机器学习基础算法python代码实现可参考：
zlxy9892/ml_code
1 原理1.1 引入首先，在引入LR(Logistic Regression)模型之前，非常重要的一个概念是，该模型在设计之初是用来解决0/1二分类问题，虽然它的名字中有回归二字，但只是在其线性部分隐含地做了一个回归，最终目标还是以解决分类问题为主。为了较好地掌握 logistic regression 模
一,概述1,名字由来 其原名:logistic regression,之所以把其翻译为现在的这个名字:对数几率回归，而不是逻辑回归，是因为它来源于对数几率函数:y=1/(1+e^(-z))
顺便加一嘴，虽然他叫回归但是其本质是个分类模型
.
2,前世今生 通过引入单调可微函数 g(⋅)，线性回归模型就可以推广为 y=g−1(wTx)，进而将线性回归模型的连续预测值
对数几率回归（俗称：逻辑回归），它既不“逻辑”也不是“回归”，实际上它是个二分类问题，只不过是在过程中用到两个公式，一个是线性回归公式，另一个logit函数（音译为“逻辑”）。故名字拼凑为“逻辑回归”。 代价敏感时需要对几率进行“再放缩”。对数几率回归对数几率在“2.3 恭喜：高考你被录取了！”节的高考例子：为了解决一个二分类问题，先做一个“回归”（打分），再做一个“分段”（录取）。 这就是对数几
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2024-04-18 14:57:06
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机器学习笔记-逻辑回归之对数几率回归什么是逻辑回归怎么进行逻辑回归判断的区间如何界定得到对数几率拓展小结 什么是逻辑回归逻辑回归可以理解为我们通常见到的分类问题，比如一张图片，里面是不是猫。结果只有两种，是或者不是，这就是一个二分类问题。怎么进行逻辑回归我们还是使用线性回归的理论来进行逻辑回归，将输入数据量化，然后生成一个输出值，当输出值在一定范围内的时候，我们认为这是我们想要的结果（比如这张图
# 对数几率回归（Logistic Regression）的Python实现
## 简介
在机器学习领域，对数几率回归（Logistic Regression）是一种常用的分类算法。它通过将数据拟合到一个逻辑函数（logistic function）中，来预测离散的输出变量。这篇文章将教会你如何用Python实现对数几率回归算法。
## 实现步骤
下面是实现对数几率回归的一般步骤：
| 步
原创
2023-11-22 06:46:17
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阅读本文需要的背景知识点：线性回归、最大似然估计、一丢丢编程知识一、引言 前面几节我们学习了标准线性回归，然后介绍了三种正则化的方法 - 岭回归、Lasso回归、弹性网络回归，这些线性模型解决的都是回归的问题。最开始还介绍了两种简单的算法-PLA与口袋算法，他们解决的是分类问题。 那么我们能使用回归的方式来解决分类问题么，答案是肯定的，这就是下面要介绍的模型 - 对数几率回归算法1（Logi
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2024-05-21 10:50:38
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目录1. 对数几率回归1.1 求解 ω 和 b2. 对数几率回归进行垃圾邮件分类2.1 垃圾邮件分类2.2 模型评估混淆举证精度交叉验证精度准确率召回率F1 度量ROC AUC1. 对数几率回归考虑二分类任务，其输出标记 \(y \in \{0, 1\}\)，记线性回归模型产生的预测值 \(z=\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x} + b\) 是实值，于是我们需要一个将实值
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2024-01-02 19:44:15
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在当今的数据分析和机器学习领域，多分类问题是一个重要且常见的任务。通过使用Python实现对数几率回归来处理多分类问题，不仅可以提高模型的准确性，还能简化数据归类的流程。在这篇博文中，我们将详细探讨Python如何实现对数几率回归多分类，并通过各种图表和代码示例来解释这一过程。
## 背景描述
在实际应用中，许多分类问题都涉及到不止两个类别的情况。例如，在手写数字识别中，我们需要将0-9的数字
对数几率logistics回归-数据集+代码实现对于公式的推导，详情见以下内容，接下来我们实现一下对数几率回归的实现对应的实现都有注释import numpy as np
import h5py
def load_data(file_name):
'''
数据导入函数
:param file_name: (string)训练数据位置
:return: feature
原创
2023-06-09 14:15:31
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和里面的公式：...
