机器学习实战（二）LR算法：实现简单的分类模型

最新推荐文章于 2024-10-19 16:16:32 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-19 16:16:32 发布 · 3k 阅读 · 8 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#logistic regression #python #机器学习实战 #分类 #梯度上升

这篇博客介绍了机器学习中的Logistic Regression（LR）算法，通过代码实践和关键公式解析，详细阐述了LR的原理和实现过程。作者推荐了一个全面的LR学习资源，并强调了多写代码的重要性。

说明：主要参考 机器学习实战之Logistic，里面有更详尽的Logistic Regression原理分析和案例实现流程详解，是一个关于机器学习实战的不错的学习资料，推荐一波。出于编程实践和机器学习算法梳理的目的，按照自己的代码风格重写该应用案例，在实现的过程中也很有助于自己的思考。为方便下次看时能快速理解便通过截图的方式截取了个人认为比较关键的内容，推荐看原链接，自己在代码实现过程中会留下一些思考，也欢迎交流学习。

不过关于LR的由来和推导，我建议看 logistic回归（一）、logistic回归（二）和 Logistic回归原理。

#更新# 刚发现之前整理的资料里有个更完整的链接：

最低0.47元/天 解锁文章
LR算法
cy_ariel的博客
03-29 1350
一、基础介绍 1. 逻辑回归(Logistic Regression, LR)，是一种二分类算法。 2. Logisitic函数，定义域负无穷到正无穷，值域(0,1) $$g\left ( z \right )=\frac{1}{1+e^{-z}}$$ logistic函数图像3. 定义 输入，利用Logisitic函数将自变量映射到（0，1）上，如下，                 ...
机器学习算法实战系列：联邦学习全解析——从隐私保护到分布式协同智能
资深全栈架构师，乐于在 优快云 分享技术见解，与大家携手共进，共攀技术巅峰！
05-13 1306
数据不动模型动：原始数据保留在本地，仅交换模型参数或梯度多方参与：多个数据拥有方共同贡献模型智能隐私保护：满足GDPR等数据保护法规要求“联邦学习正在开启隐私保护AI的新纪元，让数据要素在’可用不可见’的前提下创造价值！掌握这些技术，你将站在下一代人工智能发展的最前沿！从开源框架入手实践基础联邦算法关注不同场景的隐私安全需求探索与传统分布式系统的融合创新在下一篇文章中，我们将深入机器学习与深度学习的数学基础，从线性代数到概率统计，构建坚实的理论基石！敬请期待！延伸阅读联邦学习白皮书。
LR模型的Python实现
07-02
BAT算法工程师深入详细地讲解LR模型的Python实现，带你轻松入门机器学习!
LR分析算法
05-17
利用C语言实现LR行语法分析，判断给出的符号串是否为该文法识别的句子
机器学习--LR算法实现
德鲁大叔的博客
09-17 771
numpy库下的实践： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #加载数据 def loadDataSet(): dataMat=[]; labelMat=[] fr=open('testSet.txt') for line in fr.readlines(): lineArr=line.strip().split() ...
《机器学习实战》--LR
勤学如春起之苗，不见其增，日有所长
04-07 225
LR公式推导： https://blog.youkuaiyun.com/Dinosoft/article/details/34960693 损失函数和最小二乘相近。 最大似然和最小化损失函数相近 应该属于二项分布的广义线性模型： http://www.huaxiaozhuan.com/统计学习/chapters/1_linear.html 原始课件： http://cs229.stanford.edu/n...
【机器学习领域】基于sklearn的鸢尾花数据集分类实验：数据预处理、模型训练与评估全流程解析了文档的主要内容
最新发布
08-02
③实现并评估常见的机器学习算法，如KNN、LR、SVM、DT等；④通过实际案例练习，提升解决实际机器学习问题的能力。 阅读建议：由于文档内容涵盖从基础到进阶的知识点，建议读者按照章节顺序逐步学习，先理解scikit-...
