机器学习一:基于logistic回归来做分类预测

最新推荐文章于 2024-07-30 11:29:45 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-30 11:29:45 发布 · 763 阅读 · 0 ·
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。

博客围绕机器学习展开，主要介绍基于逻辑回归进行分类预测。逻辑回归是机器学习中有监督学习的重要算法，可用于分类任务。

1

机器学习：基于逻辑回归（Logistic Regression）对股票客户流失预测分析
阿极的博客
04-24 8098
逻辑回归（Logistic Regression）是一种二分类的监督学习算法，用于预测样本的概率属于某一类别的概率。相比于线性回归，逻辑回归可以更好地处理分类问题。
机器学习笔记1：基于Logistic回归进行数据预测
ChenHaoUESTC的博客
08-08 1万+
机器学习笔记1：基于Logistic回归进行数据预测
基于Logistic的贷款违约预测模型
penghaichao的博客
03-10 2692
运用逻辑回归进行违约的预测，在构建模型的过程中用到了向前法筛选模型自变量 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import os import re import datetime import time from sklearn.model_...
机器学习实战之Logistic回归
罗罗攀
06-14 248
写在前面 Logistic回归涉及到高等数学，线性代数，概率论，优化问题。本文尽量以最简单易懂的叙述方式，以少讲公式原理，多讲形象化案例为原则，给读者讲懂Logistic回归。如对数学公式过敏，引发不适，后果自负。 Logistic回归原理与推导 Logistic回归中虽然有回归的字样，但该算法是一个分类算法，如图所示，有两类数据（红点和绿点）分布如下，如...
分类与预测-LogisticRegression
avagogogo的博客
09-06 2207
1. 分类与预测 1.1 介绍与实现过程 分类和预测是预测问题两种主要类型 分类主要是预测分类标号（离散属性），构造一个分类模型，输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别中。 预测主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值，是指即那里两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测和控制。 实现过程 第一步：学习，通过归纳分析训练样本集建立数据模型，得到相应规则 第二步：分类/预测：先用已知的测试样本评估准确性，通过检验后对未知数据进行预测 1.2
Logistic回归
qq_40633401的博客
03-05 1073
Logistic回归是一种用于解决分类问题的线性模型，尤其适用于二分类问题。它通过sigmoid函数将线性回归的输出转换为概率，并根据阈值对概率进行分类。
机器学习实战（logistic回归）
pinggengxiu5246的博客
07-28 2706
本节主要内容： 目的：寻找一个非线性函数Sigmoid的最佳拟合参数，求解过程由优化算法来完成。 最优化算法，最常用的是梯度上升算法，而梯度上升算法又可以简化为随机梯度上升法，随机梯度上升法占用的计算资源更少，是一个在线算法，可以在新数据到来时完成参数的更新，而不需要重新读取整个数据集进行批量处理。 Logistic 回归的一般过程 收集数据：采用任意方式收集数据 准备数据：由于需要进行距离...
【Python机器学习】Logistic回归——基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类
最新发布
weixin_39407597的博客
07-30 557
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。
算法源码-预测与预报：基于Logistic回归模型评估企业还款能力代码.zip
06-06
总的来说，这个压缩包提供的代码展示了如何运用Logistic回归模型解决实际问题，涉及了数据预处理、模型训练、性能评估和优化等多个关键步骤，对于学习和实践机器学习，特别是金融风险预测的读者来说，是一份非常有...
基于sklearn的logistic回归对于鸢尾花的机器学习分类实践
12-22
在这个基于`sklearn`的Logistic回归对鸢尾花数据集的分类实践中，我们将探讨一些关键知识点。 1. **numpy的数组操作**： - `np.c_[]` 和 `np.r_[]` 是numpy中的拼接函数。`np.c_[]` 沿着列方向（axis=1）连接数组...
