逻辑回归（ Logistic regression）

最新推荐文章于 2025-06-30 10:16:26 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hellowuxia/article/details/78634701
本文详细介绍了逻辑回归，从其作为分类问题首选算法的介绍，到核心的Sigmoid函数思想，参数估计的对数似然函数及梯度下降方法，再到对数线性模型和损失函数的探讨。同时，文章还涵盖了广义线性模型和Softmax回归，最后明确了Logistic回归的适用条件，强调了模型的二项分布特性以及独立观测的重要性。

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逻辑回归（ Logistic regression）

http://www.mamicode.com/info-detail-501714.html
https://baike.baidu.com/item/logistic%E5%9B%9E%E5%BD%92/2981575
http://blog.youkuaiyun.com/han_xiaoyang/article/details/49123419
http://blog.youkuaiyun.com/u010692239/article/details/52345754

一、介绍

Logistic回归：分类问题的首选算法。

回归与分类的区别：回归所预测的目标量的取值是连续的（例如房屋的价格）；而分类所预测的目标变量的取值是离散的（例如判断邮件是否为垃圾邮件）。

为便于理解，从二值分类（Binary Classif

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Python实现逻辑回归(Logistic Regression)
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03-26 3万+
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——逻辑回归（Logistic Regression）
weixin_74340055的博客
05-28 871
这里，np.ones((X_train.shape[0], 1)) 创建了一个形状为 (n_samples, 1) 的数组，其中 n_samples 是 X_train 的样本数量，所有元素的值都是1。在逻辑回归中，这个函数的主要目的是将线性模型的输出转换为一个介于0和1之间的概率值，这样我们就可以用这个概率值来判断某个样本属于正类（例如，标签为1）的。在逻辑回归中，当我们已经有了线性回归模型的基础后，为了将模型的输出转换为概率值（即预测某个事件发生的可能性），我们引入了sigmoid函数。
逻辑回归
weixin_42843159的博客
04-01 324
文章目录1.逻辑回归与线性回归的联系与区别2.逻辑回归的原理3.逻辑回归损失函数推导及优化4.逻辑回归的优缺点5.样本不均衡问题解决办法6.Sklearn 1.逻辑回归与线性回归的联系与区别 线性回归 逻辑回归 因变量是连续的<回归> 因变量是离散值<分类> 需要服从正太分布 没有特殊的分布要求 因变量与自变量需要有线性关系 需要引入Sigmoid函...
逻辑回归 - 理论篇
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云深不知处
07-16 34万+
此文章为初学机器学习时，对Andrew NG《机器学习》课程整理所写，也参考了其他优快云同学的笔记，写的较为粗糙，很多网友帮助我指正了问题，现在重新更新向量化部分，并加入实践篇。 什么是逻辑回归？ Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalizedli...
逻辑回归（Logistic Regression）算法详解
最新发布
Springfield3006的博客
06-30 965
本文系统阐述逻辑回归从理论到实战的完整体系。理论上，通过伯努利分布与对数几率变换推导出Sigmoid函数，构建线性组合到概率的映射，以交叉熵损失为优化目标。实战中，利用sklearn实现电信客户流失预测，经独热编码、Min-Max归一化等预处理，特征重要性分析表明总费用、月付合同等是流失主因，为业务留存策略提供数据支撑，体现模型在二分类问题中的工程价值与可解释性优势。
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
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+文档说明含有代码注释，新手也可看懂，个人手打98分项目，导师非常认可的高分项目，毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看，下载...
机器学习——​逻辑回归（Logistic Regression）​
weixin_74731967的博客
05-28 7503
在机器学习中，分类问题是一种常见的任务，目标是根据输入特征将数据点分配到不同的类别中。为了实现分类，我们需要训练一个分类器，该分类器能够根据输入数据的特征进行预测。逻辑回归（LogisticRegression）是一种常用的分类算法，尤其适用于二分类问题。逻辑回归的核心思想是通过对数几率函数（logistic function）将线性回归的输出映射到概率空间，从而实现分类。注意：逻辑回归虽然名字中有回归二字，但是它不是回归算法，而是分类算法。梯度下降法（Gradient Descent）
python 牛顿法实现逻辑回归（Logistic Regression）
12-16
class LogisticRegression(object): """ Logistic Regression Classifier training by Newton Method """ def __init__(self, error: float = 0.7, max_epoch: int = 100): """ :param error: float, if the ...
评分卡模型开发-基于逻辑回归的标准评分卡实现
Erin的博客
08-03 5万+
由逻辑回归的基本原理，我们将客户违约的概率表示为p，则正常的概率为1-p。因此，可以得到： 此时，客户违约的概率p可表示为： 评分卡设定的分值刻度可以通过将分值表示为比率对数的线性表达式来定义，即可表示为下式： 其中，A和B是常数。式中的负号可以使得违约概率越低，得分越高。通常情况下，这是分值的理想变动方向，即高分值代表低风险，低分值代表高风险。 逻辑回归模型计算比率如下所示：
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