一文读懂逻辑回归

深度学习优化算法解析：梯度下降、FTRL与加权逻辑回归
最新推荐文章于 2025-11-20 16:07:30 发布
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本文深入探讨了深度学习中的优化算法，包括基本的梯度下降法及其变种，详细解释了FTRL优化器的工作原理，并介绍了加权逻辑回归（weightedLR）的应用。同时，还讨论了因子分解机（FM）在特征组合中的作用以及在实际问题中的实现。链接提供了更多相关资源。
逻辑回归三部曲——逻辑回归(logistics regression)原理-让你彻底读懂逻辑回归
阿黎逸阳的博客
05-05 1万+
逻辑回归原理详解
一文读懂逻辑回归：原理、推导与实战应用
weixin_73958875的博客
07-31 976
摘要： 逻辑回归是一种广义线性模型，通过Sigmoid函数将线性输出映射为概率值，适用于二分类任务。其核心优势包括模型简单、可解释性强和计算高效，广泛应用于医疗诊断、金融风控和市场营销等领域。数学推导基于极大似然估计和梯度下降优化，通过特征工程和正则化可提升模型性能。工程实践中常采用小批量梯度下降（MBGD）平衡效率与稳定性。以乳腺癌预测为例，数据标准化、类别平衡和模型评估（如准确率、召回率）是构建高效分类器的关键步骤。
一文读懂逻辑回归、详细回归
Ming_shy的博客
06-30 380
一、线性回归 1.概念         对于一组特征，使用线性方程来进行拟合，对结果进行预测，公式如下： 2.代价函数         线性回归选取的损失函数是均方误差，均方误差表示所有样本到该预测函数的欧式距离最小，代价函数如下： 对每一个θ进行求导，便可以求取θ的值： 更新： ，其中α为学习率 3.如何选取α，如何停止更新权值 &nbs
一文读懂逻辑回归(Logistic Regression)
Lavender-csdn的博客
04-29 2590
逻辑回归其实是是一种广义的线性回归，虽然说是回归函数，但是它其实是处理分类问题，我们从其背景，损失函数两方面说清楚。 背景 参考周志华教授的《机器学习》和吴恩达大神的深度学习中的讲解，逻辑回归的起源是解决二分类问题，这里我们假设二分类中的类别是{0,1}，我们想知道给定一个样本X，这个样本属于1类的概率是多少？也就是要求得的值，而线性回归模型产生的预测值是实值，但是要想得到概率值，输出的值必须...
一文读懂什么是逻辑回归
weixin_36420854的博客
07-21 63
逻辑回归（Logistic Regression）是一种经典的分类算法，尽管名字中带有 “回归”，但它本质上用于解决二分类问题（也可扩展到多分类）。逻辑回归的本质是 “在线性回归的基础上，通过一个映射函数将输出转化为概率（从而实现对类别概率的预测）”，这个映射函数就是Sigmoid函数。逻辑回归是机器学习中最基础的分类算法之一，核心是通过 Sigmoid 函数将线性输出转化为概率，结合交叉熵损失和梯度下降求解参数。
机器学习入门：一文读懂线性回归与逻辑回归
qq_51553749的博客
11-20 506
线性回归就像是寻找数据中的"最佳趋势线"。它的目标是找到一条直线（在二维空间中）或一个超平面（在高维空间中），使得这条线能够最好地拟合已有的数据点。生动比喻：想象你在纸上画了一堆散点，然后拿起尺子画一条直线，让这条直线尽可能靠近所有的点——这就是线性回归在做的事情！虽然名字中有"回归"，但逻辑回归实际上是解决分类问题的！它特别擅长二分类问题（结果只有两种可能：是/否、真/假、0/1）。生动比喻：想象一个门槛，逻辑回归计算每个样本的"得分"，然后根据这个得分决定它应该落在门槛的哪一边。方面线性回归。
一文读懂AI语言模型
百锦再的博客
09-27 2082
本文系统介绍了AI语言模型的发展历程、核心技术原理及典型应用。从早期的统计语言模型（如N-gram）到神经网络语言模型（RNN、LSTM），再到革命性的Transformer架构，详细解析了自注意力机制等关键技术。文章重点分析了主流模型如GPT、BERT、T5等的特点，并提供了BERT情感分类的PyTorch微调代码示例。最后通过Hugging Face库演示了GPT-2文本生成实践，为读者提供了从理论到实践的完整学习路径，适合NLP研究者和开发者参考。（摘要字数：149字）
回归特征选取_一文读懂线性回归、逻辑回归
weixin_36216477的博客
12-16 479
一、线性回归1.概念 对于一组特征，使用线性方程来进行拟合，对结果进行预测，公式如下：2.代价函数 线性回归选取的损失函数是均方误差，均方误差表示所有样本到该预测函数的欧式距离最小，代价函数如下：对每一个θ进行求导，便可以求取θ的值：更新： ，其中α为学习率3.如何选取α，如何停止更新权值 a.通常α取0.001，根据实验结果依次增加三倍，比较实验结果。0.001，0.003，0.01，0.03...