原创
2023-06-09 14:15:51
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《机器学习：公式推导与代码实践》鲁伟著读书笔记。上一章介绍了线性回归的数学推导过程以及python实现，可以知道线性回归模型就是对数据进行线性拟合或者说是回归，然后采用训练好的模型对未来数据进行预测。那能否运用线性模型对一些数据进行分类呢，这就需要运用对数几率回归模型（logistics regression，LR）这种线性分类模型。对数几率回归的数学原理在对数几率回归中，我们需要将线性回归模型的
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2024-08-18 14:54:03
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机器学习西瓜书笔记---3.3、对数几率回归一、总结一句话总结：【系统】：系统的学习非常非常重要，所以看书是非常非常必要且高效的你之前【很多不懂的问题】，系统看书，【书上介绍的不能再详细】 1、为什么从阶跃函数变成对数几率函数（sigmoid）？【阶跃函数不连续，不可求导】：单位阶跃函数不连续，因此不能直接用作式（3.15）中的g（-）.于是我们希望找到能在一定程度上近似单位阶跃函数的“替代函数
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2020-11-28 15:04:00
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Logistic Regression简介对数几率回归，也称为逻辑回归，虽然名为“回归”，但实际上是分类学习方法。优点不仅可以预测类别，还可以得到近似概率，对许多需要利用概率辅助决策的任务很有用。直接对分类可能性建模，无需考虑数据分布的问题。对率函数任意阶可导，有很好的数学性质缺点特征空间较大时，性能表现不好容易欠拟合，一般准确率不高只适用线性可分问题基本原理分类函数考虑二分类任务，输出类别标记为
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2024-07-22 08:41:24
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sklearn应用线性回归算法Scikit-learn 简称 sklearn 是基于 Python 语言实现的机器学习算法库，它包含了常用的机器学习算法，比如回归、分类、聚类、支持向量机、随机森林等等。同时，它使用 NumPy 库进行高效的科学计算，比如线性代数、矩阵等等。Scikit-learn 是 GitHub 上最受欢迎的机器学习库之一，其最新版本是 2020 年12 月发布的 scikit
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2024-02-21 12:42:08
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先上公式推导吓吓萌新。。。嘻嘻上图中两个决策边界（虚线）的间隔为,可以把它看做求两条平行直线的距离，只是这里是超直线罢了，例如：两平行线方程分别是：Ax+By+C1=0和Ax+By+C2=0则它们之间的距离,这里的x,y写成向量形式就是x={x,y},w={A,B}. 官网地址：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#mo
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2024-03-13 21:48:49
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逻辑回归分析概述在实际的数据挖掘中，站在预测类问题的角度来看，除了需要预测连续型的因变量，还需要预判离散型的因变量。对于连续性变量的预测，例如，如何根据产品的市场价格、广告力度、销售渠道等因素预测利润的高低、基于患者的各种身体指标预测其病症的发展趋势等，基本上可以借助于多元线性回归模型、零回归模型或LASSO回归模型来解决；而对于离散型变量的判别，例如，某件商品在接下来的1个月内是否被销售、根据人
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2024-05-07 19:19:41
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一、Logistic回归的认知与应用场景Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。通常的问题是，研究某些因素条件下某个结果是否发生，比如医学中根据病人的一些症状来判断它是否患有某种病。二、LR分类器LR分类器，即Logistic Regression Classifier。在分类情形下，经过学习后的LR分类器是一组权值，当测试样本的
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2024-06-26 10:34:18
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官方英文文档地址：http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression导包：from sklearn.linear_model import LogisticRegression使用：clas
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2024-03-10 11:54:24
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目录✨主程序✨画图程序 ✨代码修改细节✨结果展示✨参考 主程序import os
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
from createPlot import createPlot
import m
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2024-06-12 18:07:35
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Logistic Regression是一个经典的判别学习分类方法。参考资料—西瓜书&&机器学习公开课-Andrew Ng。 首先我们来看为什么Logistic Regression被称为对数几率回归。几率：将一个实例映射到正例或者负例的可能性比率。令P(y=1|x;θ)
P
(
