机器学习总结（二）：线性回归、逻辑斯谛回归（LR）、softmax回归、过拟合

最新推荐文章于 2024-03-21 10:36:34 发布
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#机器学习

本文介绍了机器学习中的线性回归、逻辑斯谛回归（LR）和softmax回归。线性回归通过梯度下降法或正规方程求解最小化代价函数。逻辑回归用于0/1分类，而softmax回归适用于多分类问题。过拟合和欠拟合是学习中常见的问题，解决办法包括增加特征、减少特征和正则化。

1.    什么是回归

是一种监督学习方式，用于预测输入变量和输出变量之间的关系，等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其更好的拟合已知数据且更好的预测未知数据。

2.    线性回归

代价函数（平方误差代价函数，加1/2是为了方便求导）：

梯度下降法：

最低0.47元/天 解锁文章
12、机器学习模型训练：线性回归与梯度下降详解
z5a6b的博客
09-18 15
本文深入探讨了机器学习中的核心模型与训练方法，涵盖线性回归、多项式回归、逻辑回归和Softmax回归，详细解析了正规方程与梯度下降的原理、实现及优缺点。文章还介绍了过拟合问题及其应对策略如L1/L2正则化，并通过代码示例和流程图帮助读者理解模型训练全过程，为实际应用提供理论基础与实践指导。
15、机器学习中的分类算法：逻辑回归、Softmax回归与支持向量机
最新发布
qsc9012345的博客
09-20 5
本文深入探讨了机器学习中三种重要的分类算法：逻辑回归、Softmax回归和支持向量机。详细介绍了它们的原理、训练方法、决策边界、正则化机制及实际应用代码示例，并通过鸢尾花数据集进行演示。文章还对比了各算法在分类类型、输出信息和适用场景上的差异，提供了数据预处理、超参数调整和模型评估等实践建议，辅以练习题和mermaid流程图帮助读者系统掌握这些核心算法。
逻辑斯底回归的特征、多分类问题及过拟合问题
keepreder
07-30 4134
首先，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，此外还能解决非线性问题。 LR分类器(Logistic Regression Classifier)目的就是从训练数据特征学习出一个0/1分类模型--这个模型以样本特征的线性组合作为自变量，使用logistic函数将自变量映射到(0,1)上。因此LR分类器的求解就是求解一组权值，当有一新样本过来时，首
逻辑斯蒂回归（logistic regression）学习笔记
东南风的专栏
12-28 1738
什么是逻辑斯蒂回归，参见维基百科的解释点击打开链接。 后面的参考博客已经给逻辑斯蒂回归做了很多基础东西的讲解（越是基础的东西越难讲清楚）。在这里我对逻辑斯蒂回归记录一点自己的认识。 两个问题： Q1，为什么选用logistic function？ Q2，logistic regression到底在做什么？ Q1，为什么选用logistic function？
线性拟合小结
青菜虫虫的专栏
07-21 1612
问题：有下图所示的散点,想要拟合一条直线尽量拟合散点的走向 有很多方法可以办到 ,这里对多种方法进行一下总结： 最小二乘法 问题可简化成求一条直线： 使 y(i) 梯度下降法PCASVD
多分类逻辑回归与softmax回归
weixin_43677260的博客
01-23 1210
多分类logistic回归与softmax回归的区别二分类logistic回归及其优化算法多分类logistic回归softmax回归R软件求解 二分类logistic回归及其优化算法 设yyy是0-1型变量，x1x_1x1​，x2x_2x2​，…\dots…，xpx_pxp​是与yyy相关的确定性变量，nnn组观测数据为(xi1,xi2,…,xip;yix_{i1},x_{i2},\dots,x...
机器学习基础 线性回归及一些基础概念（正则化、过拟合、欠拟合等）
mengxianglong123的博客
05-25 1339
一、线性回归简介 1. 线性回归应用场景 房价预测 销售额度预测 贷款额度预测 举例： 2. 什么是线性回归 2.1 定义与公式 线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。 特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归 线性回归用矩阵表示举例 那么怎么理解呢？我们来看几个例子 期末成绩：0.7×考试成绩+0.3×平时成绩 房子价格 = 0.02
【机器学习】LR回归（逻辑回归）和softmax回归
夹猪逃的博客
04-06 1842
LR回归（逻辑回归）和softmax回归1. LR回归Logistic回归的函数形式Logistic回归的损失函数Logistic回归的梯度下降法Logistic回归防止过拟合Multinomial Logistic Regression2. Softmax回归 1. LR回归 Logistic回归（Logistic Regression，简称LR）是一种常用的处理二类分类问题的模型 在二分类问题中，把因变量y可能属于的两个类分别称为负类和正类，则因变量y∈{0, 1}，其中0表示负类，1表示正类。线性回归
