对数几率回归（logistic regression）逻辑回归

最新推荐文章于 2025-02-24 14:27:00 发布
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分类专栏： Machine Learning
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二分类任务中，由于单位阶跃函数不连续，采用对数几率函数（sigmoid函数）作为替代，将线性回归预测值转换为0/1。对数几率函数输出在0到1之间，用于逼近真实标记的对数几率，该模型称为对数几率回归（logistic regression）。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

对于二分类任务，最理想的是用“单位阶跃函数”（unit-step function）

需要将线性回归模型产生的预测值 z=w^{^{T}}x+b 转换为0/1值。

但是单位阶跃函数不连续，于是用对数几率函数 (logistic function) 作为替代函数：

 对数几率函数是一种“sigmoid”函数。它将z值转化为一个接近0或1的 y 值，并且其输出值在 z=0 附近变化很陡。

将

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Logistic回归实战篇之预测病马死亡率（三）
燕哥带你学算法
10-21 8080
作 者：崔家华 编 辑：李文臣 四、使用Sklearn构建Logistic回归分类器 开始新一轮的征程，让我们看下Sklearn的Logistic回归分类器！ 官方英文文档地址：http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.
逻辑回归（对数几率回归）Logistic Regression
m0_53362429的博客
08-12 855
逻辑回归方法用来处理分类问题（classification）。主要利用二分类来说明逻辑回归方法理论以及简单应用。
对数几率回归（逻辑回归）
01-20
文章目录一、对数几率和对数几率回归二、Sigmoid函数三、极大似然法四、梯度下降法四、Python实现 一、对数几率和对数几率回归   在对数几率回归中，我们将样本的模型输出y∗y^*y∗定义为样本为正例的概率，将y∗1−y∗\frac{y^*}{1-y^*}1−y∗y∗​定义为几率（odds），几率表示的是样本作为正例的相对可能性。将几率取对便可以得到对数几率（log odds，logit）。 logit=log⁡y∗1−y∗logit=\log\frac{y^*}{1-y^*}logit=log1−y∗y∗​   而对数几率回归（Logistic Regression）则试图从样本集中学
对数几率回归（Logistic Regression）
韩明宇
03-25 1349
简介 假设你是某某大学某某系的主任，你想根据每个申请者在两次考试中的成绩来确定他们的入学机会。你有以前申请者的历史数据，可以用作对数几率回归的训练集。对于每个训练示例，你都有申请人在两次考试中的分数和录取结果。 绘制数据 横纵坐标是申请人两次考试的成绩，录取和未录取的示例用两种记号标出。 # PLOTDATA Plots the data points X and y int...
逻辑回归（Logistic Regression）
最新发布
长期接数学建模、科研辅导。V：MuZi_algorihm
02-24 1107
逻辑回归（Logistic Regression）虽然名字里有 “回归”，但它实际上是一种用于解决分类问题的机器学习算法。简单来说，就是通过输入一些特征数据，来预测样本属于某个类别的概率。比如，根据一个人的年龄、收入、消费习惯等特征，预测他是否会购买某款产品；或者根据患者的症状、病史等信息，判断他是否患有某种疾病。
对数几率回归
12-22
对数几率回归的一个简单的算法描述，可以参看周志华机器学习一书。
matlab 对数回归,[线性模型] 对数几率回归（Logistic Regression）
weixin_42314448的博客
03-17 1841
公式推导对数几率回归用于处理二分类问题，其数学基础为对数几率函数，是一种 Sigmoid 函数\[y = \frac{1}{1+e^{-z}} \tag 1\]其函数图像如下取 $z = \boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}+b$，并对式 $(1)$ 进行一定变换，得$$\ln\frac{y}{1-y}= \boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}+b \...
对数几率回归（逻辑回归）梯度下降优化
02-16
对数几率回归（Logistic Regression），又称为逻辑回归的python实现，并且通过梯度下降法进行优化
用算法描述对数几率回归，逻辑回归算法描述，参考答案
湾区人工智能
12-07 722
      认识你是我们的缘分，同学，等等，学习人工智能，记得关注我。     微信扫一扫 关注该公众号 《湾区人工智能》 回复《人生苦短，我用Python》便可以获取下面的超高清电子书和代码   ...
对数几率回归-Logistic Regression
wuyanxue的专栏
05-05 5246
Logistic Regression是一个经典的判别学习分类方法。参考资料—西瓜书&&机器学习公开课-Andrew Ng。 首先我们来看为什么Logistic Regression被称为对数几率回归。 几率：将一个实例映射到正例或者负例的可能性比率。令P(y=1|x;θ)P(y=1|x;θ)P(y = 1 | x; \theta)表示将样本分类成正例的概率。那么P(y=0|x...
对数几率回归 —— Logistic Regression
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hellozhxy的博客
07-02 1万+
机器学习基础算法python代码实现可参考：zlxy9892/ml_code1 原理1.1 引入首先，在引入LR(Logistic Regression)模型之前，非常重要的一个概念是，该模型在设计之初是用来解决0/1二分类问题，虽然它的名字中有回归二字，但只是在其线性部分隐含地做了一个回归，最终目标还是以解决分类问题为主。为了较好地掌握 logistic regression 模型，有必要先了解...
对数几率回归——Logistics Regression原理
稚与的博客
05-07 3156
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【机器学习】对数几率回归（Logistic Regression、逻辑回归）数学证明
断桥残雪D的博客
03-19 451
参考地址：http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/20319673（注：因为转换成了梯度下降问题，所以第2页第5行，迭代公式中是减号）
【机器学习基础】对数几率回归（logistic回归）
z135733的博客
11-17 2569
对数几率回归，也称为逻辑回归，是一种广义线性模型。在逻辑回归中，通过使用sigmoid函数，将线性回归的输出映射到0和1之间，表示样本属于某一类的概率。所以它属于分类模型。逻辑回归模型的训练通常通过最大化似然函数来完成，常用的解决方法是使用梯度下降算法进行模型优化，通过迭代调整模型参数，使得模型的预测结果逐渐接近实际标签。逻辑回归可以表示为一个关于θ的函数hθ(x)，即hθ(x) = P(y=1|x;θ)，表示给定特征x和参数θ的条件下，样本属于正例的概率。
对数几率回归模型
m0_52792591的博客
12-07 1240
众所周知，回归在机器学习中一般是指对连续值得预测，但是对数几率回归其实是一个用来处理离散值得分类模型，是从线性回归演化而来的。与线性回归相似，求解对数几率回国模型就是求解参数w和b。不同的地方是周志华书本上线性回归模型中参数求解方法是最小二乘法（说白了就是求导取极值），当然也可以用梯度下降法。这就是为什么当你调用python中的包实现线性回归时需要设置epoch，learning_rate这些参数的原因，当你自己求解是用最小二乘就不需要那么麻烦，直接一个公式就可以求出参数。 梯度其实也是导数，梯度下降就是按
Python实现的对数几率回归与梯度下降法详解
在当今的数据科学和机器学习领域，对数几率回归是一种广泛应用于分类问题的重要算法。理解对数几率回归模型的工作原理以及如何使用Python语言实现它，是数据科学家和机器学习工程师必备的技能之一。 首先，我们需要...
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