逻辑斯蒂回归

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原创最新推荐文章于 2026-08-25 13:11:26 发布 210 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【机器学习实验五】逻辑斯蒂回归一、逻辑斯蒂回归基本概念 1.1、基本概念逻辑斯蒂（Logistic）回归又称为“对数几率回归”，虽然名字有回归，但是实际上却是一种经典的分类方法，其主要思想是：根据现有数据对分类边界线（Decision Boundary）建立回归公式，以此进行分类。 1.2、特点优点：计算代价不高，具有可解释性，易于实现。不仅可以预测出类别，而且可以得到近似概率预测，对许多需要利用概率辅助决策的任务很有用。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。适用数据类型：数值型和标称型数据。 1.3、Logisti. 阅读详情

import numpy as np
def LogisticRegression(x,y,iters=1000,learning_rate=0.01):
    w = np.zeros((len(x[0]),),dtype=np.float32)
    for each in range(iters):
        for i in range(len(x)):
            w += learning_rate * x[i] * (y[i] - 1. / (1 + np.exp(-w.dot(x[i].T))))
            
    return w

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逻辑斯蒂回归模型——逻辑斯蒂分布、二项逻辑斯蒂回归模型、参数估计与多项逻辑斯蒂回归本笔记整理自李航老师《统计学习方法》第二版第六章逻辑斯蒂回归是统计学习中经典的分类方法。逻辑斯蒂分布 F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γ F(x) = P(X\leq x) = \frac{1}{1+e^{-(x-\mu)/\gamma}} F(x)=P(X≤x)=1+e−(x−μ)/γ1 f(x)=F′(x)=e−(x−μ)/γγ(1+e−(x−μ)/γ)2 f(x) = F'(x)=\frac{e^{-(x-\mu)/\gamma}}{\gamma(1+e^{-(x-\mu)/\g 阅读详情

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