【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。
回归分析--线性回归和逻辑（斯特）回归
m0_62461358的博客
10-10 594
回归分析原理及代码
线性回归和逻辑斯蒂回归 - 面试篇
GreatXiang888的博客
08-11 922
(面试不需要每个知识点你都会，但你简历上写的几个，最好钻研透) 线性回归 线性回归是分析因变量与自变量（通常有多个）之间的关系，这种关系是线性的，并且因变量为连续值（离散的为分类）。 例如，自变量为房子面积的大小，距离市中心的距离，卧室的个数等，因变量为房子的价格。 （只说这些肯定不够，糊弄不了面试官，下面才是重点） 最大似然估计的目的就是：利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结...
matlab逻辑斯蒂散点,求助一个逻辑斯蒂函数的拟合 - 计算模拟 - 小木虫 - 学术 科研 互动社区...
weixin_39769406的博客
03-20 587
方程y=a/(1+b*exp(-k*x))数据 x y1.255673864 0.4736838453.421388589 1.9641093785.563578 2.1496214835.893535 2.2797764476.52173913 1.5190875873.52645343 1.6...
逻辑斯蒂回归_3.6 为散点图添加拟合回归线
weixin_39987120的博客
12-16 1326
参考自《R数据可视化手册》拟合回归线往往在科研论文等研究变量之间关系时常用到：library(ggplot2)library(gcookbook)#生成一个半成品，备用hw_sp <- ggplot(heightweight, aes(x = ageYear, y = heightIn))一、添加线性拟合回归线，并默认添加95%的置信区间hw_sp + geom_point() + ...
逻辑斯蒂回归
RainTicking的博客
01-05 3106
逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）是一个非常经典的算法，虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。因为通过逻辑回归模型，我们得到的计算结果是0-1之间的连续数字，可以把它称为“可能性”（概率）,然后，给这个可能性加一个阈值，就成了分类。逻辑回归因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。
逻辑斯蒂回归(Logistic Regression) | 算法实现
Data Hero
09-22 4762
01 起 在这篇文章中，我们学习了逻辑斯谛回归模型的算法原理：统计学习方法|logistic回归 今天我们基于算法原理，给出利用随机梯度上升算法求解逻辑斯蒂回归模型参数的过程。 我们先来回顾一下逻辑斯蒂回归模型， logistic回归的目的是寻找一个非线性函数sigmoid函数的最佳拟合参数w， sigmoid(wx)=1/(1+exp(-wx))，找到最佳拟合参数w，使不同类别样本点的特征x...
逻辑斯蒂回归原理
weixin_45935989的博客
08-30 1055
绝了！！！
机器学习——过拟合问题（线性回归+逻辑斯特回归的正则化推导）
qq_30232405的博客
03-07 430
1.前言 前面已经推导过线性回归和逻辑斯特回归的梯度下降算法。 线性回归的梯度下降算法：https://blog.youkuaiyun.com/qq_30232405/article/details/104153928 逻辑斯特回归的梯度下降算法：https://blog.youkuaiyun.com/qq_30232405/article/details/104486826 它们各自的梯度下降算法公式为： 线性回...
新冠疫情预测模型--逻辑斯蒂回归拟合、SEIR模型
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qq_45347184的博客
05-11 2万+
  通过构建统计学模型、数学模型，或者利用机器学习、深度学习方法拟合疫情发展趋势，利用历史数据对未来的确诊病例等疫情形势进行预测，比如说，逻辑斯蒂生长曲线拟合数据，预测未来几天可能的发展趋势；或者利用时间序列模型构建预测模型；也可用LSTM构建预测模型，一种特殊的RNN网络。以上方法，除生长曲线外，其他模型，需要大量数据做训练，就目前情况看，数据量并不大，即使构建出模型，参考价值并不大，并没有与业务做融合，只是以数据理解数据。   另外一个建模思路，可以从传统疾病传播模型（SIS、SIR、SEIR等），建立
逻辑斯蒂回归（logistic regression）原理小结
小白的专栏
11-08 6318
1. 模型函数 2. 损失函数 3. 学习算法 4. 加正则项的逻辑斯蒂回归 5. 二分类 vs 多分类
掌握线性回归技巧：Python实现及Ridge回归详解
Ridge回归（岭回归）是线性回归的一个扩展，它在损失函数中加入了一个L2范数惩罚项，用来减少模型复杂度并防止过拟合。Ridge回归特别适用于多重共线性问题，即自变量之间高度相关的场景。在scikit-learn中，Ridge类...
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