内容目录 LR算法理解逻辑回归适用性逻辑回归的假设损失函数推导梯度下降推导LR的优缺点线性回归与逻辑回归的区别逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别LR算法理解 一句话概括逻辑回归：假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法,运用梯度下降来求解参数,达到将数据二分类的目的。包含了以下5个方面 ：1.逻辑回归的假设条件2.逻辑回归的损失函数3.逻辑回归的求解方法4.逻辑回归的目的5.逻辑回归如何分类逻
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2024-04-16 08:34:01
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阈值化 在各种图形进行处理操作的过程中，常常需要对图像中的像素做出取舍决策，直接剔除一些低于或者高于一定值的像素。 阈值可以被看作是最简单的图像分割方法，这样的图像分割方法基于图像中物体与背景直接的灰度差异，属于像素级别的分割，用图像中每一
本文是设计的一个案例，不能适用于所有的设计，把经验分享给大家。连杆结构是机械结构中常用的之一，包括连杆本身和连接连杆的铰链设计。连杆的设计主要就是注意材料的选取，满足使用中的强度和刚度要求。对于铰链，则是注意如何设计紧凑的结构。1. 铰链设计一带螺纹通孔的销钉轴，强度高，表面光洁；螺钉是带边的，可以防止连杆横向滑出；连杆和销钉轴之间是间隙配合，间隙0.1就足够了，别太大；连杆和连杆之间的摩擦可能会
一、阈值分割阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，原理是把图像象素点分为若干类。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一致属性。这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。二、常见的 5 种阈值分割法2.1、 二进制阈值化分割原理：先要选定一个特定的阈值，比如：127；新的
逻辑回归算法相信很多人都很熟悉，也算是我比较熟悉的算法之一了，毕业论文当时的项目就是用的这个算法。这个算法可能不想随机森林、SVM、神经网络、GBDT等分类算法那么复杂那么高深的样子，可是绝对不能小看这个算法，因为它有几个优点是那几个算法无法达到的，一是逻辑回归的算法已经比较成熟，预测较为准确；二是模型求出的系数易于理解，便于解释，不属于黑盒模型，尤其在银行业，80%的预测是使用逻辑回归；三是结果
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2024-07-12 15:11:10
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1. 阈值如果某个逻辑回归模型对某封电子邮件进行预测时返回的概率为 0.9995，则表示该模型预测这封邮件非常可能是垃圾邮件。相反，在同一个逻辑回归模型中预测分数为 0.0003 的另一封电子邮件很可能不是垃圾邮件。可如果某封电子邮件的预测分数为 0.6 呢？为了将逻辑回归值映射到二元类别，您必须指定分类阈值（也称为判定阈值）。如果值高于该阈值，则表示“垃圾邮件”；如果值低于该阈值，则
1.逻辑回归解决什么问题？逻辑回归用于分类问题。对于二分类问题，输入多个特征，输出为是或不是（也可以写作1或0）。逻辑回归就是这样一个用于分类的模型。2.什么是逻辑回归？逻辑回归建立在线性回归的基础上。首先，线性回归将多个特征映射到一个变量。之后，在这个变量上设置一个阈值。大于这个阈值的判断为是，输出1；小于这个阈值的判断为否，输出0。也可以不输出1或0，而输出是1的概率，再由概率是否大于0.5判
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2023-12-17 13:35:43
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分类问题Logistic回归算法如果使用直线来拟合数据的话，我们将分类器输出阈值设为0.5，若，则可以预测，否则认为。但是如果我们再训练集中再添加一个Tumor Size很大的点，再运行线性回归我们会得到另一条直线去拟合数据，此时如果再选择0.5作为阈值则分类结果不理想。所以线性回归通常不是解决分类问题的好方法。当面对一个分类问题时，我们应该如何选择假设方程？在logistic回归模型中我们通常将
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2024-07-09 18:43:43
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代码实现（1）数据处理；（2）sigmoid函数；（3）梯度上升算法； （4）改进的随机梯度上升算法； （5）绘图# -*- coding:UTF-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
"""
函数说明:加载数据
Parameters:
无
Returns:
dat
概述逻辑回归要求数据类型为数值型。逻辑回归与线性回归的区别：逻辑回归的迭代过程就是为每个特征寻找一个系数，这些系数也叫做回归系数，如果直接计算∑θixi那么就是线性回归，要转化为逻辑回归，则需要将上述值通过sigmoid函数，即sigmiod（∑θixi），将一个连续值转化为一个概率值，从而根据门限判定所属的类别。逻辑回归模型：最简单的逻辑回归模型∑θixi即将mapFeature（xi）与回归系
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2024-03-19 20:42:33
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链接：pan.baidu.com/s/134nDSt_yF1GbJkJVmr4P_g 提取码：91vd 逻辑回归一、题目二、目的三、平台四、基本原理1. 逻辑回归2. 损失函数五、实验步骤1. 数据可视化2. 将线性回归参数初始化为0，计算代价函数(cost function)的初始值3. 选择一种优化方法求解逻辑回归参数3.1. 梯度下降法3.2. 牛顿迭代法4. 某学生两次考试成绩分别为 42
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2023-12-23 20:28:09
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逻辑回归阈值修改 #使用sklearn乳腺癌数据集验证 from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR import numpy as ...
