逻辑回归（Logistic Regression）原理及推导

最新推荐文章于 2025-10-27 15:47:02 发布
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#LR推导

博客提供了一个参考链接https://blog.youkuaiyun.com/programmer_wei/article/details/52072939 ，可能与LR推导相关信息技术内容有关。
【机器学习】逻辑回归(LogisticRegression)原理与实战
GentleCP的博客
08-16 2万+
逻辑回归的原理和实战应用
用人话讲明白逻辑回归Logistic regression
化简可得
05-09 1245
文章目录1.从线性回归说起2.sigmond函数3.推广至多元场景4.似然函数5.最大似然估计6.损失函数7.梯度下降 今天梳理一下逻辑回归，这里的“逻辑”是音译“逻辑斯蒂”的缩写，并不是说这个算法具有怎样的逻辑性。该算法由于简单、实用、高效，在业界应用十分广泛。 前面说过，机器学习算法中的监督式学习可以分为2大类： 分类模型：目标变量是分类变量（离散值）； 回归模型：目标变量是连续性数值变量...
逻辑回归算法原理_【算法原理】逻辑回归
weixin_39592315的博客
11-26 710
逻辑回归属于经典的二分类算法，但是为什么叫回归呢？是因为逻辑回归可以通过sigmoid函数，将线性回归的结果（数值）映射为概率，有了概率，就可以根据概率大小判断属于哪一类。Sigmoid函数公式及其几何表示可以将线性回归方程作为z带入该公式，将值转换为概率，预测转换为分类该函数的自变量取值范围是负无穷到正无穷，因变量取值范围是0到1，刚好与概率取值范围相同，适合0-1二分类问题Sigmoid函数整...
机器学习——逻辑回归
最新发布
2501_91113915的博客
10-27 934
以肿瘤分类为例（肿瘤分恶性/良性），我们有关于肿瘤的一串数据特征（X）,每项数据都对应一个肿瘤检测结果（y），在这里肿瘤检测结果根据数据大小判别都只对应两种情况：恶性与良性，但恶性与良性间有个临界点只有当大于等于这个临界点才是恶性，小于则是良性，将数据特征与检测结果用函数表示则是：。虽然名字中有“回归”，但它是一个分类算法，因为它的输出是一个概率，用来预测样本属于某一类的可能性。在逻辑回归模型中，正则化 是一种常用的技术，用于避免模型过拟合，特别是在特征数量较多或数据噪声较大的情况下。
逻辑回归算法原理
满城风絮
12-31 1万+
学习《机器学习》时，推荐Andrew Ng教授的《Machine Learning》课程，Andrew Ng老师在讲授这门课程时，真的很用心，当然，优快云里的博文也有帮助。好了，回到正题，逻辑回归算法，首先要说一下逻辑回归算法与线性回归的区别。     线性回归用一个线性函数对提供的已知数据进行拟合，得到一个线性函数，使这个函数满足我们的要求（如具有最小偏差、平方差等等），之后我们可以利用这个
逻辑回归的数学原理推导及原理代码实现
weixin_30646315的博客
08-13 623
逻辑回归的数学原理推导及原理代码实现 1、逻辑回归算法是目前应用最为广泛的一种算法，虽然是回归算法，但是它解决的是分类问题，而不是回归问题，它的原理是将样本的特征与样本发生的概率，而概率是一个数字，因此将其称为回归算法。 2、对于逻辑回归因为得到的预测结果是事件的发生概率，因此它的预测值值域为0-1之间，而概率转换函数一般选用的是sigmoid函数，它可以将这个实数范围转换为0-1,...
逻辑回归LR(Logistic Regression)原理以及代码实践
cuisidong1997的博客
11-18 1933
逻辑回归LR(Logistic Regression)原理以及代码实践简介逻辑回归应该算得上是机器学习领域必须掌握的经典算法之一，并且由于其简单有效、可并行化、可解释性强等优点，至今仍然也是分类问题中最基础和最受欢迎的算法之一。尽管它的名字里面有“回归”两字，但是实际上它是用来做分类的，“逻辑”两字是其英文名字“Logistic”的音译，实际上是来自于该方法中使用的Logit函数。逻辑回归可以用于一些常见的分类问题，比如垃圾邮件过滤、网上虚假交易识别、肿瘤恶性或者良性的判断等。
逻辑回归（logistic regression）原理详解
热门推荐
guoziqing506的博客
08-01 10万+
机器学习解决的问题，大体上就是两种：数值预测和分类。前者一般采用的是回归模型，比如最常用的线性回归；后者的方法则五花八门，决策树，kNN，支持向量机，朴素贝叶斯等等模型都是用来解决分类问题的。其实，两种问题从本质上讲是一样的：都是通过对已有数据的学习，构建模型，然后对未知的数据进行预测，若是连续的数值预测就是回归问题，若是离散的类标号预测，就是分类问题。 这里面有一类比较特殊的算法，就是逻辑回归...
