浅析LR，Logistic Regression，逻辑回归

最新推荐文章于 2023-01-13 16:58:19 发布
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本文深入浅出地介绍了逻辑回归（Logistic Regression, LR）的基本原理及其应用，包括如何使用该模型进行二分类或多分类任务，并详细解释了梯度下降法在参数学习中的作用。
【机器学习系列之二】逻辑回归（LR,Logistic Regression）
多元思考力
10-19 3911
起源 模型原理 2.1 问题转换 2.2 损失函数-真实值与计算值的关系 2.3 参数求解方法-梯度下降法 模型优化 3.1 过拟合于欠拟合 3.2 正则化 实践应用案例 4.1 微额借款用户人品预测大赛 4.2 使用sklearn包来实现 总结 引用 1.起源 逻辑回归的起源分了好几个阶段，每个阶段都是前人经过漫长的研究，试验得来的，了解它是怎么来的，有助于理解如何把一个现实问题转
NLP基础：逻辑回归（LR）详解与实战
weixin_43639369的博客
12-12 1482
NLP基础：逻辑回归（LR）详解1. 逻辑回归（Logistic Regression）简介2. 逻辑回归优化算法推导2.1 梯度下降法（Gradient Descent）2.2 随机梯度下降法2.3 mini-batch 梯度下降3. 自适应学习率算法3.1 AdaGrad3.2 RMSProp3.3 Adam4. 迭代终止条件4.1 对数似然函数基本不再发生变化时4.2 参数基本不再发生变化时4.3 Early-stopping5. 逻辑回归实战6. 逻辑回归的缺陷7. 逻辑回归的改进7.1 L1 正则
线性回归、逻辑回归（Logistic Regression, LR）简介
qq_31945139的博客
03-09 555
线性回归、逻辑回归（Logistic Regression, LR）简介 https://blog.youkuaiyun.com/jk123vip/article/details/80591619
logsitic regression for PYTHON3.0
01-05
网上原有的逻辑回归代码，基本都是PYTHON2.0的版本，要在PYTHON3.0中运行，我把99%BUG修复了，并增加很多注释供初学者参考，还有的靠你自己喽。附有数据集。
【机器学习】逻辑回归 LR 算法 整理
CWS_chen
01-20 3648
有了 Sigmoid 函数之后，由于其值取值范围在[0,1]。就可以将其视为类 1 的后验概率估计 p(y=1|X)。就是如果有一个测试点 x，就可以用Sigmoid函数算出来的结果当作该点 x 属于类别 1 的概率大小。 于是，非常自然地，把 Sigmoid 函数计算得到的值大于等于0.5的归为类别1，小于0.5的归为类别0： 1.逻辑斯蒂回归模型 LR模型主要用于分类模型，细...
逻辑回归 - 理论篇
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云深不知处
07-16 34万+
此文章为初学机器学习时，对Andrew NG《机器学习》课程整理所写，也参考了其他优快云同学的笔记，写的较为粗糙，很多网友帮助我指正了问题，现在重新更新向量化部分，并加入实践篇。 什么是逻辑回归？ Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalizedli...
浅析Logistic Regression
路卫杰的专栏
05-17 2223
原文出处：https://chenrudan.github.io/blog/2016/01/09/logisticregression.html本文是受rickjin老师的启发，谈谈关于logistic regression的一些内容，虽然已经有珠玉在前，但还是做一下自己的总结。在查找资料的过程中，越看越觉得lr实在是博大精深，囊括的内容太多太多了，本文只能浅显的提到某些方面。文章的内容如下:1....
LR（逻辑回归浅析）
justsolow的博客
06-20 639
LR（逻辑回归浅析） 这里有一篇很详细的讲解 我这里就简单缕缕LR的思路就好了。 Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。 Logistic 回归的本质是：假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。 1、 Logistic 分布 Logistic 分布是一种连续型的概率分布，其分布函数和密度函数分别为： 其中μ 表示位置参数, γ>0\mu \text { 表示位置参数, } \gamma>0μ 
【ML】逻辑回归适用场景-原理-优缺点汇总：
凝眸伏笔的博客
03-25 1万+
逻辑回归使用小节： 优点： 一是逻辑回归的算法已经比较成熟，预测较为准确； 二是模型求出的系数易于理解，便于解释，不属于黑盒模型，尤其在银行业，80%的预测是使用逻辑回归； 三是结果是概率值，可以做ranking model； 四是训练快。 缺点：分类较多的y都不是很适用；对于自变量的多重共线性比较敏感，所以需要利用因子分析或聚类分析来选择代表性的自变量；另外预测结果呈现S型，两端概率......
逻辑回归模型原理
banban008的博客
07-25 3600
逻辑回归模型 逻辑回归是回归模型还是分类模型？ 分类模型。分类与回归最大的差别在于输出变量Y的形式不同，前者Y取有限个离散值，后者的Y是连续值。 为什么名字中带“回归”二字？ 逻辑回归就是用回归的方法（用函数拟合自变量和因变量关系），加上一个分类规则，对结果分类。 逻辑回归（Logistic Regression），简称为LR，是机器学习中的一种分类问题。常用于二分类问题。比如预测用户是否点击特定...
浅析深度学习（二）--回归实战（新冠人数预测）
qianzhipeng123的博客
01-13 1767
slectkbest原理：通过给特征进行打分，然后从高到底选取特征，要用到皮尔森系数和单变量线性回归，二.创建函数selectkbest--挑选重要参数。init--转换维度，利用linear函数。单变量线性回归可以用来表明特征的回归效果。皮尔森系数可以表明y与各个特征的相关度。forward--模型前向过程。getitem--返回值。
并行逻辑回归
Jack‘s bolg
02-15 2099
详解并行逻辑回归 来源新浪博客| 作者冯扬 摘要：Logistic regression （逻辑回归）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。这里是：“可能性”而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值，不可以直接当做概率值来用。 编者按：回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计，Logistic regre
解决多作业多机器调度问题的遗传算法.zip
12-02
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
心理评估与人工智能结合.docx
最新发布
12-02
人工智能行业相关的应用趋势和解决方案介绍
基于Web与物联网的分布式智慧农业环境监测系统源码实现
12-02
**项目资料：基于网络与物联网架构的分布式农业环境远程监控系统源代码** 本资料包提供了一套完整的分布式农业环境远程监控系统实现方案，该系统融合了现代网络技术与物联网架构，能够实现对农业生产环境的远程、实时、多节点监测与管理。系统源代码经过全面测试，各项功能运行稳定可靠，可供直接部署或二次开发使用。 该资料适用于计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化、电子信息工程等相关专业的高校师生、科研人员以及行业技术人员参考学习与实践。对于希望深入理解物联网应用开发、分布式系统设计或智慧农业解决方案的学习者而言，本资料具有较高的参考价值。同时，其完整的项目结构也适用于毕业设计、课程设计、项目实践或作为特定功能模块的开发基础。 使用者可根据自身需求，在现有代码框架上进行功能扩展、算法优化或与其他系统进行集成。我们鼓励基于此代码进行合法的学习、研究与创新应用，并通过技术交流共同促进相关领域的技术发展。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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