逻辑回归算法实例链接

最新推荐文章于 2023-11-17 12:34:47 发布
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#徐周 #机器学习

徐周
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Pytho逻辑回归算法：面向对象的实现与案例详解
qq_42568323的博客
10-14 1045
逻辑回归（Logistic Regression）用于处理二分类问题，其目标是预测样本属于某一类别的概率。假设我们有一个输入特征向量XXX，对应的输出标签yyy是0或1。hθx11e−θTxhθ​x1e−θTx1​hθxhθ​x是预测的概率值，范围在0到1之间。θ\thetaθ是模型的参数（权重和偏差）。xxx是输入的特征向量。eee是自然常数。本文详细介绍了逻辑回归算法的原理及其面向对象的实现方法。
逻辑回归算法梳理（从理论到示例）
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cuijiekun的博客
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sklearn 逻辑回归画正则化C曲线
weixin_42568012的博客
12-26 593
通过正则化C曲线进行可视化调参, 选择合适的惩罚项 导库 from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR from sklearn.datasets import load_breast_cancer import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.m...
机器学习部分知识点总结
玖玖玖
09-04 754
线性回归是用来预测连续变量的，其取值范围（-∞，＋∞），而逻辑回归模型是用于预测类别的，例如，用逻辑回归模型预测某物品是属于A类还是B类，在本质上预测的是该物品属于A类或B类的概率，而概率的取值范围是0～1，因此不能直接用线性回归方程来预测概率，此时就涉及到Sigmoid函数，可将取值范围为（-∞，＋∞）的数转换到（0，1）之间。这里，已知的属性称之为特征，未知的属性称之为目标。学习的目的是学到隐含在数据背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出，该能力称为泛化能力。
Logistic Regression 逻辑回归算法例子，python代码实现
wzmhong的博客
02-08 6399
转载自原文 逻辑回归 Logistic Regression 虽然名字叫做逻辑回归 Logistic regression ，但它是一种分类算法。对于文本处理方便，逻辑回归是一种非常强大的分类器。它主要通过在逻辑函数上执行回归来实现，正如其名字。 逻辑回归的一个小例子 如下图，红色表示分类1，蓝色表示分类为0.但是对于特征，横坐标上有一个区间既可以分到1也可以分到0。遇到这
逻辑回归小例子
qq_44901656的博客
07-30 582
逻辑回归
逻辑回归(LogisticRegression)算法及简单案例
Alian_W的博客
08-15 1万+
逻辑回归(LogisticRegression)算法及简单案例 大家好，我是W 逻辑回归虽然名字有回归，但是实际上是分类模型，常用于二分类。**回归的意思是：在二维空间中找到一条最佳拟合直线去拟合数据点；在多维空间中找到最佳拟合超平面去拟合数据点，这个寻找拟合的过程就叫做回归。**这篇文章的顺序是：介绍相关概念、逻辑回归原理、案例 - 简单数据集的逻辑回归分类。 介绍相关概念 二值型输出分类函数 在我们通过回归得到一个数值时我们需要一个函数给我们做分类，在数学上我们就学过一个分段函数，x>0时，f(x
机器学习 逻辑回归算法应用案例
qq_43171122的博客
09-12 6323
机器学习 逻辑回归算法应用案例 时间：2020.09.12 出处：https://www.kesci.com/home/project/5bfe39b3954d6e0010681cd1 注明：初学逻辑回归，跟着博客大佬文章过了一遍，自己留个记录以便之后翻阅，也供大家学习。。 1、数据 本次数据为Kaggle著名的公开数据集坦泰尼克号之灾。 数据源地址：https://www.kaggle.com/c/titanic 如果你是第一次进入kaggle，你需要注册一个账号才能下载数据集，进入该链接之后请按下图找数
逻辑回归实例数据
11-26
逻辑回归实例数据，有画出数据集和Logistic回归最佳拟合直线的函数，有从疝气病症预测病马死亡率的数据
逻辑回归（logistics regression）算法及实例
RuDing的博客
10-12 1万+
