逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）

最新推荐文章于 2023-02-26 20:11:38 发布
转载 最新推荐文章于 2023-02-26 20:11:38 发布 · 369 阅读 · 1
文章标签：

#logistic regression #逻辑斯蒂回归

本文详细介绍了逻辑斯蒂回归的基本概念及其应用，包括其作为分类预测的重要算法在机器学习中的地位。
【SAS】逻辑斯回归 Logistic regression (1、基础应用)
大头山猪的窝
03-26 9348
HL检验为模型拟合指标，其原理在于判断预测值与真实值之间的gap情况，如果p值大于0.05，则说明通过HL检验，即说明预测值与真实值之间并无非常明显的差异。反之如果p值小于0.05，则说明没有通过HL检验，预测值与真实值之间有着明显的差异，即说明模型拟合度较差。估计：方程回构系数，正数表示相关因素增加发生概率，负数表示相关因素减少发生概率。二元变量不需改写01，可以用class设置自动改写比如。Pr > 卡方：p值，小于0.05表示有影响。[1] 沈明來.統計分析與SAS應用。连续变量可以直接使用比如。
理解和实现逻辑回归（神经网络的“祖宗”）
MiaLove
06-09 1024
Sklearn 实现 LogisticRegression详细分析
逻辑斯蒂回归（logistic regression）
ouyangfushu的博客
10-21 801
                                   机器学习之逻辑斯蒂回归（logistic regression） 一、理论学习 模型        前面一篇博客学习线性回归，其实逻辑回归就是在线性回归基础上加了一个sigmoid激活函数。线性回归问题标签为连续性实数值，此为回归，而逻辑回归要解决的二分类问题，标签为离散的数值（0和1），因此线性回归计算的值加上sigmoi...
Tensorflow——逻辑斯蒂回归
weixin_43981229的博客
07-20 208
用TensorFlow写逻辑斯蒂回归
CristinaE的博客
12-18 462
用TensorFlow写逻辑斯蒂回归
逻辑斯蒂回归 Logistic Regression（LR）的python实现
MrTriste的博客
04-25 1097
LR有两种实现方式，IRLS和GradDes ，前者是基于Newton–Raphson algorithm更新参数的，后者是梯度下降。 代码在Github上 IRLS : iteratively reweighted least squares, using Newton–Raphson algorithm to update. realized according to PRML se...
python 牛顿法实现逻辑回归（Logistic Regression）
12-16
class LogisticRegression(object): """ Logistic Regression Classifier training by Newton Method """ def __init__(self, error: float = 0.7, max_epoch: int = 100): """ :param error: float, if the ...
LogisticRegression:(c++) 多元逻辑斯蒂回归，并实现随机梯度下降和L1L2正则化项
06-10
多元逻辑斯蒂回归，并实现随机梯度下降和L1/L2正则化项。 参照 在此基础上加入L1和L2 Regularization；关于逻辑斯蒂回归中的L1和L2正则化项详见以下两个链接: 并对输入格式进行泛化，例如可以对“Sun Weather=rainy:...
逻辑斯谛回归(LogisticRegression) Python代码 《统计学习方法》李航
03-22
4. **创建模型**：实例化`LogisticRegression`对象，可以设置正则化类型、惩罚系数、随机状态等参数。 5. **模型训练**：使用`fit`方法训练模型。 6. **模型预测**：用训练好的模型对测试集进行预测。 7. **评估...
学习笔记(二):逻辑斯蒂回归算法（Logistic Regression）
xdg2008的专栏
01-21 1144
一、算法简介 1.1 定义 逻辑斯蒂回归(Logistic Regression) 虽然名字中有回归，但模型最初是为了解决二分类问题。 线性回归模型帮助我们用最简单的线性方程实现了对数据的拟合，但只实现了回归而无法进行分类。因此LR就是在线性回归的基础上，构造的一种分类模型。 对线性模型进行分类如二分类任务，简单的是通过阶跃函数(unit-step function)，即将线性模型的输出值套上一个函数进行分割，大于z的判定为0，小于z的判定为1。 但这样的分段函数数学性质不好，既不连续也不
深度学习 神经网络 逻辑斯蒂回归模型
Jason
04-25 769
神经元二分类多分类目标函数平方差损失交叉熵损失梯度下降 神经元 hW,b(x)=f(WTx)=f(∑i=13Wixi+b)h_{W, b}(x) = f(W^Tx) = f(\sum^{3}_{i=1}W_ix_i+b)hW,b​(x)=f(WTx)=f(i=1∑3​Wi​xi​+b) WWW 表示权重 xxx 表示特征 f()f()f() 表示激活函数 bbb 是偏置, 如图中的 +1, ...
TensorFlow softmax回归
Neekity的博客
12-23 241
tf.cast 是转换类型 from __future__ import print_function import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_da...
1.1 神经网络入门-逻辑斯底回归模型
weixin_34315485的博客
01-26 244
1.1 神经元-逻辑斯底回归模型 神经元 ：神经网络的最小结构，多个神经元组合在一起，就可以形成一个神经网络 逻辑回归模型：神经元经过设置之后就能变成一个模型，叫做逻辑斯底回归模型 神经网络训练：知道了神经网络的结构之后，如何调整参数，使得神经网络能够在数据上学到规律，做出好的预测 神经元的基本结构： ​ 注：b可以泛化为1*b，其中的1泛化为输入x，b泛化为w。 ...
神经网络实战记录2—neuron2单个神经元在逻辑斯蒂回归模型上的实现
yuanjiu4221的博客
08-24 567
1.打开文件夹 2.导入数据 3.处理数据 4.定义神经网络： y x w b 激活函数 loss 准确率 训练停止条件 5.训练神经网络： 定义： batch_size train_steps test_steps 开始训练 6.其他杂记： （1） 出现这个错误是提醒要更新tensorflow的版本了，anaconda里base(root)—not installed-tensorlow-gpu...
16- TensorFlow实现线性回归和逻辑回归 (TensorFlow系列) (深度学习)
March_A的博客
02-26 2000
定义线性模型# 定义损失函数# 定义优化器# 定义优化过程# 把需要求导的计算过程放入gradient pape中执行,会自动实现求导# 计算梯度# 更新w, b# 定义预测变量# 定义损失# y_pred 是概率,存在可能性是0, 需要进行截断# 定义优化器# 计算预测值pred = sigmoid(x) # 结果为概率#计算梯度# 更新W, B# 计算准确率# 需要把概率转换为类别# 概率大于0.5 可以判断为正例。
logistic regression 逻辑斯蒂回归（两类）
richard2357的专栏
12-14 2898
logistic regression 从字面上就可以看出，分类实际上也是一种特殊的回归。其与linear regression的不同是输出增加了一个非线性映射，映射到0-1，从而可以利用概率进行分类。 分类问题有很多种模型，包括logistic regression，SVM支持向量机，神经网络等等，logistic是分类问题中最基本的内容。很多教材上也有讲到。但是对logistic函数的来龙去
逻辑斯蒂回归学习
qq_37670293的博客
04-10 323
https://blog.youkuaiyun.com/daunxx/article/details/51816588
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值