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回归的python实现有时候你可能会遇到这样的问题：明天的天气是晴是阴？病人的肿瘤是否是阳性？……这些问题有着共同的特点：被解释变量的取值是不连续的。此时我们可以利用logistic回归的方法解答。下面便来对这一方法进行简单的介绍。Logistic回归的介绍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
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2023-08-12 14:06:35
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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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logistic回归示意图sigmoid激活函数。 这个图画的有一点神经网络的感觉。这里用到了极大似然。L 就是在各个x下，是已知分类的概率的乘积，使得这个L最大的w和b值，就是所求。求max转换为求min 将C1 C2 分类转换为 0 1 分类，为了方便写成统一的式子 转换之后可以看出式子可以统一了可以转换了，下图：统一了形式，还引入了交叉熵的概念。你离目标越远，你的步长就越大。logistic
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2024-03-25 19:12:36
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导录：引言引入sigmoid函数二元逻辑回归的损失函数梯度下降法求损失函数极小值python实现logistics回归逻辑回归的正则化逻辑回归的优点和缺点小结 引言逻辑回归从名字上看起来是回归问题， 但其是机器学习中的一种分类模型。之所以叫Logistic回归， 是因为它的算法和线性回归基本上是完全一致的，不同之处在于Logistic回归在线性回归的最后一步的基础上引入了激活函数—sigmoid
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2023-10-10 13:47:04
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1. 基本知识一、Logistic回归的一般过程 1、收集数据：采用任意方法收集数据 2、准备数据：需要进行距离计算，数据类型为数值型 3、分析数据：采用任意方法对数据进行分析 4、训练算法：寻找最佳的分类回归系数 5、测试算法：一旦训练步骤未完成，分类将会很快 6、使用算法：first，我们需要输入一些数据，将其转换成对应的结构化数值。second，基于训练好的回归系数，进行简单回归
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2024-03-20 15:40:27
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正文 在前面我们知道，感知机对数据进行分类是生成一个超平面（在二维世界中是一条直线），这个超平面可以将图中的两类点区分开。如下图所示： 但是感知机存在一个很重要的问题，那就是它是一个硬分类，我们只用sign(w*x+b)输出的+1和-1来判断点的类别。如下图所示：这么简单的判别方式真的会很有效吗？ 虽然我们已经程序测试过正确率很高，但总是让人有点担心是否在很多情况下都能很好地工作。事实上我
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2024-06-07 19:20:21
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工具：PythonCharm 书中的代码是python2的，而我用的python3，结合实践过程，这里会标注实践时遇到的问题和针对python3的修改。 实践代码和训练测试数据可以参考这里 https://github.com/stonycat/ML-in-Action 注释：本篇代码注释部分改为英文，后期我有用英文写blog的 想法，慢慢练习。 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点
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2023-08-07 21:01:58
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2017-08-12Logistic 回归，作为分类器：分别用了梯度上升，牛顿法来最优化损失函数： 1 # -*- coding: utf-8 -*-
2
3 '''
4 function: 实现Logistic回归，拟合直线，对数据进行分类；
5 利用梯度上升，随机梯度上升，改进的随机梯度上升，牛顿法分别对损失函数优化；
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2024-05-16 12:10:58
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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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logistic回归分析了。回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。 二值l
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2023-09-15 15:33:46
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## Python Logistic回归
在机器学习领域中，Logistic回归是一个用于分类问题的经典算法。它属于监督学习的一种，通过训练数据集来预测新样本的类别。本文将介绍Logistic回归的原理、应用场景和使用Python实现的示例代码。
### Logistic回归的原理
Logistic回归是一种广义线性模型（Generalized Linear Model，GLM），常用于二分
原创
2023-07-25 23:04:04
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# Logistic回归的Python实现
Logistic回归是一种广泛使用的统计学习方法，尤其适用于二分类问题。它通过一个逻辑函数 (Logistic function) 将输入变量的线性组合映射到概率值，通常用于预测某个事件发生的概率。
## 什么是Logistic回归？
Logistic回归的基本思想是，使用线性回归的思想，将线性组合的输出通过Sigmoid函数进行映射，实现对类别的
原创
2024-09-27 08:22:44
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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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Logistic回归是一种常用的分类算法，适用于二分类问题。本文将介绍如何使用Matlab实现Logistic回归方法，并通过一个示例演示其应用。 文章目录引言实现步骤1. 数据准备2. 特征缩放3. 模型训练4. 模型评估源码+数据下载 引言Logistic回归是一种广泛应用于机器学习和统计学的分类算法。它通过将线性回归的输出通过一个逻辑函数（也称为sigmoid函数）进行映射，将连续的输出转换
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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Logistic Regression逻辑回归虽言为“回归”，但是它不同于之前我们所学习的单、多变量回归用于预测，它是一个用于分类的模型。吴老师课件上的定义：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。1、分类 分类将样本赋予
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2024-03-24 19:42:36
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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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# 使用R语言进行多元Logistic回归
多元Logistic回归是一种广泛应用于分类问题的统计方法，能够处理多个自变量与二元或多元因变量之间的关系。在本文中，我们将通过一个简单的流程与代码示例来教会你如何在R语言中进行多元Logistic回归分析。
## 流程概述
下面是实现多元Logistic回归的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-21 05:29:24
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1.工作原理2. Logistic回归的优缺点优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。3. Logistic回归的一般流程收集数据：采用任意方法收集数据。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。分析数据：采用任意方法对数据进行分析。训练算法：大部分时间将用于训练，训练的目的是为了找到最佳
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2023-12-06 22:01:19
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