初学算法——逻辑回归（Logistic Regression）算法

最新推荐文章于 2021-10-26 09:43:32 发布
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这篇博客介绍了如何利用逻辑回归算法解决多于两个类别的分类问题。通过集训集拟合参数，确定分类边界，并用梯度下降法求解方程。文章还讨论了特征缩放和均值归一化在加速收敛中的作用。核心策略是将多分类问题转化为二分类问题，通过多次划分完成所有类别的学习。

 

 

 

用集训集拟合参数θ，确定θ后，边界也就确定了

 

将逻辑回归函数整理成一个等式

用梯度下降法求解逻辑回归方程推导

这样，直接讲的特征缩放法和均值归一化就都能用到这里，直接加快收敛速度</

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Python实现逻辑回归(Logistic Regression)
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逻辑回归是一种经典机器学习分类算法，它被广泛应用于二元分类问题中，该算法的目的是预测二元输出变量（比如0和1），逻辑回归算法有很多应用，比如预测股票市场、客户购买行为、疾病诊断等等。它被广泛应用于医学、金融、社交网络、搜索引擎等各个领域。
AI算法21-逻辑回归算法Logistic Regression | LR
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关于逻辑回归解释较为清晰明了的PPT与代码，非常适合小白入门，以及作为面试的准备，有助于快速提升机器学习基础算法
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做课程文献汇报PPT，重新回顾了一边逻辑回归：
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深入解读逻辑回归LogisticRegression：适用于初学者
AI_SupplyChain的博客
01-23 7158
深入解读Logistic回归及其结果：回归系数，OR，odds 声明：本文并非原创，大部分整理自网络，有部分自己修改。 参考文献： 1、原文网址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_44befaf60102vznn.html 2、原文大量参考网址：http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/faq/general/odds_ratio.htm 3、https://www.jianshu.com/p/11ea30121a79 4、 阿里天池龙珠计划寒假
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