逻辑斯特回归(logistic regression)学习笔记

最新推荐文章于 2024-08-13 08:33:06 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-13 08:33:06 发布 · 5.9k 阅读 · 4 ·
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。

本文介绍了逻辑回归的基础，包括线性回归的原理和优化方法，如梯度下降法和最小二乘法。接着深入讨论了逻辑回归，通过sigmoid函数转换为非线性模型，并探讨了其在分类问题中的应用。最后，文章提到了正则化在防止过拟合中的作用，详细阐述了L1和L2正则化的原理和梯度变化方向。

logistic regression


1. 线性回归

线性回归可表示为： 

         假设模型预测误差为, 服从高斯分布；

         那么x与y的条件概率为：

进行最大似然估计，求对数后可得最终的优化目标为最小化

这就是为何选用平方和作为误差函

最低0.47元/天 解锁文章
Python实现逻辑回归(Logistic Regression)
优快云 精品推荐
03-26 4万+
逻辑回归是一种经典机器学习分类算法，它被广泛应用于二元分类问题中，该算法的目的是预测二元输出变量（比如0和1），逻辑回归算法有很多应用，比如预测股票市场、客户购买行为、疾病诊断等等。它被广泛应用于医学、金融、社交网络、搜索引擎等各个领域。
【机器学习-07】逻辑回归（Logistic Regression，LR）算法：原理、应用与实现
qq_38614074的博客
03-21 1万+
对于二分类问题，假设我们有一个数据集，其中包含mmm个样本。每个样本由输入特征向量xxx和对应的实际类别yyy组成。我们希望通过逻辑回归模型来预测样本的类别。假设存在一条直线（或超平面），可以将数据集中的样本完全分开。zθ0θ1x1θ2x2θnxnzθ0​θ1​x1​θ2​x2​θn​xn​其中，zzz表示线性模型的输出，θ0θ1θnθθ0​θ1​θn​θ表示模型的参数，x1x。
逻辑斯蒂回归实例-matlab
06-30
机器学习课程作业，自己编写matlab源代码，运行LogisticRegression即可
机器学习（6）——从线性回归到逻辑斯特回归
Lyndon_zheng的专栏
11-18 4828
Linear Regression在学习李航《统计学习方法》的逻辑斯特回归时，正好coursera上相应的线性回归和逻辑斯特回归都学习完成，在此就一起进行总结，其中图片多来自coursera课程上。 线性回归是机器学习中很好理解的一种算法。我们以常见的房屋销售为例来进行简单分析： 假设我们统计的一个房屋销售的数据如下： 在此，我们从单一变量谈起，直观上比较容易理解。训练集定义为{(x(1)
回归分析--线性回归和逻辑（斯特）回归
m0_62461358的博客
10-10 598
回归分析原理及代码
Logistic回归（逻辑回归）实战案例分析
m0_58458542的博客
01-07 7963
Lgistic回归也叫逻辑回归，是广义线性回归的一种，通常用于解决二分类问题。表达式如下：经过logit变换，则可以写成广义线性表达式通常做回归是用其广义线性表达式，且logistic回归的结果概率表现为S型曲线，一般以小于0.5的样本都分类为0，大于0.5的样本都分类为1。logistic回归是简单的二分类算法之一，但是其应用非常广，支持向量机（SVM）中也有其相关运用。
机器学习 | 算法模型 —— 回归：一元/多元/逻辑回归 (以深度学习框架TensorFlow实现)
也许有一天我们再相逢 睁开眼睛看清楚 我才是英雄！
01-14 1214
0.线性回归的基本假定 ①所有解释变量之间互不相关（无多重共线性） ② ③假设变量（偏差）与随机变量不相关 ④随机扰动项满足正太分布 ⑤数据基本服从线性回归 1.一元线性回归[数据计算方式] 1.1 批量输入 and 批量计算 下部程序中在进行最后的数值迭代过程中，使用的是批量计算的方式进行计算 优点：一次性将所有数据加载到内存中，让计算模型在短时间内对数据进行处理 缺点...
精选资源
机器学习应用-使用逻辑回归算法Logistic Regression实现信用卡欺诈检测项目源码+文档说明
最新发布
11-06
机器学习应用-使用逻辑回归算法Logistic Regression实现信用卡欺诈检测项目源码+文档说机器学习应用-使用逻辑回归算法Logistic Regression实现信用卡欺诈检测项目源码+文档说机器学习应用-使用逻辑回归算法Logistic ...
【逻辑回归】Logistic Regression逻辑回归模型学习笔记
shuaixio的博客
06-02 1805
线性回归模型，广义线性回归模型，逻辑函数，逻辑回归模型的损失函数，逻辑回归模型的优缺点，逻辑回归与线性回归的区别，逻辑回归的sklearn实现，逻辑回归的单层线性神经网络实现
【机器学习sklearn实战】逻辑回归（Logistic regression）
跟着大数据和AI去旅行
08-13 1073
【代码】【机器学习sklearn实战】逻辑回归（Logistic regression）
逻辑回归简介及其正则化
01-20