机器学习——逻辑回归（Logistic Regression）
weixin_74340055的博客
05-28 954
这里，np.ones((X_train.shape[0], 1)) 创建了一个形状为 (n_samples, 1) 的数组，其中 n_samples 是 X_train 的样本数量，所有元素的值都是1。在逻辑回归中，这个函数的主要目的是将线性模型的输出转换为一个介于0和1之间的概率值，这样我们就可以用这个概率值来判断某个样本属于正类（例如，标签为1）的。在逻辑回归中，当我们已经有了线性回归模型的基础后，为了将模型的输出转换为概率值（即预测某个事件发生的可能性），我们引入了sigmoid函数。
逻辑回归LogisticRegression
qq_52421831的博客
10-09 1628
逻辑回归是一个分类模型,它可以用来预测某件事发生是否能够发生。分类问题是生活中最常见的问题：生活中：比如预测上证指数明天是否会上涨，明天某个地区是否会下雨，西瓜是否熟了金融领域：某个交易是否涉嫌违规，某个企业是否目前是否违规，在未来一段时间内是否会有违规互联网：用户是否会购买某件商品，是否会点击某个内容对于已知的结果，上面问题的回答只有：0,1。
逻辑回归算法原理_逻辑回归原理
weixin_39518530的博客
12-16 281
逻辑回归原理逻辑回归算法是数据挖掘中经常被用到的分类方法，尤其对于两类分类问题。逻辑回归算法的一个优势就是它是基于概率的分类算法并且很容易被扩展到多类问题。更重要的是大多数无约束最优化技术都可以应用到逻辑回归的求解过程中。在逻辑回归算法中对数似然比由线函数来拟合。对于两类的情况，可用式(2.1)表示： （3-1）其中，x 代表实例，w 代表未知的参数，w 的选择应该使得实例属...
Logistic regression(逻辑回归 算法原理)
xyx_x的博客
06-02 566
Logistic regression 目的： 回归？？？NO ！！！经典的二分类算法！！！优点：原理简单，容易实现，应用广泛机器学习算法的选择：先逻辑回归，再用复杂的。决策边界：可以是非线性的。 Sigmoid函数 自变量取值为任意实数，值域[0,1] 将任意的输入映射到[0,1]区间，再在线性回归中可以得到一个预测值，再将该值映射到Sigmoid中这样就完成了由值到概率的转...
逻辑回归(分类算法)
x6x6x6x的博客
02-25 1009
逻辑回归(分类算法) 什么是逻辑回归 ​ 在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fiMtyMlz-1582608209856)(E:\Typora图片\线性)] ​ 而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变...
逻辑回归算法原理简介
qq_43660987的博客
06-10 3889
1，逻辑回归简介 逻辑回归完成分类任务，是经典的二分类算法（也可以解决多分类问题），机器学习算法一般选择先逻辑回归（优先选择）再用复杂的，逻辑回归的决策边界可以是非线性的（高阶）。可以通过参数对结果进行评估。 2，Sigmoid 函数 表达式： 图像： 自变量取值为任意实数，值域[0,1]。将任意的输入映射到了[0,1]区间，回顾在线性回归中可以得到一个预测值，可再将该值映射到Sigmoid ...
逻辑回归算法原理推导
Vincen_zh的博客
03-19 636
Logistic Regression 目的：分类还是回归？经典的二分类算法！ 机器学习算法选择：先逻辑回归再用复杂的，能简单还是用简单的 逻辑回归的决策边界：可以是非线性的 Sigmoid函数 公式：g(z)=11+e−zg(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}g(z)=1+e−z1​ 自变量取值为任意实数，值域为[0，1] 解释：将任意的输入映射到看[0，1]区间，我们在线性回归中...
逻辑回归算法原理_什么是逻辑回归算法
weixin_39659837的博客
11-24 352
逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的逻辑回归算法是从统计学借鉴过来的，虽然字面意思里面有回归，但是更多用于分类。也是常用的分类机器学习算法。假设模型为： 癌症检测算法可看做是 Logistic 回归问题的一个简单例子 我们需要通过分类器预测分类结果：是（记为1）or不是（记为0）。如果我们考虑0就是“不发生”，1就是“发生”，那...
逻辑回归算法原理解读
benben044的专栏
09-07 525
逻辑回归算法
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