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2021-09-14 09:50:00
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参考链接运放：如何防止放大电路自激自激振荡的引起，主要是由于放大器内部是由多级直流放大器组成的，由于每级放大器的输出以及后一级放大器的输入都存在输出阻抗，输入阻抗和分布电容。这样在级间都存在R-C相移网络。当信号每通过一级R-C网络后就要产生一个附加相移。此外，在运放的外部偏置电阻和运放输入电容，分布电容电感，寄生电容电感都有可能产生附加相移。结果运放输出的信号通过负反馈回路再叠加增到180度附加
逻辑回归算法的Python实现代码import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# Get data as DataFrame Object
df = pd.read_csv('/Users/air/Macro/MegaChen/Study/ProgramOfStu
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2024-08-19 01:45:39
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逻辑回归与梯度下降策略之Python实现1. 映射到概率的函数sigmoid2. 返回预测结果值model函数3. 计算损失值cost4. 计算梯度gradient5. 进行参数更新6. 计算精度 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。 这里
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2024-08-01 08:55:01
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回归分析对我们来说并不陌生，早在小学的时候，有一种题目是从数列中 找规律，然后填出?一个数字。例如一个数列为“1、4、7、10、__”，请找 出规律填出?一个数字。对于这个简单的数列很容易看出规律，每一个后面的 数字是前一个加“3”得到的，因此横线处应该填写 13。实际上我们已经找到 了这个数列的函数表达式，也预测出了?一个值，只是我们当时只知道用“加 3”这样的方式表示。 在统计学中，回归分析法
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2024-05-05 20:24:49
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梯度下降求解逻辑回归 - 算法实现相关模块 - 三大件 #三大件
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline 数据集 - 大学录取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
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2023-12-24 08:20:38
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逻辑回归适用类型：解决二分类问题逻辑回归的出现：线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类问题，我们需要根据预测的结果判定其属于正类还是负类。所以逻辑回归就是将线性回归的结果，通过Sigmoid函数映射到(0，1)之间线性回归的决策函数：数据与θ的乘法，数据的矩阵格式(样本数×列数)，θ的矩阵格式(列数×1)将其通过Sigmoid函数，获得逻辑回归的决策函数使用Sigmoid函数的原因：可以对(-∞
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2024-06-26 10:45:23
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文章目录模型步骤模型假设模型评估最佳模型过拟合问题解决措施Redesign the Model AgainRegularization错误分析模型选择交叉验证N-折交叉验证 模型步骤step1：模型假设，选择模型框架（线性模型） step2：模型评估，如何判断众多模型的好坏（损失函数） step3：模型优化，如何筛选最优的模型（梯度下降）模型假设 选择使用的是线性模型，特征乘上各自的权重加上偏移
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2024-03-22 15:35:41
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作为归纳系统的深度学习 AI的一个重要理论分支为模式识别，其中另外一个理论系统为专家系统；模式识别分离处基于ND系统的模式识别和基于数据的模式识别即是机器学习；机器学习有众多方法，大多数分类器在数学模型上可形式化为不同形式的神经网络。  
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2024-08-20 17:31:43
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