逻辑回归是一种重要的数据分析方法，已经被广泛应用于各个领域。作为广义线性模型的一个特例，逻辑回归由严格的理论推导出，具有良好的统计性质和明确的解释意义，因而在实际应用中，特别是分类问题应用中受到良好的效果。 然而，传统的逻辑回归模型存在一些明显的不足，它容易出现过拟合问题。逻辑回归对于训练样本的拟合常能获得良好的精度，但对于训练数据集以外的测试数据，其分类效果不够理想。事实上，不仅是逻辑回归，其他许多数据分析模型也会受过拟合的影响，解决过拟合问题已经成为统计、机器学习领域的热点研究之一。 解决过拟合问题的一种方法是正则化方法。它的思想是在模型中加入某些特定的正则项，使模型具有特性的性质，增加模型对训练样本外数据的预测能力。本文将简单介绍逻辑回归模型、过拟合概念，提供一种在MATLAB下可行的正则化算法。
罗杰斯特回归
莫大逗比嘟嘟
08-27 7454
1. 罗杰斯特回归(Logistic)函数 hθ=g(θTx)=11+e−θTxhθ=g(θTx)=11+e−θTxh_\theta=g(\theta^Tx)=\frac{1}{1+e^{-\theta^Tx}} 2. 罗杰斯特回归最基本的学习算法是最大似然法 设共有nnn个独立的训练样本，其中n1n1n_1个属于w1w1w_1类，n2n2n_2个属于w2w2w_2类，将两类的输出分别编码为...
4参数逻辑曲线公式及其含义
个人练习小站
07-26 1万+
ELISA数据分析 ELISA是医学检验中常用技术手段，其数据分析也非常关键，常见的分析方法有： 直线回归 曲线回归 以曲线回归中的4参数逻辑曲线为例 其回归公示为 y=d+a−d1+(xc)by=d+a−d1+(xc)b y = d +\dfrac{a-d}{1+{(\dfrac{x}{c})^b}} 其中： d为浓度最大时的吸光度值 a为浓度为0时的吸光度值 ...
逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）
热门推荐
Daunxx的专栏
07-03 3万+
LR回归，虽然这个算法从名字上来看，是回归算法，但其实际上是一个分类算法，学术界也叫它logit regression, maximum-entropy classification (MaxEnt)或者是the log-linear classifier。在机器学习算法中，有几十种分类器，LR回归是其中最常用的一个。
【机器学习】逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）详解
qq_32742009的博客
08-16 3万+
引言 LR回归，虽然这个算法从名字上来看，是回归算法，但其实际上是一个分类算法，学术界也叫它logit regression, maximum-entropy classification (MaxEnt)或者是the log-linear classifier。在机器学习算法中，有几十种分类器，LR回归是其中最常用的一个。 logit和logistic模型的区别: 二者的根本区别在于广义...
经典卷积神经网络
路遥知马力，日久见人心
12-01 1419
本篇博客主要对北京大学王汉生老师主编的《深度学习从入门到精通·微课版》一书中讲解的经典卷积神经网络模型进行总结，以便加深理解和记忆
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) 学习笔记 + matlab实现
小鹅鹅的博客
12-09 1万+
综述线性判别分析 (LDA)是对费舍尔的线性鉴别方法(FLD)的归纳，属于监督学习的方法。LDA使用统计学，模式识别和机器学习方法，试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合，以能够特征化或区分它们。所得的组合可用来作为一个线性分类器，或者，更常见的是，为后续的分类做降维处理。LDA的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新
【Tensorflow】逻辑斯特回归（Logistic Regression）的简单实现
CD's Coding
10-07 1305
### Introduction 为了简单的介绍和讲解一下Tensorflow的基本操作， 我决定做一个简单的逻辑斯特回归实现与代码讲解， 但不太会用Markdown的方式来展现一个JupyterNotebook， 姑且就按照“说明—实例”的方式来解释逐个代码块好了。
python机器学习库keras——线性回归、逻辑回归、一般逻辑回归
全栈工程师开发手册（原创）https://github.com/tencentmusic/cube-studio
04-29 1万+
全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） python数据挖掘系列教程 线性回归import numpy as npfrom keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import matplotlib.pyplot as plt# 样本数据集，第一列为x，第二列为y，在x和y之间建立回归模型 data=[
逻辑回归 LogisticRegression：分类与决策边界
"这篇资源主要介绍了机器学习中的逻辑回归（Logistic Regression）算法，它是用于解决二分类问题的一种常见方法。文章首先通过实例说明分类问题的重要性，如判断邮件是否为垃圾邮件、交易是否存在欺诈以及肿瘤的良...
评论
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