Logistic回归–未正则化回归中用到的公式列举如下:sigmoid 函数用线性回归解决分类问题是不妥的，因此需要对其做一个转化，令： g 代表一个常用的逻辑函数（logistic function）为S形函数（Sigmoid function），公式为： 合起来，我们得到逻辑回归模型的假设函数： 本质上将一个线性表达式映射到了sigmoid函数中，该函数是一个S型曲线，当 时， ，将其分类为
逻辑回归在训练的初始阶段，将要构建一个逻辑回归模型来预测，某个学生是否被大学录取。设想你是大学相关部分的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。对于每一个训练样本，你有他们两次测试的评分和最后是被录取的结果。为了完成这个预测任务，我们准备构建一个可以基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型。#导入需要的库
import
介绍逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的算法。与线性回归不同，逻辑回归可以处理离散输出变量，并且能够提供概率估计。原理Sigmoid函数逻辑回归使用Sigmoid函数将线性组合转换为概率值。Sigmoid函数的公式如下：其中，是输入的线性组合，是权重向量，是输入特征向量，是偏置项。Sigmoid函数的值域在之间，表示为样本属于正类的概率。损失函数逻辑回归使用交叉熵损失函数来衡量模型的性能。对于二元分
原创
2023-05-19 10:19:12
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01为什么需要逻辑回归？从前面的学习中知道，线性回归对数据的要求非常严格，比如自变脸必须满足正态分布，特征之间的多重共线性需要消除，实际生活中的数据无法彻底满足这些要求，因此它在现实场景中的应用效果有限。为了解决那些不满足线性回归的严格要求的数据分析需求，我们需要逻辑回归。逻辑回归由线性回归变化而来，它对数据的要求没那么高，分类效力很强，对数据不需要做消除多重共线性之类的预处理。逻辑回归有以下三个
概念 代价函数关于参数的偏导 梯度下降法最终的推导公式如下 多分类问题可以转为2分类问题 正则化处理可以防止过拟合，下面是正则化后的代价函数和求导后的式子 正确率和召回率F1指标 &n
原创
2022-06-27 21:32:06
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logistic回归是一种广义的线性回归，通过构造回归函数，利用机器学习来实现分类或者预测。原理上一文简单介绍了线性回归，与逻辑回归的原理是类似的。预测函数(h)。该函数就是分类函数，用来预测输入数据的判断结果。过程非常关键，需要预测函数的“大概形式”， 比如是线性还是非线性的。 本文参考机器学习实战的相应部分，看一下数据集。// 两个特征
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2023-08-11 19:27:58
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1 定义的一些公式逻辑回归可以看作是一个单一的神经元，用来实现二分类问题。上述式子是逻辑回归的一般定义式。代表单个样本的预测值，y为实际值。最大似然估计原理： 损失函数（单个样本）：与上式相比多了一个负号，即是求损失函数的最小值.代价函数(m个样本的累加)：sigmoid函数的导数2 逻辑回归的实现步骤Step1: 前向传播：其中A代表预测输出, 代表sigmoid函数。St
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2023-07-04 01:17:45
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逻辑回归是个二分类问题，而不是回归问题。 一般对数据集先用逻辑回归（最简单的分类）然后再用普通分类算法。基础公式：y(i)=θTx(i)+Ei
y
(
i
)
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2023-07-02 20:03:17
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一、Sigmoid/Logistic函数： 我们定义逻辑回归的预测函数为ℎ?(?) = ?(???) ， 其中g(x)函数是sigmoid函数。 注意此处?，x都是列向量；二、决策边界： 1、? = [-3; 1; 1] x = [0; x1; x2] 2、? = [-1; 0; 0; 1; 1] x = [0; x1; x2; x12; x22] 3、这是更复杂的逻辑边界：三、逻辑回归的代价函数
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2023-08-15 14:53:26
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逻辑回归（Logistic Regression） 逻辑回归是一个非常经典的算法，用于解决分类问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性，其有着简单、可并行化、可解释强的特点。逻辑回归虽然被称为回归，实际上是分类模型，并常用于二分类。注：“可能性”而不是数学上的“概率”，逻辑回归的结果并非数学定义中的概
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2023-07-05 12:09:53
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各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的逻辑回归算法。内容主要有：(1) 算法原理；(2) 精确率和召回率；(3) 实例应用--癌症病例预测。文末有数据集和python完整代码1. 概念理解逻辑回归，简称LR，它的特点是能够将我们的特征输入集合转化为0和1这两类的概率。一般来说，回归不用在分类问题上，但逻辑回归却能在二分类(即分成两类问题)上表现很好。逻辑回归本质上是线性回归，只是
