逻辑回归的一点学习

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[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
杨秀璋的专栏
07-03 5万+
前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
机器学习之逻辑回归、过拟合、正则化（吴恩达机器学习）
学习中
11-08 479
机器学习之逻辑回归、过拟合、正则化（吴恩达机器学习）
【机器学习】逻辑回归
2301_82030102的博客
05-18 2036
Logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w’x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w’x+b作为因变量，即y =w’x+b，而logistic回归则通过函数L将w’x+b对应一个隐状态p，p =L(w’x+b),然后根据p 与1-p的大小决定因变量的值。
机器学习：逻辑回归
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09-21 1万+
逻辑回归
深度学习笔记8-逻辑回归
weixin_51828505的博客
11-02 745
逻辑回归是应用广泛的二分类模型。线性回归模型解决的是回归问题，输出值是连续的实数范围。逻辑回归模型解决的是分类问题，值输出是0或1的离散值。线性回归假设函数：逻辑回归假设函数：逻辑回归在线性回归的基础上增加了sigmoid函数，它也被称为Logistic函数，,sigmoid函数可以将线性计算结果压缩到0-1之间。sigmiod函数，当自变量z趋于负无穷时，函数值趋近于0，当自变量趋于正无穷时，函数值趋近于1。并且sigmoid函数在z=0的位置左右对称。
机器学习实验五:逻辑回归
weixin_73926887的博客
05-28 806
逻辑回归原理及案例
逻辑回归总结
freeline的博客
03-19 1799
逻辑回归；广义线性模型；多分类；类别不平衡问题
机器学习 ---逻辑回归
m0_72968288的博客
01-25 1938
本文聚焦机器学习监督学习中的逻辑回归，它用回归思路处理二分类问题，参数可解释性强，常作为 baseline 模型。先回顾线性回归，说明逻辑回归利用 sigmoid 函数将线性回归输出映射到 [0,1] 区间以完成分类。接着介绍基于极大似然估计的对数损失函数，旨在最小化损失找到最优参数。然后阐述梯度下降求解逻辑回归，涵盖梯度概念、下降原理、迭代过程，以及不同梯度下降方式的特点与流程。最后借助 Python 和 NumPy 手动实现逻辑回归，在数据集上训练测试，实际应用还能通过交叉验证、正则化等方法优化。
逻辑回归LogisticRegression
qq_52421831的博客
10-09 1559
逻辑回归是一个分类模型,它可以用来预测某件事发生是否能够发生。分类问题是生活中最常见的问题：生活中：比如预测上证指数明天是否会上涨，明天某个地区是否会下雨，西瓜是否熟了金融领域：某个交易是否涉嫌违规，某个企业是否目前是否违规，在未来一段时间内是否会有违规互联网：用户是否会购买某件商品，是否会点击某个内容对于已知的结果，上面问题的回答只有：0,1。
机器学习04-逻辑回归（python）
weixin_41645791的博客
09-09 1913
它的核心思想是，给定观测到的样本数据，选择最有可能使这些观测结果发生的参数值。在逻辑回归中，概率是用于计算某个事件（例如某个类别）的发生可能性的基础。例如，在预测一个病人是否患病时，模型输出的概率值表示病人患病的可能性。联合概率是指两个或多个随机事件同时发生的概率。在逻辑回归中，Sigmoid 函数的作用是将线性回归的输出结果（一个任意实数）映射到 0 到 1 之间的区间，用来表示预测某个事件发生的概率。对数似然函数的最大值与似然函数的最大值出现在相同的点，但计算对数可以使乘法变成加法，极大地简化计算。
逻辑回归及案例
qq_45773760的博客
07-06 1174
逻辑回归也被称为广义线性回归模型，它与线性回归模型的形式基本上相同，最大的区别就在于它们的因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归；如果是二项分布，就是Logistic回归。Logistic回归虽然名字里带“回归”，但它实际上是一种分类方法，主要用于二分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别），也可以处理多分类问题。
机器学习--逻辑回归
m0_73911859的博客
05-28 1890
逻辑回归是一种有效的分类技术，其核心包括线性回归、logistic函数（也称为sigmoid函数）和对数几率。线性回归为逻辑回归提供了基础框架，而sigmoid函数将线性回归的输出映射到(0,1)区间内，使其能够表示概率。对数几率则是衡量事件发生与不发生概率比值的对数值，是逻辑回归中的一个重要概念。代码实现部分展示了从数据准备到模型训练的完整过程，包括各种优化算法的应用，以确保模型能够准确预测分类结果。
机器学习算法之使用Python实现逻辑回归算法.zip
04-20
在机器学习领域，逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛应用的分类算法，尤其适用于二分类问题。本教程将探讨如何利用Python编程语言实现逻辑回归算法。Python因其简洁的语法和丰富的库支持，成为数据科学和...
