09. 机器学习- 逻辑回归

最新推荐文章于 2025-06-03 21:31:25 发布
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分类专栏： 茶桁的AI秘籍 - 核心基础 茶桁的 AI 会员专栏 文章标签： 机器学习 逻辑回归 人工智能
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茶桁的AI秘籍 09

Hi，你好。我是茶桁。

上一节课，在结尾的时候咱们预约了这节课一开始对上一节课的内容进行一个回顾，并且预告了这节课内容主要是「逻辑回归」，那我们现在就开始吧。

线性回归回顾

在上一节课中，我们定义了model，loss函数以及求导函数。最后我们用for循环来完成了求导过程。本节课一开始，咱们先来对上一节课的代码做一次优化，优化后的代码也会上传到课程代码仓库内。

此部分代码依然在08.ipynb中。

首先，我们将之前的model重新更名为linear， 以便知道我们这个函数是要做什么的。接着，我们把for循环内对w和b的偏导封装为一个函数，便于我们之后调用：

def optimize(w
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数据学习（三）-理论的实践
Julysxl的博客
11-16 243
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机器学习-逻辑回归
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03-02 1965
介绍逻辑回归理论和基本实现
机器学习 ---逻辑回归
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01-25 1891
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。
机器学习：9.机器学习 --- 逻辑回归
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01-22 3380
第1关：逻辑回归核心思想 #encoding=utf8 import numpy as np def sigmoid(t): ''' 完成sigmoid函数计算 :param t: 负无穷到正无穷的实数 :return: 转换后的概率值 :可以考虑使用np.exp()函数 ''' #********** Begin **********# return 1.0/(1+np.exp(-t)) #********** End ******
机器学习 --- 逻辑回归
bm200616的博客
12-21 1354
【代码】机器学习 --- 逻辑回归。
机器学习——逻辑回归
m0_74100344的博客
05-29 1339
目录一. 逻辑回归（Logistic Regression）二. 逻辑回归模型的算法原理1. 处理数据2. 引入sigmoid函数3. 引入梯度下降法三. 逻辑回归与线性回归的相同点和不同点四. 算法实现五. 逻辑回归的优缺点 逻辑回归是一个非常经典的解决分类问题的机器学习方法，该算法的主要思想是将输入变量的线性组合映射到0到1之间的概率，用于预测二元输出变量。假设我们有一个二分类问题，需要预测一个样本属于两个类别中的哪一个。1）公式：2）sigmoid图像：注：将线性回归的结果映射到[0,1]区间上
机器学习中的逻辑回归
jakelihua
01-11 2186
逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。本文将深入讲解逻辑回归的原理、实际应用以及使用 Python 进行实现的代码。
机器学习—逻辑回归
weixin_46438851的博客
10-24 5384
目录1、基础概念1.1、什么是逻辑回归1.2、逻辑回归与线性回归的区别1.3应用场景2、逻辑回归模型2.1、模型定义2.2、Sigmoid函数2.3、决策边界2.4、概率解释3、模型训练3.1、损失函数3.2、梯度下降法3.3、牛顿法3.4、拟牛顿法3.4、正则化3.5、总结4、多分类问题4.1、一对多（One-vs-All）4.2、 一对一（One-vs-One）4.3、多标签分类5、数学基础5.1、概率论基础5.2、条件概率5.3、贝叶斯定理5.4、概率分布 1、基础概念 1.1、什么是逻辑回归 逻辑回
机器学习-逻辑回归实验
贰十二的博客
08-15 3093
机器学习-逻辑回归用scikit-learn和pandas学习Logistic回归1. 获取数据，定义问题2. 查看数据3. 确实值的处理4. 特征处理5. 模型训练6. 完整python代码 用scikit-learn和pandas学习Logistic回归 1. 获取数据，定义问题 泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭著的沉船事件之一。1912年4月15日，在首次航行期间，泰坦尼克号撞上冰山后沉没，2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。导致生命损失的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和机组人员。虽然幸存下
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