逻辑回归求解及实现

理解与实现逻辑回归算法
最新推荐文章于 2025-12-03 13:56:23 发布
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文章标签： 逻辑回归 算法 机器学习 机器学习-深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/QromMatlab/article/details/133154494
本文详细阐述了逻辑回归的基本原理，包括其作为二分类模型的sigmoid假设函数，以及使用梯度下降法和牛顿法的求解过程。并提供了梯度下降法的源代码实现，展示了逻辑回归在机器学习中的应用。

逻辑回归是一种经典的二分类机器学习算法，在许多实际问题中都有着广泛的应用。本文将介绍逻辑回归的原理及其求解方法，并提供相应的源代码实现。

一、逻辑回归原理

逻辑回归的目标是根据给定的输入特征，预测出样本属于某一类别的概率。在二分类问题中，逻辑回归使用sigmoid函数作为假设函数，将输入特征线性组合后通过sigmoid函数映射到[0, 1]区间，表示属于正类的概率。

假设函数的形式为：
hθ(x)=g(θTx) h_\theta(x) = g(\theta^T x) h

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逻辑回归及python实现
SQL__Learning的博客
06-06 2024
logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b，而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p，p =L(w‘x+b),然后根据p 与1-p的大小决定因变量的值。如果L是logistic函数，就是logistic回归，如果L是多项式函数就是多项式回归。
逻辑回归以及python实现
weixin_59049646的博客
05-28 1751
梯度指示了函数增长最快的方向，因此在优化过程中，我们沿着梯度的相反方向（下降最快的方向）调整参数，以寻找函数的最小值。但是逻辑回归处理的是分类问题，y i 不是0就是1，而不是线性回归中的连续的数，所以均方误差在这里可能是一个非凸函数，则如下图所示，图片来源于吴恩达的机器学习课程的笔记，图中的J(θ)为损失函数。为了求解模型的最优参数，我们首先要找到合适的损失函数，并极小化损失函数，当损失最小时，此时的参数就是最优参数。，其中zi是第i个样本的线性组合，yi是对应的类别标签（0或1)。
逻辑回归的推导及实现
永春的优快云博客
04-02 2535
公式推导 线性回归 线性回归的表达式是：f(x)=wTx+bf(x)=w^Tx+bf(x)=wTx+b 在此类问题中，给定XXX，模型能够输出一个预测（映射）值yyy，为了统一起见，我们可以把参数bbb放到www内部，即设x′=[1x]Tx^{'} = [1\quad x]^Tx′=[1x]T，则w′=[bw]Tw^{'}=[b\quad w]^Tw′=[bw]T，进而方程化简为f(x′)=w′Tx′f(x^{'})=w^{'T}x^{'}f(x′)=w′Tx′。在本文中默认使用这种简化的方式作为线性回归的
逻辑回归原理及实现
CltCj的博客
06-07 3684
机器学习 第一章：机器学习基础 第二章：线性回归 第三章：逻辑回归 第四章：BP 神经网络 第五章：卷积神经网络 第六章：循环神经网络 第七章：决策树与随机森林 第八章：支持向量机 第九章：隐马尔科夫 第十章：聚类等算法 ... 逻辑回归机器学习前言一、基础概念二、构造损失函数三、[梯度下降法]()求解最小值四、逻辑回归（吴恩达练习)总结 基于吴恩达机器学习的习题 逻辑回归github地址 前言 机器学习是从人工智能中产生的一个重要学科分支，是实现智能化的关键 一、基础概念   逻辑回归也被称为
逻辑回归原理及应用
fjstjsjg的博客
05-29 3230
逻辑回归（Logistic Regression）是一种常用的机器学习算法，用于解决分类问题。尽管名字中带有"回归"一词，但逻辑回归实际上是一种分类算法，用于预测实例属于某个类别的概率。在本篇博客中，我们将深入探讨逻辑回归算法的原理、实现和应用。逻辑回归是一种用于解决二分类问题的线性模型。与线性回归不同，逻辑回归不是直接预测数值，而是预测某个实例属于某个类别的概率。通常情况下，逻辑回归的输出值在0到1之间，可以看作是对正类别的预测概率。
梯度下降法求解逻辑回归_python实现
JinSheng
04-25 4784
文章目录逻辑回归的计算逻辑使用python实现运行结果 逻辑回归是一种经典的二分类算法（当然也可以用作多分类），也是我们在进行数据分析和挖掘过程中最常使用的算法之一。 通常我们在选择机器学习算法的时候，往往都是先选取简单的模型，如逻辑回归模型，因为它的原理简单、可解释性强，我们将简单的模型和复杂的模型取得的结果进行对比，如果它们效果差不多，那我们也没有必要选择复杂的模型了，逻辑回归就是这样一种有效...
逻辑回归：从原理到实现
MASHU77的博客
05-27 1447
