Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。（注意这里是：“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值，不可以直接当做概率值来用。该结果往往用于和其他特征值加权求和，而非直接相乘）那么
下面最简单介绍：逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z)，即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)作为假设函数来预测。g(z)可以将连续值映射到0 和1。详细的原理请大家百度，本文的主要目的是看怎么用该算法 在正式给出代码之前我们先了解一下中文短信的特点，它不像外文那
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2023-11-10 22:56:39
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目录一、LogisticRegression的用法二、参数注解一、LogisticRegression的用法LogisticRegression()函数是Sklearn库中的，主要用于逻辑回归，from sklearn.linear_model import LogisticRegression官方给出的用法：class sklearn.linear_model.LogisticRegressio
文章目录逻辑回归正则化逻辑回归 逻辑回归题目描述 设想你是某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。可以准备构建一个基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型来完成这个预测任务。导入库import numpy as np
import pan
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2023-10-08 11:22:58
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文章目录前言参数 前言 在scikit-learn中，与逻辑回归有关的主要是这3个类。LogisticRegression， LogisticRegressionCV 和logistic_regression_path。其中LogisticRegression和LogisticRegressionCV的主要区别是LogisticRegressionCV使用了交叉验证来选择正则化系数C。而Log
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2023-08-14 09:58:14
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1 线性回归回归就是对已知公式的未知参数进行估计。线性回归就是对于多维空间中的样本点，用特征的线性组合去拟合空间中点的分布和轨迹，比如已知公式是y=a∗x+b，未知参数是a和b，利用多真实的(x,y)训练数据对a和b的取值去自动估计。估计的方法是在给定训练样本点和已知的公式后，对于一个或多个未知参数，机器会自动枚举参数的所有可能取值，直到找到那个最符合样本点分布的参数（或参数组合）。也就是给定训练
## Java中的Logistic Regression：一探究竟
在机器学习和数据科学领域，Logistic回归是一种经典的分析和模型构建方法。虽然名字中有“回归”，但Logistic回归实际上是一种分类模型，主要用于二分类问题。本文将通过Java进行Logistic回归的实现，并介绍其基本原理和应用场景。
### 1. Logistic回归的原理
Logistic回归的核心思想是利用一个
说在前面第一次写博客，主要目的是再梳理一下学到东西的逻辑，如果可以帮助到其他在学习的人就更好啦。本篇主要参考的：《机器学习》西瓜书、博主文章：文章链接、以及知乎、百度等大神们的解惑文章 第一次写文章，会继续优化，有错误的地方请读者评论直接指出~~线性回归模型的参数求解线性模型（linear model），对应的是线性回归问题 线性模型公式： 【问题简化】先假设只有一个特征x 线性模型为：y=θx+
逻辑回归（Logistics Regression）是机器学习中常见的分类算法，算法以较高的稳定性和可解释性常在金融场景下使用。算法将线性回归（Linear Regression）的基础上，通过引入Sigmoid函数，从而实现二分类。 线性回归函数： 其中，是模型学习的特征权重，为输入样本的特征向量。 Sigmoid函数公式如下： 结合Sigmoid函数将线性回归映射，计算的概
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2023-10-18 21:07:05
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logistic regression（用python实现）一、 理论知识logistic 回归，虽然名字里有 “回归” 二字，但实际上是解决分类问题的一类线性模型。在某些文献中，logistic 回归又被称作 logit 回归，maximum-entropy classification（MaxEnt，最大熵分类），或 log-linear classifier（对数线性分类器）。该模型利用函数
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2023-09-28 22:54:33
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前言：现在网络上有很多文章，数据和代码都不全，胖哥对此重新梳理后，把用到的数据和代码全部奉上，如果想直接要数据和代码，请查看文章最后！！！逻辑回归概念：逻辑回归是以线性回归为基础，通过计算出概率，来达到最终分类的目的。模型算法实现： 给出一组M个样本数据，每个样本数据有n个特征，并且带有标记0或者1，代表属于哪一类，为了把输入的参数代入到预测函数后始终是一个0到1之间的数，这样我们可以把
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2023-10-08 15:27:29
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# 使用Spark MLlib进行逻辑回归分析
逻辑回归是一种广泛使用的线性分类算法，用于预测二元分类问题。在本文中，我们将介绍如何使用Apache Spark的MLlib库进行逻辑回归分析。
## 简介
逻辑回归是一种线性模型，它预测给定输入特征的概率，并将这些概率映射到二元输出上。Spark MLlib提供了一个易于使用的API，用于训练逻辑回归模型。
## 安装与配置
首先，确保你
一、惩罚线性回归模型基本特性：1.训练时间快，使用训练好的模型进行预测的时间也快2.应用于高速交易、互联网广告的植入等3.解决回归、分类问题最重要的特性：能明确指出，哪个变量对预测结果最重要普通最小二乘法(ordinary least squares,OLS)->惩罚回归方法(OLS主要问题：过拟合)惩罚回归方法：使自由度与数据规模、问题的复杂度相匹配核心概念：1.特征工程/特征提取选择哪些
文章目录一、Logistic Regression1.1 Visualizing the data1.2 Implementation1.2.1 Sigmoid Function1.2.2 Cost function and gradient1.2.3 Learning parameters using fminunc1.2.4 Evaluating logistic regression二、R
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2023-09-03 21:03:40
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在统计分析还有机器学习中，logistic regression都一种比较基本的工具。说基本也是相对的，在专业领域里很基础，但是logistic regression在通常的课程中还是不如linear regression更加基础一些。这也是为什么一般理工科学生都很熟悉linear regression，但是对logistic regression
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2024-02-27 13:25:05
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一、相关库：from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split#用来随机划分样本数据为训练集和测试集
from sklearn.metrics import classification_report#主要分类指标报告LogisticRegr
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2023-08-14 11:35:28
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前面的【DL笔记1】Logistic回归：最基础的神经网络和【DL笔记2】神经网络编程原则&Logistic Regression的算法解析讲解了Logistic regression的基本原理，并且我提到过这个玩意儿在我看来是学习神经网络和深度学习的基础，学到后面就发现，其实只要这个东西弄清楚了，后面的就很好明白。另外，虽然说现在有很多很多的机器学习包和深度学习框架，像sklearn、T
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2023-09-17 10:42:07
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引言记录学习官网的例程中的一些重要语句，遇到的问题等，内容分散，建议顺序查看。 主要是调用Caffe的Python接口 源文件就在{caffe_root}/examples中(目录下面的中文标题也附有链接)，安装sudo pip install jupyter打开即可运行，初学者最好是放在它指定的目录，如，否则要改很多路径。 注：eaxmples是用jupyter notebook写的，部分
参考:WOE与IV值浅谈机器学习-变量筛选之IV值和WOE0. IntroductionWOE (weight of evidence): 证据权重
IV (information value): 信息值计算 WOE 与 IV 值的意义：
（1）用 woe 编码可以处理缺失值问题。
（2）IV值可以衡量各变量对 y 的预测能力，用于筛选变量。IV值越大，表示该变量的预测能力越强。
（3）对离散型变
本节不仅介绍了Logistic回归在sklearn中模型应用，还介绍了liblinear、牛顿法、拟牛顿法(DFP算法、BFGS算法、L-BFGS算法)、梯度下降、随机梯度下降等，正文如下，欢迎围观喔~~(我的字迹请大家别吐槽了，已放弃治疗，捂脸~`~)上一篇主要是学习了Logistic回归(Logistic Regression)算法笔记(一)-Python，用基础Python实现了Logist
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2023-10-08 19:10:10
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