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2023-08-31 07:56:48
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逻辑回归--简介 逻辑回归(Logistic Regression)就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 Logistic回归虽然名字里带“回归”，
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2023-07-25 13:27:51
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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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前言上面我们介绍了线性回归, 岭回归, Lasso回归, 今天我们来看看另外一种模型—"逻辑回归". 虽然它有"回归"一词, 但解决的却是分类问题目录1. 逻辑回归2. 优缺点及优化问题3. 实际案例应用4. 总结正文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"
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2023-11-22 17:03:25
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我们今天的主题通常在用sas拟合逻辑回归模型的时候，我们会使用逐步回归，最优得分统计模型的等方法去拟合模型。而在接触机器学习算法用R和python实践之后，我们会了解到梯度上升算法，和梯度下降算法。其实本质上模型在拟合的时候用的就是最大似然估计来确定逐步回归选出来的一个参数估计，但是这个过程你说看不到，那么现在假设你过程你可以选择，就是你来算这个最大似然估计的过程。甚至，你可以定义这个过程损失函数
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2023-08-09 15:29:33
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目录1 简介2 优缺点3 适用场景加入方式4 案例：客户流失预警模型4.1 读取数据4.2 划分特征变量和目标变量4.3 模型搭建与使用4.3.1 划分训练集与测试集4.3.2 模型搭建4.3.3 预测数据结果及准确率4.3.4 预测概率5 获取逻辑回归系数6 代码汇总7 模型评估方法：ROC曲线与KS曲线7.1 ROC曲线7.1.1 ROC介绍7.1.2 混淆矩阵的Python代码实现7.1.
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2023-10-08 19:46:34
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sklearn逻辑回归实现更加优化，且支持多元分类场景 下面的代码展示如何用sklearn,linear_model.LogisticRegression类以及fit方法在三种花的标准化训练集上训练模型from sklearn.linear_model import LogisticRegression
lr=LogisticRegression(C=100.0,random_state=1)
l
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2023-09-25 19:54:02
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建议大家先看理论 1 和 2 & 详细推导机器学习 - 逻辑回归(1)机器学习 - 逻辑回归(2)1和2会觉得很枯燥，但是1和2是我们了解逻辑回归底层的基础昂，今天这篇实战来实战咯，看看自己是不是可以写方法的实现过程。如果觉得还不错可以分享给身边人哈。数据集网站推荐写个自定义逻辑回归python代码  
1 简介逻辑回归也被称为广义线性回归模型，它与线性回归模型的形式基本上相同，最大的区别就在于它们的因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归；如果是二项分布，就是Logistic回归。Logistic回归虽然名字里带“回归”，但它实际上是一种分类方法，主要用于二分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别），也可以处理多分类问题。线性回归是用来预测连续变量的，其取值范围（-∞，＋∞），而逻辑回归模型
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2023-07-02 15:45:52
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本节将对比线性回归，说明逻辑回归的原理。1、原理注：逻辑回归，属于二分类问题，是分类算法，预测的是离散值；不是回归算法2、实现代码：# 逻辑回归python实现
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# sigmoid函数(逻辑函数),也即假设函数
def sigmoid(z):
return 1 / (1 + np.ex
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2023-07-03 22:49:51
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