初识人工智能，一文读懂机器学习之逻辑回归知识文集(3)
m0_50308467的博客
01-24 1413
L1正则化算法，也称为LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator），是一种常用的正则化方法。它通过在损失函数中引入参数权重的L1范数作为惩罚项，来控制模型复杂度并实现特征选择。L1正则化的优化目标是最小化损失函数和L1正则化项的和。通常使用坐标下降法（coordinate descent）或梯度下降法（gradient descent）等方法来求解L1正则化问题。
一文读懂线性回归和逻辑回归
Day_20的博客
08-01 492
回归和分类 回归和分类是机器学习可以解决两大主要问题，从预测值的类型上来区分，连续变量的预测称为回归，离散变量的预测称为分类。例如：预测房价的价格是一个回归任务；预测一张图片是猫还是狗的图片是分类任务。 线性回归 在一维特征空间，线性回归是通过学习一条直线 h(x)=θ0+θ1∗xh(x) = \theta_{0} + \theta_{1}*xh(x)=θ0​+θ1​∗x ，使得这条之间尽可能的拟合所有已有的看到的点的 yyy 值，并希望测试数据尽可能的落到这条线上，有很好的繁华性能。其中 h(x)h(x)
一文读懂线性回归的灵魂：成本函数 J(w,b) 全解析
long1973m的博客
09-03 1547
线性回归是机器学习中最经典的算法之一，而成本函数（Cost Function）正是它的灵魂所在。本文从直观的误差定义出发，逐步推导出均方误差（MSE）的形式，读者可以清晰理解 J(w,b) 的几何意义：它是一个“碗状曲面”，最低点对应模型的最优解。结合实践案例，帮助初学者快速建立直观与数学上的双重理解。
k-clique算法的分析
最新发布
12-12
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/5c323bb6ba07 The work has been extended to a journal paper "Efficient k-Clique Counting on Large Graphs: The Power of Color-Based Sampling Approaches". https://.com/LightWant/tripath_tkde. The source code of the work "Lightning Fast and Space Efficient k-clique Counting, www'22, https://doi.org/10.1145/3485447.3512167". kclique counting Build makedir bin make make changeToD make makeCSR Data format use com-DBLP as the example: At first, we have text file ​ ./data/dblp/dblp.txt: n,m 0 1 0 2 2 3 ... run: bin/makeCSR ./data/dblp/dblp.txt ./data/dblp/tmpedge.bin ./data/dblp/tmpidx.bin, and we get: ​ ./data/dblp/tmpedge.bin ./data/dblp/tmpidx.bin run bin/changeToD -edge ./data/dblp/tmpedge.bin -idx ./data/dbl...
