logistics regression

最新推荐文章于 2022-05-19 22:16:51 发布
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分类专栏： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WxyangID/article/details/79996038
本文介绍了逻辑回归的基本概念，解释了其作为一种分类方法的工作原理，主要用于解决两类问题，并探讨了如何通过建立代价函数来求解最优模型参数。

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

        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发生的概率（可以想下好坏肿瘤的例子）


逻辑回归(logistics regression)
南淮北安的博客
10-09 2656
逻辑回归也属于有监督机器学习 之前我们了解到了多元线性回归是用线性的关系来拟合一个事情的发生规律,找到这个规律的表达公式,将得到的数据带入公式以用来实现预测的目的,我们习惯将这类预测未来的问题称作回归问题. 机器学习中按照目的不同可以分为两大类:回归和分类 今天我们一起讨论的逻辑回归就可以用来完成分类任务 文章目录一、分类和回归任务的区别二、逻辑回归不是回归三、如果是你,你要怎么做四、把回归函数掰...
Logistics Regression
m0_37262134的博客
01-12 352
Logistic是用在监督学习问题中的学习算法，是关于输出y标签是0或1时的二元分类问题。 ——Logistics Regression—— x(已知的输入特征向量）可能是一张图，若要去识别此图，需要给出一个算法，该算法将评估猫出现在该图像中的概率。可以给出一个预测值????，输出结果y值：????=????????=1????，where0≤????̂≤1。????是一个概率，当x满足条件时y=1。 在Logistics Regression中用到的参数如下： x是一个????????维向量
logistics regression by java
09-07
In this code, you can use your data to train the model.I added regularization term to the program so that you can use it by the given parameter lambda.
pytho手写机器学习-logistics regression，使用iris dataset实现二分类，附带英文report
最新发布
02-18
python纯手写logistics regression 文件包括：code+dataset+report(english version)+readme --------- 数据集：UCI repository的iris dataset 功能：利用数据集的2 attributes( ie.sepal length in cm and sepal ...
逻辑回归（Logistics Regression）
01-06
一、什么是逻辑回归？ 线性回归处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述的是因变量的期望与自变量之间的线性关系：hθ(x)=θ0x0+θ1×1+…+θnxnh_θ(x)=θ_0x_0+θ_1x_1+…+θ_nx_nhθ​(x)=θ0​x0​+θ1...
逻辑回归（ Logistics Regression）
rzsasuke的博客
02-16 292
定义 逻辑回归（ Logistics Regression）是一种以线性函数与假设来拟合自变量与因变量之间关系的方法。 基本原理 函数假设：线性函数 损失函数：平方损失函数 学习方法： 最小二乘法 梯度下降法 优缺点 优点 实现简单 可解释性强：模型的参数直观体现了每一个自变量对因变量的影响强弱 缺点 局限于线性函数假设 对比 应用场景 回归预测：线性回归可以在拟合到已知数据集后用于预测自变量所对应的因变量。 变量可解释性：线性回归可以用于量化因变量与自变量之间关系的强度。 代
逻辑回归（logistics regression）
words8的博客
10-14 578
1.算法概论 2.目标函数 3.损失函数 4.梯度下降最小化损失函数 5.代码实现 6.小结
逻辑斯谛回归（logistics regression，LR）
weixin_46838605的博客
02-28 1514
之前学到的感知机线性回归中说过，一个分离超平面S将特征空间分成两个部分，实例在不同的子空间中被分为相对应的类。但是当一个样本点与超平面的距离非常近时，被分成类A的可能性为51%，分成类B的可能性为49%，此时线性回归会直接给出该样本点属于A类的结论，并没有告诉我们它属于A类的概率是多少，这样就忽略了49%分成B类的可能性。 为了得到这个概率，引出了Sigmoid函数（也叫Logistic，逻辑斯谛函数）。 关于函数的简介，可以在百度中自行了解： https://baike.baidu.com/item/Si
机器学习-逻辑回归(logistics regression)
Mr_Meng__NLP的博客
12-17 3559
什么是逻辑回归？
逻辑回归（Logistic Regression）
热门推荐
tt丫的博客
05-11 9万+
逻辑回归是线性分类器（线性模型）—— 主要用于二分类问题【拓：如何判别一个模型是否为线性模型理论上分辨：线性模型是可以用曲线来拟合样本的，但是分类的决策边界一定是直线的数学表达上分辨：表达式中的系数w乘上自变量x（一个w系数影响一个自变量维度x）】（1）penalty：表示惩罚项（正则化类型）。字符串类型，取值为’l1’ 或者 ‘l2’，默认为’l2’。l1：向量中各元素绝对值的和，作用是产生少量的特征，而其他特征都是0，常用于特征选择；
机器学习笔记 五：逻辑回归（Logistics Regression）及两个分类案例
amyniez的博客，欢迎交流讨论
05-19 2260
目录1. 前言2. 实现2.1 数据可视化过程2.2 逻辑回归实现3. Sigmoid函数4. 代价函数（costFunction） 1. 前言 逻辑回归属于分类问题（classification），这里主要是考虑有sigmoid函数（也叫做Logistic函数）： 这里我主要是介绍一些逻辑回归函数的实现过程，首先，我的数据来源于吴恩达机器学习数据集（学生录取成绩数据，含标签label（0,1））。设想你是大学相关部分的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可
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