逻辑斯蒂回归（二项和多项）

最新推荐文章于 2024-03-21 11:58:35 发布
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分类专栏： Algorithms
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Handsome_Sheng/article/details/76359565
本文介绍了逻辑斯蒂回归的基础知识，包括逻辑斯蒂分布的定义，详细探讨了二项逻辑斯蒂回归模型及其作为分类模型的应用，以及多项逻辑斯蒂回归模型的概要。

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逻辑斯蒂回归（二项和多项）

1. 逻辑斯蒂分布定义

设X是连续随机变量，则X服从逻辑斯蒂分布，是指X具有下列分布函数和密度函数：

F(x)=P(X<=x)=11+e−(x−μ)/γ

f(x)=F′(x)=e−(x−μ)/γγ(1+e−(x−μ)/γ)2

其中 μ是位置参数，γ>0
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二项逻辑回归模型（logistic regression model）
weixin_44391984的博客
05-14 2756
Binary logistic regression model 是分类模型，由概率分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X)计算，是参数化的Logistic分布 先概述一下这个模型的条件概率分布 P(Y=1∣x)=exp(w⋅x+b)1+exp(w⋅x+b)P(Y=1|x)=\frac{exp(w\cdot{x}+b)}{1+exp(w\cdot{x}+b)}P(Y=1∣x)=1+exp(w⋅x+b)exp(w⋅x+b)​ P(Y=0∣x)=11+exp(w⋅x+b)P(Y=0|x)=\frac{1}{
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
Qianzhen_Sun的博客
05-20 2136
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
多项逻辑斯谛回归
studyvcmfc的专栏
04-28 571
https://blog.youkuaiyun.com/huangjx36/article/details/78056375/
从二项逻辑回归到多项逻辑回归
wx805541464的专栏
10-09 2453
逻辑回归是统计学中经典的分类算法，与最大熵一样都是对数线性模型。两者都是以似然函数为目标函数的最优化问题。通常通过迭代算法求解，比如上篇的梯度下降法。 1.二项逻辑回归原理及其参数的求解如下： 2.多项逻辑回归的原理 参考链接：http://www.cnblogs.com/yinheyi/p/6131262.html 参考链接：http://www.jianshu.com/
【机器学习】多项逻辑斯蒂回归/softmax回归推导与求解
齐在的专栏
10-14 1万+
1. 多项逻辑斯蒂回归模型 多项逻辑斯蒂回归模型（multi-nominal logistic regression model），又称为Softmax Regression，是一个用来预测离散型随机变量的不同可能结果的概率的模型，用于进行多项分类。 前面在逻辑斯蒂回归原理推导与求解中讲到的逻辑斯蒂回归模型是二项分类模型，用于二分类。将其推广为多项分类，假设离散型随机变量的取值集合是，那么多项...
二项logistic回归案例分析（附操作数据）
m0_37228052的博客
09-27 7793
现收集到银行贷款客户的个人、负债信息，以及曾经是否有过还贷违约的记录，试分析是否违约的相关因素，并构建模型用于贷款违约风险预测。（数据来源：SPSS自带案例数据集）数据上传SPSSAU后，在 “我的数据”中查看浏览原始数据，前5行数据如下：图1 “我的数据”查看浏览数据集。
逻辑斯蒂分布模型、二项逻辑斯蒂回归模型、多项逻辑斯蒂回归模型
红豆的博客
09-09 4187
一、逻辑斯蒂分布/回归模型 模型描述的是一种什么样的事件或现象： 设X是连续随机变量，X服从逻辑斯蒂回归分布是指X具有下列分布函数和密度函数： 附上逻辑斯蒂分布的密度函数与分布函数，如下： 物理含义，一张密度函数，一张分布函数，他们有什么物理内...
统计学习方法之逻辑斯蒂回归
01-06
-> 二项逻辑斯蒂回归模型 将u及常数γ换为w*x+b形式（当y = 0 时） 二项事件概率为p 则几率为可能发生与不可能发生的比值：p/(1-p) 逻辑斯蒂回归中，输入x对y=1的几率的对数是x的线性函数 可用似然函数估计逻辑斯蒂...
【机器学习入门 】逻辑斯蒂回归和分类
最新发布
m0_53294028的博客
03-21 2421
回归和分类是机器学习的核心问题，它们都可以描述自变量和因变量之间的关系，通过自变量的观测值取预测或估计对应的因变量。当因变量是连续型数值时，模型解决的是回归问题。当因变量是离散值时，模型解决的是分类问题。这些离散值就代表了不同的类别。而逻辑斯蒂Logistic Regression就是一种特殊的线性回归模型，用于解决分类问题。它与感知机有着密切的联系。这一章学习了逻辑斯蒂回归的两个重要改进：SoftMax函数和交叉熵的损失函数。
逻辑斯蒂回归于最大熵模型笔记
02-23
同时，逻辑斯蒂回归模型也可以用于多分类问题，例如多项逻辑斯蒂回归模型（Multi-nominal Logistic Regression Model）。 最大熵模型（Maximum Entropy Model）是一种概率模型，用于预测事件的概率。最大熵模型的...