机器学习实战（四）：逻辑回归
倩mys的博客
02-13 1910
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...
机器学习——Logistic回归
m0_55818687的博客
10-10 2593
机器学习
机器学习-利用Logistic回归进行分类
lyn5284767的专栏
07-10 6467
优点：计算代价小，容易实现和理解；缺点：容易欠你和，分类精度可能不高适用：数字型和标称型数据在只需要两个分类的情况下，我们希望在某个临界分类线下，一侧为正类另一侧为负类，这非常像阶跃函数的性质。但是阶跃函数在非常临近分类线上的数据很容易出现误非类，所以平常往往用与其性质非常类似的sigmoid函数代替其进行分类。其公式如下：对应图形如下：从上图可以看出，sigmoid函数的分界线在y=0.5上，小...
Logistic回归做分类或预测（实战代码）
t18438605018的博客
12-13 8177
1.Logistic回归为什么可以用于分类？ 谈这个问题之前，先谈下：一般来说，我们如何用一个模型做分类？ 一般的，在机器学习中，使用一个模型做分类的前提，是根据数据（包含样本和标签）训练出一个模型，再用这个训练好的模型做新样本的分类。 比如 x=[1,2,3]，y=[2,4,6]. 给出一个x=4,y=? 我们就可以根据现有的数据来训练出一个模型，这里根据数据特点，选用线性回归模型。 这里使用pytorch封装好的线性回归模型，来进行实现 import torch x_data = torch.tens
基于逻辑回归的分类预测
jing_zzzzz的博客
08-20 1846
逻辑回归 逻辑回归其实是一种分类模型，它是基于线性回归的一种回归算法预测。 线性回归的形式一般为 y=ax+by=ax+by=ax+b，将y的结果代入一个非线性变换的sigmoid函数（形似s的函数）中 sigmoid函数如下 其结果就会被控制在0~1之间，可以设定一个阈值，在该阈值之上定为1，该阈值之下定为0，那么就实现了这个问题的二分类。 ...
【机器学习案例三】网购人群购买意图分析（分类）
认真写的博客
05-22 9277
案例背景 数据集“online_shoppers_intention”给出了网购人群是否将浏览行为转化为购买行为的相关数据，包括 10 个数值型属性与 8 个类别型属性，其中“revenue”可以作为分类的类标签。请将该数据集随机划分为训练集（80%）和测试集（20%）并进行分类。 数据预处理 导入库 import pandas as pd import numpy as np import ...
Logistic回归分类算法详解
m0_70372647的博客
05-19 2792
我们来讨论另外一种被广泛应用的分类算法— Logistic 回归。在讲解这个概念之前，我们先来聊一个题外话—“Logistic regression”的中文译法。“regression”译作“回归”，并没有什么异议，而“Logistic”的翻译可谓五花八门。有译作“逻辑斯谛”的，这种音译中规中矩，自然不能算错，但不够形象。 更多文献直接将其译作“逻辑”，这种译法可能就有点误导大家了。“逻辑”（logic）本来是一个哲学概念，它注重的是推论和证明，而“Logistic”主要用于机器学习领域的分类。二者几乎无关
Logistics回归
u013732444的博客
04-30 5561
1.什么是Logistics？ Logistics回归虽然后缀回归，但是不属于回归算法，而是分类算法。该算法通过在样本空间中寻找一个分类超平面，将正负样本分别分到互不相交的两个子空间中。 2、算法公式推导 数据准备：logistics算法需要使用数值型数据，对于标称型数据需要转换为数值型数据，为了加速收敛，通常会对原始数据进行标准化。 它是对感知机算法的一种改良版，感知机算法的模型
Logistic Regression及python实现
热门推荐
分享人工智能学习心得与实践经验，探讨应用场景，见证变革与进步
10-22 1万+
本文所有代码都是基于python3.6的，数据及源码下载：传送门引言本次分享，我们将介绍一个经典的二分类算法——逻辑回归。逻辑回归虽然不在十大数据挖掘算法之列，但是这个算法是机器学习从统计学领域借鉴的一种算法，其算法最经典之处是使用到了最优化算法。关于线性回归与逻辑回归的详细介绍与数学推导，在我前面翻译的CS229讲义里都有提到：CS229 Lecture Note 1(监督学习、线性回归)、 CS
机器学习笔记：Logistic回归解析
"这篇PDF文件是关于机器学习中的Logistic回归的笔记，主要记录了作者在...Logistic回归是机器学习中的一种基础但重要的分类模型，通过学习和理解这些关键概念，我们可以有效地构建和应用Logistic回归模型解决实际问题。
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