深度学习笔记: 最详尽解释逻辑回归 Logistic Regression
weixin_53765658的博客
06-30 1238
逻辑回归类似于线性回归，但预测的是某事物是否为真，而不是像大小这样的连续值。逻辑回归拟合的是“S”形的“逻辑函数”曲线，而不是一条直线。这个曲线从0到1，表示根据预测变量（例如体重），某个结果发生的概率（例如老鼠是否肥胖）。逻辑回归可以用于分类样本，并且可以使用不同类型的数据（例如体重、基因型）进行分类。它还帮助评估哪些变量对分类有用（例如在使用体重、基因型、年龄和星座预测肥胖时，星座可能“完全无用”）。
河北大学软件工程编程Python课程和程序设计作业 含各自结课作业 Homework of Hebei University
08-08
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/c6dc15a4b89c 河北大学软件工程编程Python课程和程序设计作业 含各自结课作业 Homework of Hebei University（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
电动汽车充电设施：15kW充电桩电源模块与三相电源电路设计详解
08-08
15kW充电桩电源模块的设计细节及其三相电源电路图。首先探讨了主电路采用的三电平结构以及IGBT选型和驱动设计的关键考量因素，如门极电阻的选择和驱动芯片FD6288的应用。接着讨论了主功率回路中电容阵列的作用和布局技巧，强调了PCB热设计的重要性，包括覆铜区域和散热过孔阵列的设计。此外，文章还涉及了滤波电感L1的参数计算方法和安全设计要点，如Y电容和MOV的正确选择。最后分享了一些实际调试的经验教训，提醒工程师们注意调试时的安全措施。 适合人群：从事电力电子、充电桩设计及相关领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：帮助读者深入了解15kW充电桩电源模块的具体设计思路和实现方法，掌握相关硬件设计的关键技术和注意事项，提高实际项目中的设计水平。 其他说明：文中提供了大量实用的设计经验和调试技巧，有助于避免常见错误并优化设计方案。
基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
08-08
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求，如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发，提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计，包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程，如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试，发现并解决潜在问题，同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案，包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析，找出问题的根源并
【深度学习与时间序列预测】Python实现基于GWO-CNN-BiLSTM-Attention灰狼优化算法（GWO）优化卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制进行多变量多步
08-08
内容概要：本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法（GWO）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题，通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力，实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估，还包括了GUI界面的设计与实现。此外，文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标：①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域；②提升多变量多步时间序列预测精度，优化资源调度和风险管控；③实现自动化超参数优化，降低人工调参成本，提高模型训练效率；④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力，促进智能决策支持应用。 阅读建议：此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析，还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此，在学习过程中，建议结合理论与实践，逐步理解各个模块的功能和实现细节，并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时，注意数据预处理的重要性，合理设置模型参数与网络结构，控制多步预测误差传播，防范过拟合，规划计算资源与训练时间，关注模型的可解释性和透明度，以及持续更新与迭代模型，以适应数据分布的变化。
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### 逻辑回归作为元学习器的使用方法和实现细节 #### 元学习器的概念 元学习器（Meta-Learner）是指在一个集成学习框架中，用于组合多个基学习器输出的模型。它通常接收基学习器的预测结果作为输入，并生成最终的...
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