logstic 回归好文章

最新推荐文章于 2025-10-09 23:09:02 发布
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博客可能围绕Logistic回归展开，Logistic回归是有监督学习中的重要算法，在分类和回归等数据挖掘任务中有广泛应用。
http://www.jianshu.com/p/97857fbe9aa7
第4步 Logistic回归
Jet4505的博客
02-14 2037
构建逻辑回归模型
python做logistic回归_用Python做Logistic回归
weixin_29062671的博客
01-29 3064
为什么写这篇文章本人初学python，碰巧做的东西需要用一下Logistic回归，自觉这个很基础的东西应该已经有很多比较好的实现了，于是我就很自觉地问了下度娘。结果大囧==..出来的相关结果少得可怜，只有一个实现好的代码，但是看了下实现的比较粗糙，梯度下降部分用的是固定步长..于是抱着死马当活马医心态google了一下，结果发现有不少成熟的统计和科学计算的包里面已经实现好了，比如statsmode...
《机器学习实战》chapter05 Logistic回归
君只见独不见的专栏
04-17 385
（1）收集数据：任意方法（2）准备数据：由于需要计算距离，因此要求数据类型为数值型，结构化数据格式则最佳（3）分析数据：任意方法（4）训练算法：大部分时间将用于训练，训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数（5）测试算法：一旦训练完成，分类将会很快Logistic回归优点：计算代价不高，易于理解和实现缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高适用数据类型：数值型和标称型对于回归函数的选择，我们想要的是能接受...
4-曲线拐点模型分析
weixin_34319817的博客
03-16 1435
对于初学者来说，培养观察与分析思想是很重要的，首先来看一张典型的曲线拐点模型图，如图1-2所示。 分析图1-2最好是先看一个个指标，然后再综合分析，这样的步骤更容易理解，思路也更加清晰明了。接下来就和小白一起来分析吧，分析思路如下。 1）X轴代表并发用户数，Y轴代表资源利用率、吞吐量、响应时间。X轴与Y轴区域从左往右分别是轻压力区、重压力区、拐点区。 2）然后一个个分析，根据前面学...
Logistic 回归
零度°C的博客
08-14 5427
Logistic回归是一种广泛应用于分类问题的统计方法，特别是在二分类问题中。它通过使用Logistic函数（或称为Sigmoid函数），将线性回归的输出映射到0和1之间的概率值，从而实现分类。定义PY1∣X11e−β0β1X1βnXnPY1∣X1e−β0​β1​X1​βn​Xn​1​其中，PY1∣XP(Y=1|X)PY1∣X表示给定特征X时，样本属于类别1的概率，β0β1βnβ0​β。
机器学习——logistic回归
KIng_TE_L的博客
05-28 1994
（2）逻辑回归和线性回归首先都是广义的线性回归，其次经典线性模型的优化目标函数是最小二乘，而逻辑回归则是似然函数，另外线性回归在整个实数域范围内进行预测，敏感度一致，而分类范围，需要在[0,1]。逻辑回归就是一种减小预测范围，将预测值限定为[0,1]间的一种回归模型，因而对于这类问题来说，逻辑回归的鲁棒性比线性回归的要好。（3）逻辑回归的模型本质上是一个线性回归模型，逻辑回归都是以线性回归为理论支持的。其中，m为样本的总数，表示第i个样本的类别，表示第i个样本，需要注意的是w是多维向量，也是多维向量。
多元有序logistic回归_Logistic回归分析之二元Logistic回归
weixin_39855706的博客
12-30 2970
在研究X对于Y的影响时，如果Y为定量数据，那么使用多元线性回归分析(SPSSAU通用方法里面的线性回归)；如果Y为定类数据，那么使用Logistic回归分析。结合实际情况，可以将Logistic回归分析分为3类，分别是二元Logistic回归分析、多元有序Logistic回归分析和多元无序Logistic回归分析，如下图。Logistic回归分析用于研究X对Y的影响，并且对X的数据类型没有要求，X...