逻辑回归简介逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种二分类模型（主要为二分类应用，Softmax 回归是直接对逻辑回归在多分类的推广，即多元逻辑回归），由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。 主要用途：寻找危险因素：什么样的用户通常会是“bad”用户？ 预测判别：用户是 “good”还是“bad”? 多大的概率是好用户，多大的概率是差用户？ 二分类问题及应用：获客评
3、逻辑回归代码案例及数据.zip
05-21
这个资源是逻辑回归案例中对应的数据和代码，原文可以看我的博客内容介绍，建议结合原文查看： 逻辑回归虽然叫回归，但它解决的是分类问题，之所以叫回归是有一些历史原因，不过怎么叫没关系。在分类问题中，逻辑回归算法是一种用的比较广泛的机器学习算法。
最全面讲解的 逻辑回归算法
08-15
这是搜狗做资深的机器学习工程师2014年自己写的逻辑回归，认识很到位，算法很清晰，实际运用讲解的很棒
【机器学习】 逻辑回归算法：原理、精确率、召回率、实例应用(癌症病例预测)
最新发布
TwcatL_tree
11-17 3094
举个例子，比如对于0,1的二元模型，我们可以定义class_weight={0:0.9,1:0.1}，这样类型0的权重为90%，而类型1的权重为10%。n_samples为样本数，n_classes为类别数量，np.bincount(y)会输出每个类的样本数，例如y=[1,0,0,1,1],则np.bincount(y)=[2,3]。在这20个人中，真实得癌症的只有5个人，没得癌症的有15人。例如，在进行预测的过程中，预测结果大于0.5的认为是属于一类，小于0.5的我们认为是第二类，进而我们实现二分类。
逻辑回归算法分析
sealir的博客
12-28 620
二分类问题                                                                                                                                                                                                  ...
线性分类（三）-- 逻辑回归 LR
CarpeDiem
12-09 2251
逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。为了实现逻辑回归分类器，我们可以在每个特征上都乘以一个回归系数，然后把所有的结果值相加，将这个总和带入sigmoid函数中，进而得到一个范围在0-1之间的数值，最后设定一个阈值，在大于阈值时判定为1，否则判定为0。
逻辑回归实例
weixin_30919571的博客
08-25 1327
　　简介 　　Logistic回归是一种机器学习分类算法，用于预测分类因变量的概率。 在逻辑回归中，因变量是一个二进制变量，包含编码为1（是，成功等）或0（不，失败等）的数据。 换句话说，逻辑回归模型预测P（Y = 1）是X的函数。 　　数据 　　该数据集来自UCI机器学习库，它与葡萄牙银行机构的直接营销活动（电话）有关。 分类目标是预测客户是否将购买定期存款（变量y）。 数据集可以从这里下...
逻辑回归函数学习笔记
本博客纯属个人网络笔记，如对阁下有用，甚喜；否则，关掉即可，不喜勿喷。专心写代码，不做键盘侠！
01-31 873
继续逻辑回归学习，今日笔记记录。 1、逻辑回归和线性回归的关系：对逻辑回归的概率比取自然对数，则得到的是一个线性函数，推导过程如下。 首先，看逻辑回归的定义 其次，计算两个极端y/(1-y)，其值为（负指数分之一，则负负得正）： 取自然对数后得到等式： 2、考虑具有N个独立变量的向量x,其表现形式为： 设条件慨率P(y=1|x)=p为根据观测量相对于某事件x发生的概率。 假设这个概率分布情...
逻辑回归（下）代码实现
qq_43315928的博客
07-24 276
预测癌症状况 data = pd.read_csv('./data.csv') data = data.replace(to_replace = '?', value = np.nan).dropna() 对数据进行划分 x = data.loc[:, data.columns != 'Class'] y = data.loc[:, data.columns == 'Class'] x_trai...
深入理解逻辑回归：从理论到实践
"《超级逻辑回归》是一篇详细介绍逻辑回归及其相关知识的文章，...《超级逻辑回归》是一篇全面介绍逻辑回归及其相关知识的文章，不仅讲解了理论概念，还提供了实际应用的指导，对于理解和应用逻辑回归算法非常有帮助。
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