【机器学习算法模型】分类算法——logistic回归

最新推荐文章于 2024-05-28 15:43:25 发布
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#机器学习 #算法

本文深入探讨了Logistic回归这一经典分类算法，详细介绍了其原理、应用及案例分析等内容。通过《统计学习方法》和《机器学习》两本书的学习，帮助读者全面理解Logistic回归在实际场景中的使用。

【机器学习算法模型】分类算法——logistic回归

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参考材料:
1.《统计学习方法》——李航
2.《机器学习》——周志华

数学建模及其算法概述
smilejiasmile的博客
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数学模型的分类 1. 按模型的数学方法分： 几何模型、图论模型、微分方程模型、概率模型、最优控制模型、规划论模 型、马氏链模型等。 2. 按模型的特征分： 静态模型和动态模型，确定性模型和随机模型，离散模型和连续性模型，线 性模型和非线性模型等。 3. 按模型的应用领域分： 人口模型、交通模型、经济模型、生态模型、资源模型、环境模型等。 4. 按建模的目的分： ： 预测模型、优化模型、决策模型、控...
机器学习——Logistic回归
最新发布
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05-28 1335
逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，主要用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。它是一种监督学习下的机器学习算法，特别适用于解决二分类问题，尽管它也可以用于多分类问题。逻辑回归的核心在于使用Sigmoid函数将线性回归的结果映射到(0,1)的范围内，从而表示属于某一类别的概率。具体来说，如果Sigmoid函数的输出值大于0.5，则分类为1（或某一类别），否则分类为0（或另一类别）。
机器学习-分类算法
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03-05 490
机器学习-分类算法 一、目的 1.熟练掌握logistics线性分类算法 2.了解并掌握朴素贝叶斯分类算法 3.了解并掌握K近邻分类算法 4.熟练掌握决策树分类算法 5.了解并掌握随机森林、提升决策树等集成分类模型 6.熟练掌握分类评价方法 二、题目与解析 “使用logistics线性分类算法实现恶性肿瘤分类测”实例，并在Jupyter环境重现所有结果，要求对每一条Python语句均清楚了解其语...
(学习笔记)机器学习分类算法----逻辑回归算法(Logistic，LR)
weixin_45915761的博客
02-09 360
@机器学习----逻辑回归算法(Logistic) 逻辑回归算法 第一次发布博客献给了机器学习学习分类算法中一般都是最开始的逻辑回归算法，其实也不算是特别熟知此算法，这只是个笔记，xixixi 逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 理论 线性模型中回归思想：在线性回归中预测目标yyy是一个连续
机器学习（六）——Logistic回归（分类算法）
ML_amateur的博客
11-26 760
分类 逻辑回归算法是分类算法，它适用于标签 y取值离散的情况。 对于分类，Y是0或1，如果使用线性回归，假设hθ(x)的输出值会远大于1或小于0，这样的结果会有些奇怪。于是，考虑造特殊函数使0=<hθ(x)<=1，也就是使用Logistic回归的方法。 假设陈述 我们引入一个新的模型，逻辑回归，该模型的输出变量范围始终在0和1之间。 逻辑回归模型的假设是： X代表特征向量，g代表逻...
leetcode分类-algorithm:基本算法归集，主要来源于CLRS《算法导论》，*Algo.java主要对应各个算法的实现，*Test
06-30
leetcode 分类 algorithm 本工程涵盖基本算法和容器操作基础 ，部分算法来源于CLRS算法导论相关章节，在此向CLRS等诸位先驱致敬！ advanced包相关： 为先进算法和数据结构相关内容，包含 1.b-tree的实现，以及文本数据库的简易实现 2.斐波那契堆的实现 ods包为开源数据库的源码，在此感谢Pat Morin sort包相关: 根据排序算法的特性，可以分为比较排序（例如冒泡、堆排序、插入排序、归并排序、快速排序、选择排序、希尔排序等）和非比较排序（例如计数排序、基数排序和桶排序） 不同的排序，对数据类型和幅值的要求不一，因此应用场合也各有不同 GenericAlgoTester.java 通用测试类，支持多种数据类型，支持2份相同数组的排序比较（与JDK自带J.U.A的Arrays.sort算法进行对比） 子类需要重载showtime方法来实现具体的排序 yuanjun.chen.base.sort.BubbleSortAlgo.java 冒泡排序实现类，yuanjun.chen.base.sort.BubbleSortTest.java实现相应测试 yu
机器学习——Logistic回归.pdf
03-28
