1，什么是逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归用于二分分类问题，二分分类问题的标签值只有两个，比如 对于一首歌喜欢或者不喜欢；对于一件商品，喜欢或者不喜欢；对于某个考生，考试成绩 及格或者不及格。其思想也是基于线性回归（Logistic Regression属于广义线性回归模型），分类算法用到了逻辑函数 ，因为逻辑函数的参数又用到了线性回归函数，所以才被称为逻辑回归。逻辑函数
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2023-10-08 20:00:37
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文章目录一、逻辑回归二、算法原理介绍三、代码实现3.1 sklearn-API介绍3.2 sklearn-代码实现3.3 python手写代码实现四、总结五、算法系列 一、逻辑回归逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，属于机器学习中的监督学习。其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过给定的n组数据（训练集
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2023-09-19 11:11:42
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1.逻辑回归概念逻辑分类（Logistic Classification）是一种线性模型，可以表示为，w是训练得到的权重参数（Weight）；
x是样本特征数据(逻辑回归一般要求需要对x进行归一化处理，常见的做法有最大最小值归一化：(x-min(x))/(max(x)-min(x))，0均值标准化:(x-μ)/δ)；
y是对应的分类变量（注意这里的0、1、2、3只是表示对应的标称分类，并不表示具体
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2023-09-24 22:33:12
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目录1 简介2 逻辑回归的应用3 逻辑回归的适用范围4 逻辑回归与线性回归的区别联系5 逻辑回归训练 1 简介概念： 是分类变量的分类算法2 逻辑回归的应用（1）预测某人是否有心脏病 （2）预测病人的致死率 （3）预测用户的购买意向 （4）预测工程或产品的失败率 （5）预测房主拖欠抵押贷款的可能性3 逻辑回归的适用范围（1）两面性的问题 （2）需要计算可能性 （3）需要一个线性决策边界 （4）需
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2024-02-19 22:24:58
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机器学习算法笔记（二）：逻辑回归在学习机器学习的过程中，结合数学推导和手写实现，可以加深对相关算法的认识。本部分教程将基于python实现机器学习的常用算法，来加强对算法的理解以及coding能力，仅供学习交流使用，请勿随意转载。本篇继续逻辑回归算法的学习，全文分为三个部分：数学推导python实现逻辑回归优缺点分析一、逻辑回归的数学推导 逻辑回归（LogisticRegression）名为回归
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2023-06-13 20:17:55
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用Python实现逻辑回归问题怎样快速实现用Python实现逻辑回归，怎样优化逻辑回归概述这里我采用了百度的AIstudio平台，因为AIstudio预装了python3.7版本，还有其他Python必要的库，比如说Numpy库，matplotlib库，这些库在机器学习中都比较常用。 我代码主要逻辑先是读取文件中的数据，第二步是数据处理，第三步就是逻辑回归运算，第四步就是画图 我多使用了矩阵操作，
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2024-04-12 23:08:57
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数据我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。导入数据并查看import numpy as np
import pandas
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2023-07-05 22:24:17
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在说逻辑回归前，还是得提一提他的兄弟，线性回归。在某些地方，逻辑回归算法和线性回归算法是类似的。但它和线性回归最大的不同在于，逻辑回归是作用是分类的。
在说逻辑回归前，还是得提一提他的兄弟，线性回归。在某些地方，逻辑回归算法和线性回归算法是类似的。但它和线性回归最大的不同在于，逻辑回归是作用是分类的。还记得之前说的吗，线性回归其实就是求出一条拟合空间中所
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2023-12-08 16:58:45
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目录1. 逻辑回归模型介绍1.1 Logistic分布1.2 Logistic回归1.3 代价函数1.4 求解1.5 正则化1.5.1 L1正则化1.5.2 L2正则化1.5.3 L1正则化和L2正则化区别2 与其他模型的对比2.1 与线性回归2.2 与 SVM2.3 与朴素贝叶斯3. 模型细节3.1 为什么适合离散特征3.2 为什么不用平方误差 1. 逻辑回归模型介绍Logistic Regr
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2023-12-24 11:07:35