基于英文文本通过机器学习算法(LR、Random Forest、GBDT)和深度学习算法(LSTM)预测情感标签（算法源码）
03-06
【资源介绍】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子...基于英文文本通过机器学习算法(LR、Random Forest、GBDT)和深度学习算法(LSTM)预测情感标签（算法源码）.zip
机器学习实战 | Python机器学习算法应用实践
qq_24428851的博客
07-15 875
第一个数据集是iris(鸢尾花)数据集，它是一个入门级数据集。对于图像数据，如果直接采用原始像素信息输入模型中，大部分的机器学习算法效果都很不理想，所以这里采用特征提取方法，主要是统计图像颜色通道的均值和标准差信息，总共是。上述代码就完成加载图片的路径信息，然后依次遍历，读取图片，提取特征，提取标签信息，保存特征和标签信息，接着编码标签，然后就是划分训练集和测试集。(1) 没有任何一种算法是完美的，可以完全适用所有的场景，即便是目前很热门的深度学习方法，也存在它的局限性，所以应该具体问题具体分析！
LR算法解析及错误处理
11-25
java实现的LR算法，可错误处理。 java实现的LR算法，可错误处理。 java实现的LR算法，可错误处理。
LR算法-example.pdf
10-13
在编译器的前端设计中，对于LL分析和LR分析作为最重要的实现方式。该算法就是书本上的进一步实现
机器学习 LR逻辑回归算法
02-18
机器学习 java 逻辑回归算法
LR(0)算法分析文档
06-08
分析输入的文法是不是LR（0）算法，在进行项目规划集
关于机器学习二分类建模的一些代码
积一时之步，臻千里之遥程
10-22 1758
之前写的一些代码 # 忽略警告 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
【机器学习算法】LR算法
Ven%的博客
09-08 934
LR通常指的是逻辑回归（Logistic Regression），这是一种广泛使用的统计模型，属于机器学习中的监督学习算法。逻辑回归主要用于二分类问题，也可以通过一些技巧扩展到多分类问题。逻辑回归模型的核心思想是使用逻辑函数（Logistic Function）来预测一个事件发生的概率。逻辑函数是一个S形的曲线，可以将任意值映射到(0, 1)区间内，这使得它非常适合用来表示概率。
逻辑回归（LR）算法
cnzzs的博客
10-19 1430
一、算法介绍 Logistic regression (逻辑回归)是一种非线性回归模型，特征数据可以是连续的，也可以是分类变量和哑变量，是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性，主要的用途：分类问题：如，反垃圾系统判别，通过计算被标注为垃圾邮件的概率和非垃圾邮件的概率判定；排序问题：如，推荐系统中的排序...
LR算法(基础及核心概念)
热门推荐
buracag_mc的博客
08-27 5万+
前言首先需要清楚的是，LR（Logistic Regression）虽然是回归模型，但却是经典的分类方法。 为什么分类不用SVM呢？我们对比一下SVM，在二分类问题中，如果你问SVM，它只会回答你该样本是正类还是负类；而你如果问LR，它则会回答你该样本是正类的概率是多少~ 文章主要内容如下： LR的理论基础 LR的参数求解过程 正则化
LR(Logistic Regression)算法详解
Abraham Ben
07-18 6506
Logistic Regression本质上还是Linear Regression的一种，只是用了一个Logistic Function将线性回归的连续值映射到了{0,1}{0,1}\{0, 1\}空间。因此Linear Regression只能对具有线性边界的分类问题有很好的预测效果，对于非线性的边界是无能为力的。至于下面这张很经典的大家常用的图，只是做了一个feature mapping，根据...
机器学习与深度学习实战：从基础算法到模型复现
首先，资源提到了基础模型的学习，包括了机器学习的手写算法和实战。在这个部分，学习者可以通过实践来掌握线性回归、逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)和K均值聚类(KMEANS)等经典算法。这些算法是机器学习领域内的基础...
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值