逻辑回归的名字中虽然有“回归”二字，但它实际上是一种分类算法，用于解决二分类问题，是一个线性分类器。本文将介绍逻辑回归的原理和实现。逻辑回归是一个简单且高效的机器学习分类算法，通过本文的介绍，希望读者能了解逻辑回归的原理。%20b%20b。
matlab 逻辑回归实现,逻辑回归原理介绍及Matlab实现
weixin_36034659的博客
04-07 6211
一、逻辑回归基本概念1. 什么是逻辑回归逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题(即输出只有两种，分别代表两个类别)回归模型中，y是一个定性变量，比如y=0或1，logistic方法主要应用于研究某些事件...
逻辑回归模型-逻辑回归算法原理-逻辑回归代码与实现-笔记整合
botf201802的博客
04-16 2432
逻辑回归模型(Logistic Regression)包含了二元逻辑回归和多元逻辑回归，二元逻辑回归用来解决二分类问题，多元逻辑回归用来解决多分类问题。多元逻辑回归属于二元逻辑回归的拓展，但二元逻辑回归用得最多，学习应先从二元逻辑回归开始。多元逻辑回归在需要时可以选择性学习。一般所说的逻辑回归都是指二元逻辑回归，本文的逻辑回归也是指二元逻辑回归。
逻辑回归：深入解析与实现
linzusjenhsoo的博客
05-15 2100
Logistic回归优点计算成本相对较低，效率较高。输出结果介于0和1之间，可以表示概率，易于解释。适用于二分类问题，模型简单直观，易于理解和实现。缺点对非线性问题的分类效果可能不理想，容易欠拟合。对特征之间的相关性敏感，可能导致过拟合。分类精度可能不如一些更复杂的模型，如支持向量机或随机森林。适用数据类型数值型数据，对于分类特征需要进行编码（如独热编码）以转换为数值型。适用于标称型（分类）数据，尤其是二分类问题。Logistic回归的一般过程收集数据。
Python 逻辑回归 梯度下降求解逻辑回归
10-14
在Python编程实践中，我们通常使用NumPy库进行矩阵运算，SciPy库提供优化算法，而Scikit-learn库则集成了各类机器学习模型的实现，包括逻辑回归。具体到逻辑回归模型，其核心思想是利用Sigmoid函数将线性回归模型的...
python 牛顿法实现逻辑回归（Logistic Regression）
12-16
本文采用的训练方法是牛顿法（Newton Method）。 代码 import numpy as np class LogisticRegression(object): """ Logistic Regression Classifier training by Newton Method """ def __init__(self, error: ...
python实现梯度下降和逻辑回归
09-17
### Python 实现梯度下降与逻辑回归 在机器学习领域，**梯度下降**与**逻辑回归**是非常重要的基础算法，被广泛应用于分类问题中。本文将深入探讨这两种方法，并通过Python代码具体实现。 #### 一、梯度下降法 ...
求解逻辑回归—-梯度下降
12-21
【逻辑回归】是一种广泛应用的二分类模型，它通过构建一个连续的线性函数，并通过一个非线性的sigmoid函数转化为概率预测。在这个例子中，我们利用逻辑回归预测学生是否会被录取，基于他们的考试成绩。 【梯度下降...
【机器学习：逻辑回归】
Keep__Fighting的博客
12-02 1002
我们知道回归任务一般是处理线性问题的，预测结果是连续的，分类任务是结果是离散的。对于分类问题，在传统的机器学习算法中有很多解决方法，这里讲一下众多思想，其中之一——逻辑回归。通过将线性回归的输出映射到(0,1)区间，得到一个概率值，通过设定阈值的方式达到分类的效果，在此之中，使用Sigmoid函数将连续值转换为概率值，也即使用Sigmoid映射线性结果到（0，1）之间。
dfs|mask^翻转
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
11-30 155
注意到：灯泡状态周期是6。
基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现
2501_92729044的博客
11-30 265
本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
12-01 283
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]
最新发布
2401_83386596的博客
12-03 545
两数之和问题的最优解法采用哈希表实现O(n)时间复杂度，通过存储元素值与下标的映射关系，快速查找互补值。字符重排判定问题通过单哈希数组统计字符出现次数，先加后减并实时校验，确保字符种类和数量完全一致。存在重复元素问题使用哈希集合检测重复元素，遍历数组时检查元素是否已存在于集合中。三种解法均利用哈希结构优化查找效率，将时间复杂度从暴力解法的O(n²)降至O(n)，是典型空间换时间策略的工业级实现。
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