目标检测-海洋鱼类检测数据集-5000张图-+对应VOC/COCO/YOLO三种格式标签+YOLO11一键训练脚本
12-12
● 数据集介绍：海洋鱼类检测数据集，真实场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如珊瑚礁群鱼类、深海沉船周边鱼类、开放海域洄游鱼类、鱼类遮挡、鱼类严重遮挡数据等，且类别丰富，划分为 "AngelFish、BlueTang、ButterflyFish、ClownFish、GoldFish、Gourami、MorishIdol、PlatyFish、RibbonedSweetlips、ThreeStripedDamselfish、YellowCichlid、YellowTang、ZebraFish" 13 个类别； ● 适用实际项目应用：海底监测场景下鱼类检测项目，以及作为海底监测场景通用海洋鱼类检测数据集场景数据的补充； ● 标注说明：采用 labelimg 标注软件进行标注，标注质量高，提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式，可以直接用于如 YOLO 等的算法训练； ● 附赠训练示例：提供 YOLO11 一键训练脚本，提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持，提供博主训练结果日志供参考； 注意：由于数据集资源比较大，所以托管在我的百度网盘，所以这里的资源格式是 PDF，内附数据集基本情况介绍以及数据集获取方式！
一些关键的prolog示例代码
12-12
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/6f46870dd909 The Power of Prolog Introduction to modern Prolog Prolog is a programming language that is rooted in formal logic. It supports search and unification as built-in features. Prolog allows us to elegantly solve many tasks with short and general programs. A Tour of Prolog: A Tour of Prolog The goal of this material is to bridge the gap between the great traditional Prolog textbooks of the past and the language as it currently is, several decades after these books were written. You will see that many limitations of the past are no longer relevant, while several new constructs are now of great importance even though they are not yet covered in any available Prolog book. Reading this book This book...
（60页PPT）数字智慧方案公共大数据资源中心平台建设项目可行性研究方案.pptx
12-12
（60页PPT）数字智慧方案公共大数据资源中心平台建设项目可行性研究方案.pptx
QYLED控制卡的参数设置和优化
12-12
根据原作 https://pan.quark.cn/s/68f26c76cb15 的源码改编 TP1 :alarm_clock: Date de remise le dimanche 26 septembre 2020 à 23h59 Objectif Ce TP a pour objectif de vous introduire à l'algorithmie avec le langage de programmation Python. Celui-ci est composé de 6 exercices, pour lesquels vous devez compléter le code avec l'indicateur . Consignes à respecter Tout d'abord, assurez-vous d'avoir lu le fichier instructions.md et d'avoir téléchargé les fichiers exercices1-6.py que vous devrez compléter. Pour ce TP, certaines contraintes sont à respecter: Vous ne pouvez pas importer d'autres librairies que celles qui sont déjà importées dans les fichiers. Il est interdit d'utiliser les structures de répétitions (for, while), ni les structures de données (li...
基于Spring Boot框架的某火锅店管理系统的设计与实现（代码+数据库+LW）
12-12
摘 要 某火锅店管理系统的目的是让使用者可以更方便的将人、设备和场景更立体的连接在一起。能让用户以更科幻的方式使用产品，体验高科技时代带给人们的方便，同时也能让用户体会到与以往常规产品不同的体验风格。 与安卓，iOS相比较起来，某火锅店管理系统在流畅性，续航能力，等方方面面都有着很大的优势。这就意味着某火锅店管理系统的设计可以比其他系统更为出色的能力，可以更高效的完成最新的菜品信息、美食资讯等功能。 此系统设计主要采用的是JAVA语言来进行开发，前台采用Vue框架，后台采用Spring Boot框架开发，对于各个模块设计制作有一定的安全性；数据库方面主要采用的是MySQL来进行开发，其特点是稳定性好，数据库存储容量大，处理能力快等优势；服务器采用的是Tomcat服务，能够提供稳固的运行平台，确保系统稳定运行。通过某火锅店管理系统来提升本课题的各项功能的工作效率，提供了一个多样功能，具有良好实用性的某火锅店管理系统。 关键词：某火锅店管理系统；Spring Boot框架；JAVA语言
（97页PPT）公共资源管理服务中心智能化方案.pptx
12-12
（97页PPT）公共资源管理服务中心智能化方案.pptx
一文读懂Vlan
06-13
VLAN（Virtual Local Area Network，虚拟局域网）是一种将一个物理局域网划分为多个逻辑广播域的技术。通过 VLAN 技术，可以在同一个物理网络中实现不同设备之间的逻辑隔离，使得属于不同 VLAN 的设备即使连接在同一...
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