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【机器学习】线性回归与逻辑回归的极致解析：从数学理论到实战案例线性回归是一种统计方法，用于研究因变量（目标变量）与一个或多个自变量（特征变量）之间的线性关系。通过拟合一条直线，线性回归模型试图找到最优的线性函数，使得预测值与实际观测值之间的误差最小。这条拟合的直线被称为“回归线”。简单线性回归（Simple Linear Regression）是指只有一个自变量的情况，而多元线性回归（Multiple Linear Regression）则涉及多个自变量。

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【机器学习】（7） --逻辑回归内下采样什么是下采样：一种处理数据不平衡问题的方法。下采样的过程：从多数类样本中随机选择一部分样本，选择的样本数量通常与少数类的样本数量相等或接近。如何进行下采样：使用sample方法取出和少数类数量相等的数据，再将新得到的样本同原本少数类的样本合并，作为新的训练集。

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机器学习——逻辑回归线性回归利用大量的样本xiyii1Nxiyii1N，通过有监督的学习，学习到由x到y的映射f，利用该映射关系对未知的数据进行预估，因为y为连续值，所以是回归问题。单变量情况多变量情况：二维空间的直线，转化为高维空间的平面线性回归的表达式假设函数线性回归的假设函数优化方法监督学习的优化方法=损失函数+对损失函数的优化损失函数如何衡量已有的参数θ\thetaθ的好坏？

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【机器学习】逻辑回归逻辑斯谛回归是一种用于二分类问题的广义线性模型，通过线性假设对样本标签进行建模。其基本形式为特征向量与待估计参数的线性组合，通过逻辑函数将输出映射到[0,1]区间，表示样本属于某一类的概率。模型训练通过最大似然估计优化参数，通常使用梯度下降法等优化算法。模型评估常用混淆矩阵、准确率、召回率、F1值、ROC曲线和AUC值等指标。逻辑斯谛回归具有较好的可解释性和可并行性，广泛应用于医学、营销学和金融学等领域。Python中可通过自定义实现或使用sklearn库进行逻辑斯谛回归模型的训练和评估。

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小馒头学python

【机器学习】突破分类瓶颈：用逻辑回归与Softmax回归解锁多分类世界 💗💗💗欢迎来到我的博客，你将找到有关如何使用技术解决问题的文章，也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业，我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章，也欢迎在文章下方留下你的评论和反馈。我期待着与你分享知识、互相学习和建立一个积极的社区。

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机器学习-- 线性回归、逻辑回归机器学习-- 线性回归

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拓端研究室

Python+AI提示词糖尿病预测模型融合构建：伯努利朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机SVM应用分析师：Yufei Fang在医疗健康数字化转型浪潮中，如何利用数据科学技术提升疾病预测的精准性，成为临床决策支持领域的重要课题。本文源自为某医疗机构提供的咨询项目实践，聚焦糖尿病患病风险预测场景，通过整合多元数据分析与机器学习技术，构建兼具科学性与临床可解释性的预测模型体系。研究团队基于真实医疗数据集，系统对比了逻辑回归（LR）、决策树（DT）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和伯努利朴素贝叶斯（BNB）等算法的表现，并通过模型融合技术实现预测性能的跨越式提升。

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逻辑回归的概念和案例本文介绍了逻辑回归的概念和案例(●'◡'●)

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罗生铝合金门窗

逻辑回归(logistic regression)：机器学习中的经典算法逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计模型，尤其适用于二分类任务。与线性回归类似，逻辑回归通过一个线性组合的输入特征来做出预测，但它不同的是，输出结果并不是直接的数值，而是一个概率值，表示样本属于某一类别的可能性。假设我们有一个输入特征向量xx1x2xnxx1x2xn，我们希望通过一个线性函数zzz来计算类别的概率。逻辑回归的目标是通过一个线性模型来预测某一事件发生的概率Py1∣xPy1∣x，即样本xxx属于类别1的概率。

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【机器学习】逻辑回归：原理、应用与实践逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛应用于分类问题的统计学方法，尽管其名称中含有“回归”二字，但它实际上是一种用于解决二分类或多分类问题的线性模型。逻辑回归通过使用逻辑函数（通常为sigmoid函数）将线性模型的输出映射到概率空间，从而预测某个事件发生的概率。本文将深入探讨逻辑回归的理论基础、模型构建、损失函数、优化算法以及实际应用案例，并简要介绍其在机器学习领域的地位和局限性。

