1.逻辑回归函数 先说明一下，逻辑回归实际上是一种分类方法，主要用于二分类问题，它的输出在0` 1，代表了属于某一类的概率,如下式为输入X属于第1类的概率，记为，一般在概率大于0.5时，将输出结果判为1，否则为0. &nbs
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2024-05-12 18:11:46
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# Python实现逻辑题的步骤
## 1. 先导入需要的库
在Python中，我们通常使用numpy库来进行数值计算，所以首先需要导入numpy库。同时我们也会用到pandas库来处理数据，因此也需要导入pandas库。
```python
import numpy as np # 导入numpy库
import pandas as pd # 导入pandas库
```
## 2. 准
原创
2024-03-15 06:04:04
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目录1、介绍2、Logistic回归2.1数据可视化2.2实现2.2.1 Sigmoid函数2.2.2 代价函数和梯度2.2.2.1 代价函数2.2.2.2 梯度下降2.2.3 寻找最优参数2.2.4 评估逻辑回归3、正则化逻辑回归3.1 数据可视化3.2 特征映射3.3 代价函数和梯度3.4 寻找最优参数3.5 评估正则化逻辑回归4、参考 1、介绍在本练习中，您将实现逻辑回归并将其应用于两个不
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2024-10-18 12:45:51
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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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在前面所介绍的线性回归, 岭回归和Lasso回归这三种回归模型中, 其输出变量均为连续型, 比如常见的线性回归模型为:其写成矩阵形式为:现在这里的输出为连续型变量, 但是实际中会有"输出为离散型变量"这样的需求, 比如给定特征预测是否离职(1表示离职, 0表示不离职). 显然这时不能直接使用线性回归模型, 而逻辑回归就派上用场了.1. 逻辑回归引用百度百科定义逻辑(logistic)回归, 又称l
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2023-08-09 17:07:59
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逻辑回归实际上是应用回归思想的分类算法。先来看比较一般的线性回归，假设第 i 条数据有 n 个特征，我们用来预测的参数是，那么根据这 n 个特征我们对该数据的预测值为. 但是这样的线性回归预测出来的值是连续的，而分类算法中预测值必然是离散的。特别的，对于二分类问题，预测值是0或1. 因此我们就需要一个方法将预测值压缩到（0，1）之间。逻辑回归使用sigmoid函数将预测值压缩到（0，1）之间，其形
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2024-03-29 07:13:17
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# 如何在Python中实现逻辑回归模型
逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。在本篇文章中，我将指导你如何实现一个简单的逻辑回归模型。实现的基本流程包含以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --------------------------- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
本文主要介绍 Python 字节码、Python 虚拟机内幕以及 dis 模块的简单应用。阅读本文预计 10 min. 初探Python字节码和dis模块1. 前言2. Python 字节码2.1 汇编与反汇编2.2 什么是 Python 字节码呢？2.3 为什么需要 Python 字节码？3. Python 虚拟机内幕4. dis 模块4.1 访问和理解 Python 字节码4.2 dis()
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2024-05-13 12:48:35
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逻辑回归进行分类的主要思想就是：根据现有的数据对分类边界线建立回归公式，对此进行分类。训练分类器就是要找到最佳拟合参数。使用的就是最优化算法。
logistic回归的优缺点
优点：计算代价不大，易于分类或理解
缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高逻辑回归对于一般的分类情况，用一条直接就可以清晰的划分边界。
\begin{aligned}
h_θ(x) = f(θ_0 + x_1θ_1 + x_2θ_
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2023-07-03 18:07:33
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背景众所周知python在机器学习实践中的应用广泛深入，而在我们业务中的应用集中在提供线上实时风控输出服务，比如国内业务的模型在线服务架构和海外业务的后台决策引擎架构。这两种应用的结合就要求我们考虑如何高效安全便捷地来实现模型的在线部署，为上游提供服务。在我们的考虑中，无论是代码复杂程度和业务场景，还是语言本身的特点，模型部署都有趋于向微服务架构转型的趋势和需要。一方面，需要进行代码分离来明确责任
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2023-08-22 23:33:52
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python中的全部特殊方法本部分内容可以参考官方网址
python中一共有83个特殊方法，其中47个用于算术运算、位运算和比较操作。我根据《流畅的python》中的整理，摘录如下两个表格表1:跟运算符无关的特殊方法类 别方法名字符串/字节序列表示形式__repr__、__str__、__format__、__bytes__数值转换__abs__、__bool__、__comple
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2024-06-07 22:05:22
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一、什么是模块？Python 模块(Module)，是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和Python语句。（模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码。）简单的说：模块就是包含函数（对象）的文件。二、为什么要创建模块？首先，直接回答这个问题，为什么要创建和使用模块？———为了更好的共享代码，即为了代码的重用。当然我们可以在代码基中需要的地方通过复
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2023-08-09 15:46:08
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背景众所周知python在机器学习实践中的应用广泛深入，而在我们业务中的应用集中在提供线上实时风控输出服务，比如国内业务的模型在线服务架构和海外业务的后台决策引擎架构。这两种应用的结合就要求我们考虑如何高效安全便捷地来实现模型的在线部署，为上游提供服务。在我们的考虑中，无论是代码复杂程度和业务场景，还是语言本身的特点，模型部署都有趋于向微服务架构转型的趋势和需要。一方面，需要进行代码分离来明确责任
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2023-08-22 23:34:17
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Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶API。为了实现猫狗大战，对keras进行学习，今天用keras实现一个简单的线性回归模型。首先导入库import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.models import Sequential #导入keras中的Sequential API。
f
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2023-08-17 07:07:05
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学完线性回归，逻辑回归建模+评估模型的过程就相对好理解很多。其实就是换汤不换药。逻辑回归不是回归算法，而是分类算法，准确来说，叫逻辑分类逻辑分类本质上是二分分类，即分类结果标签只有两个逻辑回归建模-评估模型的过程如何建立有序的二维数据结构1.字典是无序的，所以引入一个OrderedDict来让顺序变成有序2.数据集转成Pandas的二维数据结构进行处理如何实现逻辑回归1.提取出特征和标签提取出某一
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2023-10-26 10:38:12
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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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逻辑回归实现逻辑回归定义：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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2023-10-08 18:59:02
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理解多个预测变量与连续响应变量之间关系通常适用线性回归，但当响应变量为类别变量时需要适用逻辑回归。 逻辑回归是尝试从数据集中把W观测记录分为不同类别的分类算法。常见的分类回归场景有：通过信用分和账户余额预测客户贷款是否违约通过篮球比赛中平均抢得篮板球次数及平均每场得分预测是否被NBA选中通过特定城市的房屋大小及盥洗室数量预测房价是否为200w以上相比于线性回归的响应值是连续变量，上述示例的响应变量
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2023-06-30 10:40:29
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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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文章目录一、逻辑回归简介二、逻辑回归的数学原理1. Sigmoid函数2. 预测回归与分类的转化3. 似然函数4. 求偏导和参数更新5. S o f t m a x SoftmaxSoftmax 多分类
三、Python实现逻辑回归和 s o f t a m x softamxsoftamx 多分类总结
一、逻辑回归简介在机器学习中，我们需要大量样本数据去训练模型来使模型
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2023-09-15 19:35:09
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