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上一篇博文中的例子，其中有几处小小的错误，比如没有使用激活函数，导致正向传播的过程中没有消除线性化，对离散型的非线性标签数据（Y值），输出结果时没有将其概率化。另外，损失函数也有一点问题，我在测试过程中发现和预期并不一致。这里做了一些修改，并加入了b值，使逻辑回归的元素完整，取得了更好的拟合效果。逻辑回归损失函数推导过程如下：本例构造了一个三层网络，输入（2cell），隐藏（10cell），输出（
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2024-02-19 22:54:44
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之前的几篇博文，我们接触了不少带“回归”二字的算法，回归树、线性回归、岭回归，无一例外都是区别于分类算法，用来处理和预测连续型标签的算法。然而，逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来，要先从线性回归开始。线性回归是机器学习中最简单的回归算法，对任意样本，它写作一个几乎人人熟悉的方程： ω被统称为模型的参
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2024-07-26 13:59:43
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1、描述逻辑（Logistic）回归是分类算法中最基础也是最重要的手段，因此，掌握其内在原理是非常必要的。逻辑回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分问题（即结果要么是0，要么是1）。2、初识逻辑回归是在线性回归的基础上，将线性模型通过一个函数，转化为结果只有0/1的分类模型。其建模过程与线性回归相似：①寻找预测函数 ②构造代价函数 ③使得代价函数最小并求得回归参数 线性
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2024-04-16 15:49:49
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逻辑回归可以用在CTR(Click Through Rate)预估上，即通常所说的点击率预估。点击率预估的意义在于，搜索引擎等广告平台想要赚更多的钱，就要通过某一种机制让赚钱最多的广告排在前面（或有更多的概率被展示）。 一、排序规则 rankScore=CTR∗bidPrice bidPrice是指广告主给出的竞拍价格，CTR就是我们预估的该广告的点击率，总体结果越高越容易被展示。 当然，这个最
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2024-06-12 20:26:37
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# Python逻辑回归实现多分类
## 引言
在机器学习领域中，逻辑回归是一种常用的分类算法。它可以用于二分类问题，但也可以通过一些技巧扩展到多分类问题。本文将介绍如何使用Python实现逻辑回归的多分类任务。
## 整体流程
下面是完成这个任务的整体流程。我们将使用scikit-learn库来构建逻辑回归模型。
```mermaid
erDiagram
|数据准备|
|训
原创
2023-12-23 05:20:16
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模型实例_逻辑回归关于泰坦尼克号乘客的⽣还率利用Python进行数据分析(第二版).pdfIntroduction to scikit-le
原创
2022-07-18 15:14:15
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文章目录目录文章目录一、逻辑回归介绍二、逻辑回归代码实现2.1 构造数据 2.2 导入库拟合数据，打印预测。2.3 打印概率2.4 计算系数和截距三、逻辑回归案例 ——股票客户流失案例3.1 数据预处理3.2. 模型的搭建与使用 一、逻辑回归介绍 逻辑回归是一种分类模型，但为什么会含有回归二字了，是因为算法原理同样涉及到回归方程，方程如下： 
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2023-10-16 22:17:46
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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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逻辑回归（Logistic Regression） 逻辑回归是一个非常经典的算法，用于解决分类问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性，其有着简单、可并行化、可解释强的特点。逻辑回归虽然被称为回归，实际上是分类模型，并常用于二分类。注：“可能性”而不是数学上的“概率”，逻辑回归的结果并非数学定义中的概
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2023-07-05 12:09:53
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逻辑回归 逻辑回归简介 [了解]应用场景 预测疾病(是阳性,不是阳性) 银行信任贷款(房贷,还是不房贷) 情感分析(正面,负面) 预测广告点击率(点击,不点击)  
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2024-08-30 19:28:37
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本文所有代码及数据可下载。Scikit Learn 篇：Light 版scikit learn内置了逻辑回归，对于小规模的应用较为简单，一般使用如下代码即可from sklearn.linear_model.logistic import LogisticRegression
classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(X_train, y_t
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2024-06-12 22:14:33
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