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Spark-机器学习（4）回归学习之逻辑回归今天的文章，我们来学习我们回归中的逻辑回归，并带来简单案例，学习用法。希望大家能有所收获。同时，希望我的文章能帮助到每一个正在学习的你们。也欢迎大家来我的文章下交流讨论，共同进步。

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24毕业生从零开始学ai

逻辑回归详解：从原理到实践逻辑回归基于线性回归模型，但引入了一个关键的转换函数 ——Sigmoid 函数，将线性回归模型的输出值映射到 [0, 1] 区间，使其能够表示某一事件发生的概率。假设线性回归模型的输出为，其中是参数向量，是特征向量。Sigmoid 函数的表达式为：。逻辑回归不仅可以处理二分类问题，还可以通过扩展应用于多分类问题，常见的方法有 “一对多（One-vs-Rest，OvR）” 和 “多对多（One-vs-One，OvO）”。假设样本数据集，其中是第个样本的特征向量，是第个样本的真实标签。

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拓端研究室TRL

数据分享|python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化... 全文链接：https://tecdat.cn/?p=34434分析师：Shilin Chen离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理，提升组织职员的心理健康，从而更有利于企业未来的发展（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。解决方案任务/目标采用分类这一方法构建6种模型对职员离职预测，分别是逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM。确...

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AI天才研究院

逻辑回归中的损失函数：交叉熵损失详解与推导逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中最基础的分类算法之一，广泛应用于二分类和多分类问题。其核心优势在于模型简单、可解释性强，且损失函数设计与概率理论深度契合。本文聚焦逻辑回归的核心组件——交叉熵损失函数交叉熵损失为何能有效衡量分类模型的预测误差？二分类与多分类场景下的损失函数形式有何联系与区别？如何通过极大似然估计推导出交叉熵损失的数学表达式？工程实践中如何高效实现交叉熵损失的计算与梯度求解？从信息论基础引入熵、KL散度、交叉熵的核心概念。

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5个适合初学者的机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和K近邻【源码与示例】 5个适合初学者的机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和K近邻【源码与示例】

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隐私计算实践4|逻辑回归LR与广义线性模型GLM开发实践这段代码定义了一个名为的类，它封装了一个 SecretFlow 模型，并提供了predict和score方法。这个类主要用于在安全多方计算环境中直接获取模型预测结果和评估模型性能。导入依赖导入了SecretFlow 的reveal函数用于获取加密数据的明文值，以及get_dist函数，用于获取特定分布的类。定义分布和幂参数设置了使用的分布（Tweedie分布）和Tweedie分布的幂参数。定义 DirectRevealModel 类定义了。

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《机器学习》——逻辑回归（过采样）逻辑回归是一种用于二分类（有时也用于多分类）问题的统计模型。它通过将线性组合的输入变量经过一个逻辑函数（如 sigmoid 函数）来预测事件发生的概率。然而，在实际数据集中，经常会遇到类别不平衡的问题，即不同类别的样本数量差异较大。例如，在一个疾病诊断数据集中，患病的人数可能远远少于未患病的人数。过采样主要意思就是将样本不平衡的样本比例，通过过采样增加样本使其变的平衡。

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才华横溢caozy

线性回归和逻辑回归揭示数据的隐藏模式：理论与实践全解析机器学习是人工智能的一个重要分支，旨在通过算法让计算机系统利用数据自动学习和改进。它通过从数据中学习模式和规律，使得计算机能够进行预测、分类或者决策，而无需显式地进行编程。随着数据量的急剧增加和计算能力的提升，机器学习在各个领域如图像识别、自然语言处理和推荐系统等方面展现了强大的应用潜力。监督学习是机器学习的一种重要范式，其核心是从标记数据（带有输入和预期输出的数据）中学习规律，以便对新数据进行预测或分类。

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机器学习中的逻辑回归机器学习中的逻辑回归简介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。逻辑回归的基本原理逻辑回归的目标是建立一个能够预测输出为二分类标签的模型。它采用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性组合的特征映射到[0, 1]的范围内，表示事件发生的概率。逻辑函数的公式如下：其中，是事件发生的概率，

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预见未来to50

深度学习学习笔记——C1W2-8——逻辑回归梯度下降公式推导过程 dLdz=a−y。

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