逻辑回归又称logistic回归，逻辑斯谛回归，是一种广义的线性回归分析模型。1. Sigmod函数 Sigmoid函数也是神经网络中常用的函数，用于把x从负无穷到正无穷压缩到y从0到1之间。画出来就是一条S型曲线，如下图中的蓝色曲线： 它以0点为中心对称，公式如下： 当x值接近负无穷时，分母很大，S(x)接近0，当x接近正无穷时，分母接近1，S(x)接近1，当x为0时，S(x)为1/2在正中间。
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2024-03-29 22:12:55
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Classification（分类）1、问题背景：特殊的样本点会使得分界点发生漂移，影响准确性。 Hypothesis representation（假设函数表达式）1、Logistic regression Model（逻辑回归模型）：（1）Sigmoid function / Logistic function S型函数/逻辑函数： （2）g(z)图像： （3）h
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，
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。#三大件
import numpy as np
import pandas as
图形图层语法耗油量数据散点图散点图+回归线散点图+回归线+分面四种不同标度的图例（大小、颜色、形状、颜色）坐标系保存图形对象读入图形对象将图片保存成png格式 library(ggplot2)耗油量数据散点图发动机排量(以升为单位displ)对高速公路耗油量(英里每加仑hwy)散点图。点根据汽缸数目着色。该图可以发现影响燃油经济性最重要的因素：发动机排量大小。qplot(displ, hwy,
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2023-08-10 22:06:02
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简述决策线是2特征时的分类超平面方程，当方程不能表示成y=f(x)或者x=f(y)形式时，不能直接用x或者y方向的单向采样绘制决策线。zyq给出的做法是，在一个范围内用采样的点(x,y)去激活分类器，得到其类别，从而得到这个范围内各个采样点的类别，将不同类别的点绘制成不同颜色，可以展示出分类面的形状特征。这种做法的缺陷是，采样范围难以察觉，并且得到的实际上是决策线两侧的点。可以用pyplot下的c
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2023-11-13 22:45:08
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ID3C4.5CART 下表给出了ID3，C4.5和CART的一个比较总结。希望可以帮助大家理解。7. 决策树算法小结终于到了最后的总结阶段了，这里我们不再纠结于ID3, C4.5和 CART，我们来看看决策树算法作为一个大类别的分类回归算法的优缺点。这部分总结于scikit-learn的英文文档。首先我们看看决策树算法的优点：1）简单直观，生成的决策树很直观。2）基本不需要预处理，不需要提前归一
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2024-03-28 22:58:05
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give i...
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2019-01-19 17:57:00
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机器学习—决策树算法的python实现想要实现的效果先来看下结果程序原理数据完整代码（附有具体解析） 想要实现的效果对于这个不好玩的决策树，我想要得到的就是通过决策树训练我的数据然后生成这棵决策树，再进行测试，把辣鸡数据输入得出最后的预测结果先来看下结果1.得到的辣鸡决策树 哇，调用graph模块竟然可直接生成如下的PDF图片诶 2.那随手在来张测试结果的截图吧程序原理这个什么鬼原理就是先将训练
大数据需要会的基本算法前言数学就像一条章鱼，它有触手可以触及到几乎每个学科上面。虽然大部分人在上学的时候有系统的学习，但都没有进行深入的研究和运用，只是拿来拓展自己的思维逻辑。但是如果你想从事数学相关的研究或者岗位，你将不得不努力学习数学。如果你已经完成了数学学位或一些技能学位，你可能会知道你所学的是否都是必要的。你可能想知道：做大数据需要掌握多少数学知识？在这篇文章中，我们将简单了解大数据需要掌
一、逻辑斯蒂回归利用手写数字实现逻辑斯蒂回归，在线性感知算法中，我们使用f(x) = x函数，作为激励函数，而在逻辑斯蒂回归中，我们将采用sigmoid函数作为激励函数，所以它被称为sigmoid回归也叫做对数几率回归，需要注意的是，虽然它的名字中带有回归，但事实上它并不是一种回归算法，而是一种分类算法，它的优点是，它是直接对分类的可能性进行建模的，无需进行实现的假设数据分布，这样就避免了假设分布
1.决策边界：根据logistic回归方程的假设函数h(x)=g(），g(z)=1/(1+e^(-z))，g(z){0,1},可知当g(z)>=0.5时z>=0，相反z<0，分类时只要满足z=>=0就可以实现分类，（=theta_i*x_i,也就是向量theta是决策边界z的法向量，即，后面svm后用到）当参数确定时，即可绘制出一条线，关于线性可分，非线性可分，请移步这里（
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2024-03-21 11:01:43
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逻辑回归案例二：鸢尾花数据分类，决策边界绘制逐步代码讲解1 数据加载2 数据EDA3 模型创建及应用3.1 数据切分3.2 创建模型与分类3.3 决策边界绘制
原创
2022-07-11 11:37:24
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线性回归是回归模型感知器、逻辑回归以及SVM是分类模型线性回归：f(x)=wx+b感知器：f(x)=sign(wx+b)其中sign是个符号函数，若wx+b>=0取+1，若wx+b<0取-1它的学习策略是最小化误分类点到超平面的距离，逻辑回归：f(x)=sigmoid(wx+b)取值范围在0-1之间。感知器和SVM的对比：它俩都是用于分类的模型，且都以sign符号函数作为分类决策函数。
2. 线性回归将线性回归作为深度学习第一个入门的模型，让我们一起来实现吧！ 因为要用到画图，数据制图，所以需要安装matplotlip，使用pip或者anaconda安装都可以。pip install matplotlib我们可以利用**scatter( )**方法制作散点图，但是需要注意，使用matplotlib制图时，**传入的Tensor数据格式必须转换成Numpy格式的数据。**示例如下：
一直听闻Logistic Regression逻辑回归的大名，比如吴军博士在《数学之美》中提到，Google是利用逻辑回归预测搜索广告的点击率。因为自己一直对个性化广告感兴趣，于是疯狂google过逻辑回归的资料，但没有一个网页资料能很好地讲清到底逻辑回归是什么。幸好，在CS229第三节课介绍了逻辑回归，第四节课介绍了广义线性模型，综合起来总算让我对逻辑回归有了一定的理解。与课程的顺序相
分类问题是我们在各个行业的商业业务中遇到的主要问题之一。在本文中，我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论，逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。 上面列出的算法都是用来解决分类问题（SVM和DT也被用于回归，但这不在我们的讨论
决策树回归 Decision Tree Regression 带有决策树的 1D 回归。 决策树用于拟合正数曲线和加噪声观测。因此，它学习接近主数曲线的局部线性回归。 我们可以看到，如果树的最大深度（由最大深度参数控制）设置得过高，则决策树会学习训练数据的细节，并从噪声中学习，即它们过度拟合。
原创
2023-03-17 21:13:55
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# 如何使用Python绘制逻辑回归图
在机器学习中，逻辑回归是一种常见的分类算法。通过Python绘制逻辑回归图，可以直观地显示模型对数据的分类能力。在本文中，我们将通过一系列步骤来实现这个目标。
## 整体流程
我们可以将整个流程分为以下几步：
| 步骤 | 描述 |
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一 、决策树原理： 基本的分类与回归方法，通过对每个结点进行划分，选择“是”和“否”。 对于分类问题：测试样本点到达的叶子节点，输出分类结果。 对于回归问题：测试样本点到达的叶子节点上所有样本点输出值的平均值，即为测试样本点的输出值；对于决策树来说，回归和分类唯一的区别在于最终通过叶子节点（预测阶段，测试样本点所到达决策树的
