逻辑回归（ Logistic regression）

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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。

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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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-07】逻辑回归（Logistic Regression，LR）算法：原理、应用与实现
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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。
逻辑回归
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逻辑回归的定义简单来说， 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。 注意，这里用的是“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值，不可以直接当做概率值来用。该结果往往用于和其他特征值加权求和，而非直接相乘。那么逻辑回归与线性回归是什么关系呢？ 逻辑回归（Logistic Regressio
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逻辑回归是一种用于二分类问题的机器学习算法，通过Sigmoid函数将线性回归的输出转换为概率值。核心原理包括：1）利用线性模型计算特征重要性；2）通过概率阈值（如0.5）分类；3）使用极大似然估计优化参数。其损失函数通过交叉熵衡量预测与真实结果的差异。
评分卡模型开发-基于逻辑回归的标准评分卡实现
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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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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...
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