机器学习-基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类

最新推荐文章于 2025-06-19 16:12:10 发布

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本文深入探讨了Logistic回归在二元分类中的应用，重点讲解了Sigmoid函数及其生成的Sigmoid曲线。通过伯努利分布解释了二元分类的原理，并利用最大似然函数推导出梯度上升法更新规则。尽管更新规则与线性回归相似，但Logistic回归中的梯度计算基于不同的概率模型。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Logistic回归

1.先给出Sigmoid函数

由这个函数生成的曲线称为Sigmoid曲线

对于二元分类，符合伯努利分布（the Bernoulli distribution, 又称两点分布，0-1分布），因为二元

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专栏目录

【Python机器学习】Logistic回归——基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类

weixin_39407597的博客

07-30

480

训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。

机器学习 -- Logistic回归（Ⅰ Sigmoid函数）

Leo的博客

11-03

1449

1. 什么是逻辑回归？逻辑回归既可以看作是回归算法，也可以作为分类算法。通常作为分类算法使用，只可以解决二分类问题。 2. Sigmoid函数的引入假定y = f(x)，对于给定的样本x，我们则需要计算出对应的概率p（p值域为[0, 1]）。但是y = f(x)的值域为正负无穷，因此需要引入Sigmoid函数将值域缩小到[0, 1]之间。 3. Sigmoid函数（...

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基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类【机器学习】

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06-19

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激活函数是人工是人工神经网络中一个关键的组成部分，它被设计用来引入非线性特性到神经网络模型中，使神经网络能够学习和逼近复杂的非线性映射关系。

基于Logistic回归和sigmoid函数的分类算法推导

weixin_30687051的博客

06-07

404

此部分内容是对机器学习实战一书的第五章的数学推导，主要是对5.2节代码实现中，有一部分省去了相关的公式推导，这里进行了推导，后续会将算法进行java实现。此部分同样因为公式较多，采用手写推导，拍照记录的方式。第一部分推导目标函数第二部分采用梯度下降方法进行优化至此两部分就完成了对logistics回归的公式推导。转载于:https://www.cnblogs.com/yhzh...

基于Logistic回归的Sigmoid函数分类算法的python代码实现

qq_38883271的博客

12-12

1542

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def loadDataSet(): dataMat = []; labelMat = [] fr = open('testSet.txt') for line in fr.readlines(): lineArr = line.strip().split...

《机器学习实战》分类篇04.Logistic回归

11-09

521

文章目录Logistic回归1.基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类2.基于最优化方法的最佳回归系数确定2.1梯度上升法2.2训练算法：适用梯度上升找到最佳参数2.3分析数据：画出决策边界2.4训练算法：随机梯度上升3.示例：从疝气病症预测病马的死亡率3.1准备数据：处理数据中的缺失值3.2测试算法：用Logistic回归进行分类4.总结 Logistic回归假设现在有一些数据点，...

机器学习——Logistic回归

m0_54376774的博客

12-09

862

机器学习——Logistic回归

Python机器学习：Logistic回归与sigmoid函数解析

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机器学习实战4（Logistic回归篇）

种花生的博客

07-28

2431

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《机器学习实战》5.Logistic回归

豆豆豆豆芽的博客

09-21

1675

本章设计到的①sigmoid函数和logistic回归分类器②最优化理论初步③梯度下降最优化算法④数据中的缺失项处理假设我们现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合的过程就叫做回归logistic回归进行分类的主要思想就是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，一次进行分类，“回归”一词源于最佳拟合，标识要找到最佳拟合参数集。①收集数据：采用任意方法收集②准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳。

logic回归模型matlab,Logistic回归----Matlab/Python（1）

weixin_36013428的博客

03-22

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【机器学习实战】Logistic回归实战（详解）

qq_51307413的博客

11-21

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Logistic模型回归

qq_66115149的博客

12-04

901

通过本次实验，我们深入学习了Logistic回归算法的优化方法，主要包括梯度上升和随机梯度下降。以下是实验总结：1. 数据准备：首先，我们从文本文件中加载了包含特征和标签的数据集，用于Logistic回归的训练。2. 梯度上升：我们实现了梯度上升算法，通过最大化对数似然函数来求解最佳的回归系数。梯度上升是一种批量梯度下降方法，每次迭代都使用全部的训练数据。3. 随机梯度下降：我们进一步实现了随机梯度下降算法，与梯度上升相比，随机梯度下降每次迭代随机选择一个样本进行更新，以减少计算量。

机器学习第五章笔记——logistic回归(逻辑回归)

jgq1466693的博客

10-03

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这个章节中将首次接触到最优化算法，假设目前存在一些数据点，用一条之间对这些点进行拟合，这个拟合过程就被称为回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想就是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。回归一词源于最佳拟合，即要找到最佳拟合参数集。训练分类器时的做法其实就是在寻找最佳拟合参数，使用的就是最优化算法。二值型输出分类器的数学原理。Logistic回归的一般过程1、收集数据：采用任意方法收集数据2、准备数据：由于需要计算距离，所以就要求数据类型为数值型，结构化数据格式则最佳。

【机器学习---Logistic回归】

bravoe的博客

11-21

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一、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 Logistic回归：优点：计算代价不高，易于理解和实现。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。使用数据类型：数值型和标称型数据。我们想要的函数是：能够接受所有的输入然后预测出类别。 ...

机器学习实验四---Logistic回归--python

qq_51729332的博客

12-04

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机器学习：Logistic回归

qq_51667621的博客

11-21

1475

目录一、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类1.1 Logistic回归的一般过程1.2 Sigmoid函数二、基于优化方法的最佳回归系数确定2.1 梯度上升算法2.2 梯度下降算法2.3 使用梯度上升找到最佳参数2.4 分析数据画出决策边界三、训练算法：随机梯度上升算法3.1 随机梯度上升算法3.2 随机梯度上升算法改进四、从疝气病症预测病马的死亡率4.1 准备数据：处理数据中的缺失值4.2 测试算法：用Logistic回归进行分类4.3 小结一、基于Logistic回归和Sigmoid函

机器学习实战（四）：逻辑回归

倩mys的博客

02-13

1841

一、概述 1、Logistic回归假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称作为回归 Logistic回归是分类方法，利用的是Sigmoid函数阈值在[0,1]这个特性。Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 2、sigmoid函数如果我们有合适的参数列向量θ([θ0,θ1,…θ...