逻辑斯谛回归(LogisticRegression) Python代码 《统计学习方法》李航
03-22
经典书籍《统计学习方法》李航，第6章 逻辑斯谛回归(Logistic Regression)-Python代码
由浅入深理解二项多项逻辑回归
xiaoleng_o的博客
11-22 1334
本文转载多篇博客，综合了一下，组成了由基础到深入理解逻辑回归的博客。比较系统 1.回归的概念一：https://blog.youkuaiyun.com/alw_123/article/details/82193535 2.回归的概念二：https://blog.youkuaiyun.com/alw_123/article/details/82825785 3.二项逻辑回归：https://blog.youkuaiyun.com...
逻辑斯谛(logistic regression)回归
FeynmanWang的博客
07-27 997
模型：P(Y=1|x)=exp(w⋅x)1+exp(w⋅x)P(Y=1|x)=\frac{\exp(w\cdot x)}{1+\exp(w\cdot x)}P(Y=0|x)=11+exp(w⋅x)P(Y=0|x)=\frac 1 {1+\exp(w\cdot x)} 这里权值向量和输入向量都为扩充后的表示 .参数估计：用极大似然估计法估计模型参数 设：P(Y=1|x)=π(x),P(Y=0|x)
logistic regression（二项 logistic 与 多项logistic ）
hfutxiaoguozhi的博客
12-19 7190
逻辑斯蒂回归 基本思想 数学推导 基于R的案例 结论 基本思想这一讲给大家介绍一下，广义线性回归模型当中的一个最为典型的模型，逻辑斯底回归（logistic regression）。估计大家都见过。我们最长用到的是二值逻辑斯底回归，多项逻辑斯底书里边介绍的少。今天我们重点说一下，二项逻辑斯底回归和多项逻辑斯底回归。我们先简单聊聊传统的线性回归，我们说线性回归就是y=k0+k1xy=k_0+k_1x,
统计学习方法——（第六章）二项与多项逻辑回归与最大熵模型详解与推导（下）
weixin_37799689的博客
05-29 795
一、知识回顾 二、逻辑回归（参考链接） 1、二项逻辑回归 1）原理 LR模型可以被认为就是一个被Sigmoid函数（logistic方程）所归一化后的线性回归模型！逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星。线性回归是逻辑斯蒂回归的基础，线性回归是真正的连续值的回归问题；逻辑回归得到的是概率值，解决的是分类问题。 2）基础—逻辑斯蒂分布 连续随机变量X服从
逻辑斯蒂回归
m0_63976810的博客
12-04 546
Logistic回归（Logistic Regression）是一种广泛使用的统计方法，用于建模和分析一个因变量与一个或多个自变量之间的关系，其中因变量是二进制的（即，它只有两个可能的结果，通常表示为0和1）。它通过应用一个逻辑函数（Logistic function），也称作Sigmoid函数或Logit函数，将线性回归的输出映射到0和1之间的概率。在Logistic回归的背景下，梯度下降用于最小化代价函数（Cost Function），这通常是似然函数的负对数。
逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）
热门推荐
Daunxx的专栏
07-03 3万+
LR回归，虽然这个算法从名字上来看，是回归算法，但其实际上是一个分类算法，学术界也叫它logit regression, maximum-entropy classification (MaxEnt)或者是the log-linear classifier。在机器学习算法中，有几十种分类器，LR回归是其中最常用的一个。
统计学习方法(李航) 逻辑斯谛回归 附python及sklearn实现
m0_49337600的博客
08-11 1154
逻辑斯谛回归 有监督学习 对数线性模型 分类问题 回忆一下线性回归模型！ 首先，我相信大家肯定都听过线性回归。线性回归是一种在预测模型上最简单并且最常用的统计学方法。这是一种使用直线来描述变量之间的关系。类型分为单变量和多变量的线性回归。 单变量XXX的线性回归，红色点为样本点。我们可以找到一条黑色的直线使得它能够很好的拟合这些样本点。 “问题是我们如何找到这条黑色直线？” 最常用的的方法是最小二乘法，即我们通过减小均值平方误差和(MSE)(MSE)(MSE)的大小，即 loss=Sum(
逻辑斯蒂回归_机器学习 （五）逻辑斯蒂回归
weixin_39782545的博客
12-16 350
同步更新在个人网站：http://www.wangpengcufe.com/machinelearning/ml-ml5/一、概念逻辑斯蒂回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的。logistic回归的因变量可以是二分非线性差分方程类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易...
MATLAB实现逻辑斯蒂回归二分类与交叉验证
在数据科学和机器学习领域，逻辑斯蒂回归是一种广泛应用于分类问题的算法，尤其是在二分类问题中。本知识点将对逻辑斯蒂回归进行详细的阐述，并结合Matlab编程实例来说明如何实现和应用这一算法。 首先，逻辑斯蒂...
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