逻辑回归学习总结

最新推荐文章于 2021-06-03 18:15:27 发布
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本文是对逻辑回归的总结，介绍了线性回归与sigmoid函数的关系，极大似然估计，梯度上升法及其在逻辑回归中的应用，并对比了线性回归与逻辑回归的区别。还提供了相关学习资源链接。

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学习完吴恩达的机器学习视频，看过机器学习实战及学习了网上的一些博客之后，在这里对我学习到的逻辑回归知识做一个学习总结。

1.线性回归和sigmoid函数

逻辑回归是一种分类算法，它可以解决二分类问题，它的实质是线性回归+逻辑函数,传统的线性回归是为了找到能更好地拟合真正的函数曲线的最佳参数，线性回归如下：

如果用线性回归做分类的话，由于最终的结果可能会远大于或远小于分类结果1和0，所以我们加入sigmoid逻辑函数，这个逻辑函数把把输出值固定在0-1之间，sigmoid的公式和图像如下：


而且这个最终的g(z)的输出结果也很有趣，它可以表示函数点在这个分类边界外即(y=1)的概率，


也即

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[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
杨秀璋的专栏
07-03 5万+
前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
逻辑回归总结
python收藏家的博客
03-21 729
逻辑回归总结
Logistic Regression(逻辑回归)基本原理与学习总结
he613的博客
04-08 4473
逻辑回归原理 逻辑回归是一种广义线性模型，判别一个模型是否是线性的，可通过判别分界面是否是线性来判断的，逻辑回归的分界面是线性的。逻辑回归解决的是分类问题，由条件概率分布P(Y|X)表示，通过引入sigmoid函数，用于表示输出值的概率。 构造广义线性模型(Constructing GLMs) 要构建广义线性模型，我们要基于以下三个假设： 给定特征属性和参数后，的条件概率服从指数分布族，...
逻辑回归的常见面试点总结
weixin_30257433的博客
10-27 1246
1.简介 逻辑回归是面试当中非常喜欢问到的一个机器学习算法，因为表面上看逻辑回归形式上很简单，很好掌握，但是一问起来就容易懵逼。所以在面试的时候给大家的第一个建议不要说自己精通逻辑回归，非常容易被问倒，从而减分。下面总结了一些平常我在作为面试官面试别人和被别人面试的时候，经常遇到的一些问题。 2.正式介绍 如何凸显你是一个对逻辑回归已经非常了解的人呢。那就是用一句话概括...
对于逻辑回归的总结
weixin_42936560的博客
08-11 2224
人们都说逻辑回归是一种很简单的分类器，笔者也看过不少关于逻辑回归的文章以及教程之类的，可是如果你让把独立地把这个逻辑回归过程完整地复述一遍，还是会有很多细节不太明了。在这里以问答形式作一个总结，错误的地方请指正。...
机器学习_逻辑回归代码_癌症案例
12-22
总结来说，逻辑回归是机器学习中的基础算法之一，适用于解决二分类问题，如癌症预测。通过理解其数学原理和编程实现，我们可以运用它来解决实际问题，为决策提供科学依据。在这个案例中，我们将学习如何利用Python的...
机器学习算法之逻辑回归总结
weixin_42964610的博客
08-11 1039
简介 逻辑回归虽然名字中有回归两字，但其属于分类算法的一种，常用于二分类问题，但其也可以适用于多分类，本文主要针对二分类进行说明，逻辑回归因其形式简单，模型的可解释性非常好，资源占用小，尤其是内存等优势在工业中界应用比较广泛，逻辑回归用一句话可以概括为：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到二分类的目的，可以看到其包含了挺多知识点：假设、极大似然函数（损失函数）、梯度下降（求解方法）、二分类（目的）等，在介绍逻辑回归算法原理之前先来复习几个数学知识点。 相
Logistic回归总结（非常好的机器学习总结资料）
11-13
看了Stanford的Andrew Ng老师的机器学习公开课中关于Logistic Regression的讲解，然后又看了《机器学习实战》中的LogisticRegression部分，写下此篇学习笔记总结一下。 首先说一下我的感受，《机器学习实战》一书在介绍原理的同时将全部的算法用源代码实现，非常具有操作性，可以加深对算法的理解，但是美中不足的是在原理上介绍的比较粗略，很多细节没有具体介绍。所以，对于没有基础的朋友（包括我）某些地方可能看的一头雾水，需要查阅相关资料进行了解。所以说，该书还是比较适合有基础的朋友。
逻辑回归（LR）总结
junxing2018_wu的博客
06-03 160
逻辑回归（logistic regression） 性质 针对二分类问题 基于条件概率出发 线性回归函数（y=wTx+by=w^Tx+by=wTx+b 和 逻辑函数（y=11+e−xy=\frac {1} {1+e^{-x}}y=1+e−x1​）组合 是线性分类器（决策边界决定了LR是线性分类器） 计算过程 对于二分类问题 p(y=1∣x,w)=11+e−(wTx+b)p(y=0∣x,w)=e−(wTx+b)1+e−(wTx+b) p(y=1| x, w) = \frac {1} {1+e^{-(w
逻辑回归资料总结
DellTower的博客
03-07 861
这是我学习LR和使用LR训练模型时用到的资料，注明了url和文章要点，供参考。 https://www.zhihu.com/question/266442920 数据穿越现象 数据（特征）穿越在金融领域经常会发生，因为贷款用户是否发生逾期的表现期比较长（一般几个月），在加工特征时候需要特别强调不能使用申贷之后的数据。 原因很简单，就是老生常谈的保证模型泛化性。如何保证模型的泛化性？一般评估...
逻辑回归模型的总结和理解
热门推荐
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最近在学习吴恩达的深度学习和神经网络的课程，下面是对于逻辑回归神经网络的一些理解和总结。 对于逻辑回归模型，可以理解成是有两个步骤的模型，第一步是计算x+b，第二步是计算sigmoid函数 。    构建上图最上面的单层的神经网络，其实是希望通过样本数据（，），其中m表示样本的个数，k表示输入值x的特征向量数，得到一个全局成本函数的值最小的和b。当有输入新的输入数据x时(新的输入数据x也必...
机器学习-逻辑回归总结
Mark_Australia的博客
05-18 1183
逻辑回归
机器学习入门：逻辑回归详解
"此文档是关于机器学习中逻辑回归的总结，包括模型介绍、假设函数等内容，适合初学者学习。文档通过举例和公式解释，阐述了逻辑回归作为二分类模型的工作原理，以及如何通过概率判断分类结果。" 在机器学习领域，...
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