p =L(w‘x+b)
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2023-06-06 10:23:51
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目录1.简介2.应用范围3.分类3.应用条件4.原理详解4.1 sigmod分类函数4.2 建立目标函数4.3 求解相关参数5.实列分析5.1 导入库5.2 读取数据（excel文件）5.3 分离数据集5.4 求解前设定5.5 求解目标函数5.6 预测5.7 预测分类 5.8 准确率6. python中sklearn函数1.简介Logistic回归又称logistic回归分析，
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2023-11-08 19:16:42
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目录1、Logistic回归2、Logistic回归代码3、Logistic回归算法实例1--从疝气病预测病马的死亡率4、小结1、Logistic回归 本篇首先阐述Logistic回归的定义，然后介绍一些最优化算法，其中包
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2024-05-01 10:51:20
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Logistic 回归 概述Logistic 回归虽然名字叫回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。须知概念Sigmoid 函数回归 概念假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合(这条直线称为最佳拟合直线)，这个拟合的过程就叫做回归。进而可以得到对这些点的拟合直线方程，那么我们根据这个回归方程，怎么进行分类呢？请看下面。
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2024-05-14 22:36:35
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# Logistic回归分析结果的Python实现
Logistic回归是一种广泛应用的统计方法，特别适用于二项分类问题。它用于建立自变量与因变量之间的关系模型，将因变量的预计值映射到0与1之间。本文将通过Python中的代码示例，帮助大家理解如何进行Logistic回归分析。
## 什么是Logistic回归？
Logistic回归是用来预测一个分类因变量的概率模型。与线性回归不同，Log
原创
2024-10-15 06:35:14
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logistic回归，是一种广义的线性回归分析模型，logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用。一、算法定义假设在多个独立自变量?1，?2，… 作用下，记y取1的概率是p=P(y=1|X)，取0的概率则为1-p取1和取0的概率之比为p/(1-p)，称为事件的优势比（odds），对odds取自然对数即得logistic变换logit( p ) = ln( p/
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2024-01-28 02:08:30
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在对临床数据的探索分析工作中，我们经常会使用Logistic回归分析去探索影响疾病的发生、发展的重要影响因素，或应用Logistic回归模型进行相关的预测分析。但是在进行Logistic回归分析时，样本含量的估计常常是令临床科研工作者最头痛的一件事了。常常纠结选哪些作为自变量或选多少个合适，因为大家通常采取的办法是选取研究中拟纳入的协变量个数的10～15倍（也有教科书上指出：经验上病例和对照的人数
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2024-07-22 21:25:28
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一、逻辑回归的作用logistic回归又称logistic回归分析，是一种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。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量（Y）就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量（X）就可以包括很多了，如年龄
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2023-11-06 19:23:10
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讲解视频在这里
逻辑回归Logistic Regression——分类算法原理简介_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibiliwww.bilibili.com
介绍逻辑回归：Logistic Regression，Logit Regression，是一种分类算法，常用于处理二分类，用来表示某件事情发生的可能性。任务是尽可能地拟合决策边界。应用：银行信用卡欺诈可能性（是
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2024-03-15 10:37:11
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