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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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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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 -*-
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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——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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本文主要研究的是Python机器学习logistic回归的相关内容，同时介绍了一些机器学习中的概念，具体如下。拟合、插值和逼近是数值分析的三大工具回归：对一直公式的位置参数进行估计拟合：把平面上的一些系列点，用一条光滑曲线连接起来logistic主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式、以此进行分类sigmoid函数：在神经网络中它是所谓的激励函数。当输入大于0时，输出趋向于1，输入小于0时
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2023-09-05 16:34:27
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## 用R语言做Logistic回归分析
Logistic回归是一种用于预测二分类问题的统计模型。在实际应用中，我们经常需要通过Logistic回归来分析某些因素对于二分类结果的影响程度。在本文中，我们将介绍如何使用R语言进行Logistic回归分析。
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备一份包含自变量和因变量的数据集。假设我们有一份包含了某些学生考试成绩和是否通过考试的数据集，我们想要
原创
2024-04-29 03:33:25
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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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在上文中提到图片相似度比对算法，得出了图片的相似度数据。接下来最重要的是通过相似度数据来得出图片是否相似，也就是对于多个数据进行计算得到相似与不相似两个结果。这就要使用分类回归——logistic回归了。由于本人对于机器学习造诣不足，本文不过多的涉及回归模型的原理讲解，只对模型的java实现与模型在本
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2024-03-26 14:55:08
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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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Python 之 sklearn——logistic回归尽管从名字上看逻辑回归模型属于回归模型，但是实际上它是一个线性分类模型。logistic回归又称logit回归，是最大熵分类或者对数线性分类器。该模型使用逻辑函数对描述单个试验可能结果的概率进行建模。sklearn 里的 LogisticRegression 类，可以处理 2 分类问题 One-vs-Rest 问题。同时可以实施 l1 l2
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2023-08-07 21:17:23
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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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目录一、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类1.1 Logistic回归的一般过程1.2 Sigmoid函数二、基于优化方法的最佳回归系数确定2.1 梯度上升算法2.2 梯度下降算法2.3 使用梯度上升找到最佳参数2.4 分析数据画出决策边界三、训练算法：随机梯度上升算法3.1 随机梯度上升算法3.2 随机梯度上升算法改进四、从疝气病症预测病马的死亡率4.1 准备数据：处理数据中的
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2024-04-12 09:25:22
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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
