机器学习博客整理：机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（Logistic Regression）

最新推荐文章于 2024-09-10 14:26:22 发布
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http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/20319673
机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（Logistic Regression）
wenyusuran的专栏
05-14 4416
机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。        这节学习的是逻辑回归（Logistic Regression），也算进入了比较正统的机器学习算法。啥叫正统呢？我概念里面机器学
【机器学习-07】逻辑回归（Logistic Regression，LR）算法：原理、应用与实现
qq_38614074的博客
03-21 1万+
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。
逻辑回归分类算法
12-21
首先明确，分类问题，”y”的值域一定是有限个，逻辑回归就是根据之前的数据，预测某事件为真的概率值 为什么分类问题不能用线性回归？ 对于分类问题，y的取值为0或者1 如果使用线性回归i，那么线性回归模型的输出值可能远大于1或者远小于0 导致代价函数很大 回归模型 或者 python代码实现 z = numpy.dot(X, theta) h = 1/(1+numpy.exp(-z)) # exp: e 的多少次方 代价函数 x1 = X[:, 1] # 这里X是拼1之后的 x2 = -(theta[0] + theta[1]*x1)/theta[2] 在进行数据拼接之前，
逻辑回归二分类算法python_机器学习第七周--二分类算法逻辑回归
weixin_39596090的博客
11-29 520
一.Logistic分类算法逻辑回归(Logistic Regression, LR)是传统机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，解释性好以及容易扩展等优点，被广泛应用于点击率预估（CTR）、计算广告（CA）以及推荐系统（RS）等任务中。逻辑回归虽然名字叫做回归，但实际上却是一种分类学习方法。主要用于两分类问题，利用Logistic函数（或称为Sigmoid函数），自变量取值范围为(-I...
【理论+案例实战】Python数据分析之逻辑回归（logistic regression）
weixin_34026276的博客
07-27 637
逻辑回归是分类当中极为常用的手段，它属于概率型非线性回归，分为二分类和多分类的回归模型。对于二分类的logistic回归，因变量y只有“是”和“否”两个取值，记为1和0。假设在自变量x1,x2,……,xp，作用下，y取“是”的概率是p，则取“否”的概率是1-p。下面将对最为常用的二分类logistic回归模型的原理以及应用进行介绍。（不想看原理的可以直接...
【基础算法】逻辑回归演算法(Logistic Regression)概述及Python实践
sun830910的博客
04-18 666
逻辑回归 原理：根据现有的数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类 目标：分类未知类别的案例，用以理解数据中所蕴涵的知识讯息 优点：计算代价不高，易于实现与理解 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 适用数据：数值型和标称型数据 输入：未知类别的实例 输出：输入实例的类别 工作原理 逻辑回归是以线性回归为理论支持的，但是逻辑回归通过Sigmoid函数引入了非线性因素，因此可以轻松处理0/1分类问...
*Python*机器学习算法——逻辑回归（Logistic Regression）
最新发布
m0_57916248的博客
09-10 1498
在评估方面，准确率、混淆矩阵和 AUC-ROC 曲线提供了全面的评价指标，帮助我们更好地理解模型的表现。而在实际应用中，逻辑回归被广泛用于信用评分、医疗诊断和市场营销等多个领域，展示了其强大的实用价值。本文将简单介绍逻辑回归的基本原理、模型构建、损失函数与优化方法、参数调整、模型评估以及应用场景。混淆矩阵：提供了更详细的分类结果信息，包括真阳性（TP）、假阳性（FP）、真阴性（TN）和假阴性（FN）。使用梯度下降法更新参数: 根据损失函数对参数的梯度来调整参数值，以最小化损失函数。
[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）
热门推荐
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。
机器学习算法之使用Python实现LogisticRegression算法.zip
04-20
Logistic Regression，逻辑回归，是机器学习中一种广泛使用的分类算法。它虽然名字中含有“回归”，但实际上主要用于解决二分类或多分类问题。在Python中，我们可以使用Scikit-Learn库来轻松实现Logistic Regression...
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...
逻辑回归（Logistic Regression）
qq_45282897的博客
06-21 342
逻辑回归（Logistic Regression）
在线编程——最小搬动次数（python）
GeekZW的博客
05-09 2436
Python在线编程练习1——最小搬动次数题目：      有n个打包机器从左到右一字排开，上方有一个自动装置会抓取一批物品到每个打包机上，放到机每个器上的这些物品数量有多有少，由于物品数量不相同，需要工人将每个机器上的物品进行移动从而到达物品数量相等才能打包。每个物品重量太大，每次只能搬一个物品进行移动；为了省力，只能在相邻的机器上移动。请计算在搬动最小次数的前提下，使每个机器上的物品数量相等。...
机器学习——Python实现逻辑回归
Nieson2012的专栏
01-10 5810
逻辑回归是一项可用于预测二分类结果(binary outcome)的统计技术，广泛应用于金融、医学、犯罪学和其他社会科学中。逻辑回归使用简单且非常有效，你可以在许多机器学习、应用统计的书中的前几章中找到个关于逻辑回归的介绍。逻辑回归在许多统计课程中都会用到。
吴恩达机器学习第二次作业（python实现）：逻辑回归
zy1337602899的博客
12-03 5909
数据在这 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import scipy.optimize as opt #找最大最小值，设置横纵坐标 def maxmin(x): sx=sorted(x) print(sx[0],sx[-1]) #读取数据 def prepareData(filename): file ...
python之用字典实现代换， map 函数
zyq_victory的博客
10-25 3201
用字典实现 daframe 中单元格替换，map 函数
Python数据分析：逻辑回归(logistic regression)
厚积薄发
04-30 6671
Python数据分析：逻辑回归(logistic regression) 逻辑回归（Logistic Regression），简称LR，能够将特征输入集合转化为0和1这两类的概率。 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分类精度不高 使用数据：数值型和标称型 基本模型： 训练样本： X(xθ,x1,x2,…,xn) X \left(x_{\theta}, x_{1}, x_...
“Spark上流式机器学习算法实现”中期检查报告
zhangyuming010的专栏
08-04 2898
从7月初到现在已经快一个月左右了，我们的项目总体进展比较顺利，本次中期检查报告主要分为两部分：前期工作总结和后期展望。 一、前期工作总结 项目前期我们的工作主要是围绕“基于spark的流式广义线性模型算法实现”这个目标去做的。万事开头难，要实现算法，必须首先得搭建开发环境。 1、搭建基于linux和windows的spark和scala的开发环境 由于在windows上有支持Scala语言
Python机器学习算法实操：回归、逻辑回归与BP神经网络
资源摘要信息:"机器学习算法Python实现-线性回归，逻辑回归，BP神经网络" 一、线性回归 线性回归是最基本的回归分析方法，用于预测数值型数据。它通过构建一个或多个自变量（特征）和因变量（目标变量）之间的线性...
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