logistic回归
2301_80464547的博客
05-20 800
在数据分析和机器学习的广阔天地中，Logistic回归犹如一颗璀璨的明珠，闪耀着独特的光芒。它是一种广泛应用于分类问题的统计分析方法，尤其擅长处理二分类任务，例如判断一封邮件是否为垃圾邮件、预测一个患者是否患有某种疾病等。Logistic回归不仅在理论上具有坚实的数学基础，而且在实际应用中表现出色，是数据科学家和研究人员手中不可或缺的工具。
Logistic回归模型
weixin_46649908的博客
05-06 5701
Logistic回归模型参数估计、代码实现
多元有序logistic回归_如何利用SPSS进行Logistic回归分析
热门推荐
weixin_30458447的博客
01-08 2万+
点击蓝字SPSS关注我今天的这篇方法与经验贴同样是以下文章的作者所写，他擅长SPSS和SAS的各种数据分析操作：风月浊酒，公众号：全哥的学习生涯如何利用SPSS实现多元线性回归(哑变量设置与分析)以下是原文：今天给大家介绍一下logistic回归的SPSS操作。Logistic回归可以得出OR值，在流行病学研究中应用较为广泛，可以用于横断面研究，病例对照研究等。Logistic回归是一种...
Logistic回归
不断学习，不断进步
10-09 1014
本文系统介绍了Logistic回归模型。首先阐述了其基本原理：通过线性模型结合概率映射函数（二分类使用Sigmoid函数，多分类使用Softmax函数）实现概率预测，并采用交叉熵损失函数和梯度下降等优化算法求解最优参数。然后通过鸢尾花数据集验证了模型的有效性，实验结果显示该模型在多分类任务中表现优异。文章指出Logistic回归具有计算效率高、易于实现等优点，适合作为分类问题的基线模型，但也存在欠拟合风险。最后建议结合特征工程等方法进一步提升模型性能。
线性分类器系列之Logistic回归原理详解
09-22
内容概要：文章重点讲述了Logistic回归作为一种生成线性模型，在决策边界函数及其与感知机模型区别方面的基本理论，以及类条件概率密度函数如何决定决策边界的性质，同时也分析了不同协方差条件下概率分布图的变化对...
基于Logistic回归的临床预测模型全流程R语言代码实现及应用
05-29
内容概要：本文介绍了基于Logistic回归的临床预测模型全流程R语言代码实现及其应用场景。主要内容涵盖数据准备、构建多因素回归模型、建立最终模型及绘制列线图。文中强调了自动提取单因素和多因素有意义变量的方法...
机器学习入门（5）| logistic回归模型
郑老师统计
11-26 1224
郑老师团队直播课年底大课！零基础入门的“机器学习”R语言预测模型，欢迎报名在经典的影响因素分析中，Logistic回归是最常用的模型之一。但也有细心的朋友会发现，在机器学习构建预测模型文章中，也经常出现Logistic回归。接着上一篇，今天我们将介绍线性回归模型中的对数几率回归模型，也就是我们所说的Logistic回归模型。本篇将从Logistic回归模型背后的思想、模型的具体形式讲起，并通过案例...
基于微信小程序平台开发的集家庭日常收支精细化记录多成员协同管理与智能财务分析于一体的云端家庭财务管理系统_微信小程序开发前端界面设计后端数据逻辑处理云数据库存储用户权限管.zip
12-04
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CursorSetup-x64-2.1.47.exe
最新发布
12-04
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动态覆盖的分布式策略，具有有限感知能力.zip
12-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
（55页PPT）智慧农业行业解决方案.pptx
12-04
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基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法-基准函数测试（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文提出了一种基于双目标UCB控制启发式算法的主动磁悬浮轴承PID隐式模型优化方法，并通过基准函数测试验证其有效性。该方法结合了多目标优化与启发式搜索策略，旨在提升主动磁悬浮轴承控制系统中PID参数整定的精度与稳定性，利用Matlab进行仿真代码实现，展示了在基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法——基准函数测试（Matlab代码实现）复杂非线性系统建模与优化方面的应用潜力。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事自动化、机械电子工程等领域研发工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于主动磁悬浮轴承系统的高性能控制设计；②为PID控制器参数优化提供基于双目标UCB启发式算法的新思路；③适用于需要高精度、强鲁棒性控制的工业场景，如高速旋转机械、精密制造装备等。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注双目标优化机制与UCB启发式策略的融合方式，并可通过替换不同基准函数进行扩展实验，进一步掌握其在实际控制系统优化中的调参技巧与适应性分析方法。
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