在机器学习领域，Logistic回归是一种广泛应用于分类问题的算法，尤其在需要预测二元输出（是或否、0或1）时表现出色。从提供的文件内容来看，这些笔记记录了有关Logistic回归的基本概念和一些高级概念，如代价函数和...
基于机器学习的多分类Logistic回归——明星影响力对电影票房评分的影响分析.pdf
09-24
在此基础上，多分类Logistic回归是一种常用的机器学习算法，旨在对多个类别的数据进行分类和预测。在本文中，我们将基于机器学习的多分类Logistic回归算法，对明星影响力对电影票房评分的影响进行分析。 多分类...
机器学习——Logistic（逻辑）回归
m0_73531849的博客
05-28 1878
本篇首先阐述Logistic回归的定义，然后介绍一些最优化算法，其中包括基本的梯度上升法和一个改进的随机梯度上升法，这些最优化算法将用于分类器的训练。尽管逻辑回归的名称中包含“回归”，但它实际上是用于分类的，特别是二分类问题。逻辑回归通过计算输入特征的线性组合，使用Sigmoid函数将输出值压缩0和1之间，表示某个类别发生的概率。通过设定一个阈值（如0.5)，可以将概率转换为类别输出。逻辑回归通常用于估计对象属于某一类别的概率，这是一个典型的分类任务。
小瓜讲机器学习——分类算法（一）logistic regression(逻辑回归)算法原理详解
u012915522的博客
06-11 2062
0. 引言 0.1 分类是什么？ “脑袋大脖子粗，不是大官就伙夫”应该是再中华大地上流传最为广泛最为浅显易懂的分类算法。所谓人以类聚，物以群分，后半句话其实就是分类的朴素主义解释和应用。 以下给出分类稍微严谨一点的朴素定义。 分类：按照某种方案将事物分门别类的划拨到不同群体（指定集合），贴上相应的标签的方法。 二分类：如果群体（指定集合）只有两种，我们叫这类问题为二分类问题 多分类：如果群体（指定...
经典的机器学习二分类算法——Logistic回归
mathlxj的博客
08-07 3万+
问题描述 对于维度为m+1m+1m+1特征为xxx样本的二分类问题，有负类（Negative Class）记为000，正类（Positive Class）记为111，即对于类别yyy，有 y∈{0,1}.y∈{0,1}. y\in\{0,1\}. 我们期望找到一个hypothesis functionhθ(x)hθ(x)h_\theta(x)，使得 0⩽hθ(x)⩽1.0⩽hθ(x)⩽1...
机器学习-分类和预测(logistic回归、支持向量机)
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05-22 3751
分类问题是通俗易懂的问题，分类技术是应用广泛的方法和手段。我们把分类和预测统称为推测。分类就是应用已知的一些属性数据去推测一个未知的离散型的属性数据，而这个被推测的属性数据的可取值是预先定义的。要很好地实现这种推测，就需要事先在已知的一些属性和未知的离散型属性之间建立一个有效的模型，即分类模型。可用于分类的算法有决策树、朴素贝叶斯分类、神经网络、logistic回归、支持向量机等。用于预测的模型的算法有，神经网络、支持向量机、广义非线性模型等。 支持向量机： 支持向量机(Support Vector Mac
机器学习算法（一）：逻辑回归模型（Logistic Regression, LR）
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weixin_39910711的博客
08-14 11万+
线性分类器：模型是参数的线性函数，分类平面是（超）平面；非线性分类器：模型分界面可以是曲面或者超平面的组合。 典型的线性分类器有感知机，LDA，逻辑斯特回归，SVM（线性核）； 典型的非线性分类器有朴素贝叶斯（有文章说这个本质是线性的，http://dataunion.org/12344.html），kNN，决策树，SVM（非线性核） https://www.cnblogs.com/sparkw...
【机器学习算法】Logistic回归分类算法
ZhShy
01-28 2643
文章目录一、Logistic回归1. 分类问题2. Logistic函数(1) 阶跃函数（不可导）(2)可导的阶跃函数二、Logistic回归的算法原理1. 基本思路 上一篇：【机器学习算法】线性回归算法 一、Logistic回归 我们知道，回归问题的预测值是连续的，而分类问题的预测值是非连续的，或者称为是离散的。我们还知道，线性模型的一大特点就是“耿直”，是一条纯纯粹粹、不肯走弯路的直线。直线是连续的，所以能被用于回归问题，可又怎么用来解决离散的分类问题呢？ 这么说也许听起来很厉害，但总感觉不太直观，画个
机器学习之logistic回归与分类
我爱智能
08-08 1万+
logistic回归与分类是一种简单的分类算法。在分类的过程中只需要找到一个划分不同类的权重向量即可，对新的数据只需要乘上这个向量并比较就可以得到分类。比如下图的二分类问题： 每个样本点可以看成包含两个特征（x1,x2）,现在需要把他们分开，如果这是训练集，他们本身属于哪一个类是已知的，比如说蓝色的属于0类，红色的属于1类，现在我们想通过这些数据建立一个分类标准可以将他们分开，这样再来了一个不
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06-15 1546
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