笔记五：逻辑回归

最新推荐文章于 2024-01-21 00:15:28 发布
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本文通过一张图表简洁地展示了逻辑回归的核心概念，为读者提供了一个直观的理解视角。逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计学方法，尤其适用于二分类问题。

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sklearn学习笔记9：逻辑回归
happylls666的博客
12-07 1150
逻辑回归
机器学习系列笔记九: 逻辑回归
ChanZany的博客
07-09 669
机器学习系列笔记九: 逻辑回归 Intro 为了说明逻辑回归的重要性，先post一张图： 这是kaggle在2017年对工作最常用的数据科学方法的排名统计，可以看到逻辑回归LogicRegression是各个行业中(除了军事和安全领域)最为常用的数据科学方法。这也说明对于机器学习算法并不见得是越复杂越好的，要根据实际的使用场景选择最合适的算法。 没有免费午餐定理：并没有哪个算法比哪个算法更好，只是在特定的场景中的效果有差别。 那么逻辑回归是什么？其实如果修过吴恩达的机器学习课程的同学都不陌生，在此做一
深度学习之逻辑回归
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zhangduo113的博客
01-21 497
尽管逻辑回归的名称中包含"回归"一词，但它实际上是一个分类算法而不是回归算法。逻辑回归通过将输入特征与权重进行线性组合，并通过激活函数（通常是Sigmoid函数）将结果映射到0和1之间的概率值。通常，我们将输出大于或等于0.5的样本预测为正类（标签为1），将输出小于0.5的样本预测为负类（标签为0）。在深度学习中，逻辑回归可以被视为一个浅层神经网络，它只包含一个输入层和一个输出层。虽然逻辑回归在某些情况下表现良好，但对于更复杂的问题，深度学习中的其他模型，如神经网络，可能会更适合。
李宏毅深度学习——逻辑回归
Grateful_Dead424的博客
12-12 861
这就是logistic regression的原理 logistic regression相比于linear regression而言，外面套了一个sigmoid函数 y_hat是110而不是101 y_hat是110而不是101 交叉熵(cross entropy):cross entropy代表的含义是这两个分布有多接近，两个分布越接近cross entropy算出来就会越小 step 2里面的两个L函数指的是损失函数，对于logistic regre...
深度学习（入门）——逻辑回归模型（Logistics Regression）
weixin_54344261的博客
02-12 4286
逻辑回归算法适用于二分类问题，例如在输入一个猫的图片到模型中，模型会输出1（这是一只猫），或者0（不是一只猫）。 对于二元分类问题，给定一个输入的特征向量X
深度学习原理-----逻辑回归算法
didiaopao的博客
09-01 5709
文本从基础的角度对逻辑回归进行了一个讲解，手动推导了逻辑回归的梯度下降法
机器学习笔记3：逻辑回归
hui_0_的博客
10-22 361
机器学习笔记3：逻辑回归 Andrew Ng机器学习课程学习笔记3 逻辑回归就是分类问题，比如把邮件标示为垃圾邮件和正常邮件，判断肿瘤是良性的还是恶性的. Sigmoid function 线性回归方程中，h_θ(x) 的取值ｙ是连续的，而逻辑回归中输出则是离散的。以两个类别为例，结果消极时ｙ的取值为0，结果积极时ｙ的取值为1。一般来说ｙ不可能小于0，也不会大于1。为了适应这种特点，逻辑回归的方...
Python机器学习笔记：逻辑回归算法详解及应用
本篇学习笔记由赵志勇撰写，主要关注Python中的机器学习算法——逻辑回归（Logistic Regression, LR）。逻辑回归是一种经典的线性分类器，适用于二分类问题。其核心是通过训练样本学习出一个从特征到标签的线性映射...
深度学习（一）逻辑回归
u013247002的博客
12-06 2478
写在前面：所有关于深度学习的基础知识均为鄙人的笔记分享，很多内容摘自大神们的博客或论文，因时间太长记不清了分别来自哪里。若有侵权，请联系鄙人邮箱min.wenfang@qq.com 一、逻辑回归 逻辑回归（logistic regress）是一个二分类的问题，其输出y的值为0或1。用于解决监督学习问题的学习算法。logistic regress的目的就是使预测值与真实值之间的误差最小。损失函数...
机器学习/CNN系列小问题（1）：逻辑回归和神经网络之间有什么关系？
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05-31 2万+
本文讨论的关键词：Logistic Regression（逻辑回归）、Neural Networks（神经网络）之前在学习LR和NN的时候，一直对它们独立学习思考，就简单当做是机器学习中的两个不同的models，从来没有放在一起观察过，最近通过阅读网络资料，才发现，原来LR和NN之间是有一定的联系的，了解它们之间的联系后，可以更好地理解Logistic Regression（逻辑回归）和Neural
tensorflow深度学习之逻辑回归算法（一）手写底层实现
繁华三千东流水不舍昼夜的博客
09-01 494
**tensorflow三部曲** 定义计算 开启会话 执行计算
为什么大家都不戳破深度学习的本质？
机器学习算法与人工智能
03-17 2087
为什么大家都不戳破深度学习的本质？让我们看看各位悟空问答的大佬对这个问题是怎么看的。01毒舌博士普罗大众一脸茫然，科普作者一知半解。追风口的创业者，指着热点拿投资，巴不得把深度学习吹成西方极乐世界赠与我们的万能药水。参与其中的资本更是闷声发大财，等着母猪被吹上天。谁来戳破？往简单了讲，深度学习就是数据拟合，在海量的数据中找出可能存在的关系。一是，这种关系可能并不存在，也就是业界称的过度拟合。用人工
深度学习系列2：聊聊逻辑回归
浩宇天罡
03-20 451
引言 在线性回归中，输出是连续的。而在逻辑回归中，输出非 0 即 1，解决的是二分类的问题。比如某套房子是否适合购买，明天是否有雨等。 逻辑回归 回顾线性回归的方程： Y1m=W1n∗Xnm+b Y_{1m} = W_{1n} * X_{nm} + b Y1m​=W1n​∗Xnm​+b 其中： nnn 表示变量维度 mmm 表示样本个数 XXX 表示变量矩阵 WWW 表示权重矩阵 b 表示偏移...
深度学习：Logistic 回归
鲸鱼
12-01 4416
深度学习（Deep Learning）是机器学习（Machine Learning）的一大分支，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。逻辑回归（Logistic Regression，也译作”对数几率回归“）是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。符号约定逻辑回归问题
机器学习6：逻辑回归到深度学习的思考
qqqinrui的博客
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如下图，出现了不可分的情形： ， 表明x1与x2并不是两个很好的特征，可以从如下方面进行思考： 1、通过特征变换（将x1与x2通过各种运算组合得到新的可分特征x3与x4），将模型变成线性可分的模型。比如将上述点转换成每个点到一个固定坐标的距离，得到如下情形： ，变成线性可分。 2、从1的思路出发，特征变换可以选择使用线性变换和非线性变换，最终目的是得到线性可分特征。如果总是依靠人力的变换...
Python进行深度学习—逻辑回归
王樰沫
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Python深度学习—逻辑回归第一步，读取数据。第二步，设置训练集和测试集。第三步，可视化部分数据。第四步，转化Y变量形式。第五步，构建模型。第六步，拟合模型，得到模型参数。 第一步，读取数据。 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets('data/MNIS...
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