logistic回归求解二分类问题

最新推荐文章于 2024-02-29 11:17:52 发布
原创 最新推荐文章于 2024-02-29 11:17:52 发布 · 872 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了Logistic回归的基本原理，包括其假设条件及如何通过似然函数最大化求解参数。此外，还探讨了线性和非线性Logistic回归的应用场景，并通过实例展示了其分类效果。

logistic回归假设每一类别满足logistic分布，在训练样本确定是可以写出独立满足logistic分布样本的似然函数，似然函数最大化可以求出logistic分布参数，对于每一个未知输入，可以根据事件发生的几率来分类，下图展示了可以线性分类问题使用logistic回归求得的直线，可以看出，分类效果很好。


对于线性不可分问题如下图，不能由logistic回归线性分类


但可以由logistic非线性回归分类，如下图，下图使用的是三阶多项式


【预测模型】拟合Logistic回归模型求解二分类问题
Fanjufei的博客
11-08 201
这段代码是使用 MATLAB 中的 Logistic 回归模型来拟合和预测数据。
Logistic回归——二分类 —— matlab
PY洋洋
03-25 1万+
1.简介 2.应用范围 3.分类 3.应用条件 4.原理详解 4.1sigmod分类函数 4.2 建立目标函数 4.3 求解相关参数 5.实列分析 5.1 读取数据（excel文件） 5.2 分离数据集 5.3 求解前设定 5.4 求解目标函数 5.5 预测 5.6 预测分类 5.7 准确率 6.matlab自带函数
使用logistic 回归解决良性、恶性肿瘤的二分类问题
厚积薄发的博客
02-28 890
准确率：0.9371428571428572 #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd df_train = pd.read_csv('../Datasets/Breast-Cancer/breast-cancer-train.csv') df_test = pd.read_csv('../Datasets/...
机器学习 6节 用logistic回归解决二分类
Ding__d的博客
10-05 428
学习笔记
小白的机器学习笔记（八）----Logistic回归处理二分类
张小白的博客
08-09 8513
前面介绍了针对连续值的线性回归，现在我们继续学习针对离散值的Logistic回归。在绪论里面已经说过，回归针对连续，分类针对离散，这里又说Logistic回归针对离散，到底是怎么一回事？其实Logistic回归问题就是一种分类问题，只是名字叫这个而已······ 我们来看看为啥说线性回归不太适合分析离散值。 第一点原因，因为数据离散分布，受描点的影响大，很容易因为少数几种情况导致拟合的线偏离正...
用二项逻辑斯蒂回归解决二分类问题
weixin_30872499的博客
08-22 382
逻辑斯蒂回归: 逻辑斯蒂回归是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型。logistic回归的因变量可以是二分类的， 也可以是多分类的 基本原理 logistic 分布 折X是连续的随机变量，X服从logistic分布是指X具有下列分布函数和密度函数: 其中为位置参数，为形状参数。与图像如下，其中分布函数是以为中心对阵，越小曲线变化越快 二项logisti...
机器学习系列（八）——Logistic回归解决二分类问题
zxhohai的博客
08-31 9867
分类问题的本质是确定样本xxx属于类别cicic_i的概率p(Ci|x)p(Ci|x)p(C_i|x)。在上周整理的分类问题中，我们采用生成式方法，借助贝叶斯公式和极大似然估计，首先计算出p(x|Ci)p(x|Ci)p(x|C_i)和p(x,Ci)p(x,Ci)p(x,C_i)，然后再计算出p(Ci|x)p(Ci|x)p(C_i|x)。以二分类为例： p(C1|x)=p(C1,x)p(x)=p(...
logistic回归求解二分类问题matlab源码
03-27
Logistic回归是一种广泛应用的统计分析方法，特别是在二分类问题中，它通过建立一个逻辑函数模型来预测事件发生的概率。在本资源中，我们讨论的是如何使用MATLAB来实现这一算法。MATLAB是一种强大的数学计算软件，它...
logistic回归二分类
10-31
Logistic回归是一种广泛应用于二分类问题的统计学模型，它在机器学习领域具有重要地位。在吴恩达的网易云公开课《深度学习》的第二周课程中，他详细讲解了Logistic回归的原理及其在实际中的应用，特别强调了如何利用...
基于Logistic回归实现二分类
BKXjilu的博客
12-02 1403
然后相加求和得到z,将z作为Sigmoid函数的输入，Sigmoid函数可以将输入映射在0-1区间内，我们将大于0.5部分设置为1类，小于0.5部分设置为0类实现二分类。以二分类为例，类别分别为0和1，我们需要使用函数将在负无穷到正无穷的数映射到0或1上。线性回归方程如下：我们输入数据点特征，取合适的w和b，使得预测值y^最接近y。如图可以发现Sigmoid函数将输入z映射到（0，1）区间，我们可以设置阈值，大于阈值为类别1，小于阈值为类别0.在二维平面内对散点进行分类，可以用直线划分，直线上的点满足。
分类问题经典算法 | 二分类问题 | Logistic回归：公式推导
最新发布
ToBeCeratinToBeTall的博客
02-29 1729
Logistic回归：公式推导求解模型参数
机器学习——逻辑回归logistic实现二分类（matlab）
09-20
输入：特征和标签->模型->回归系数->预测：分类结果 功能：逻辑回归实现二分类
Logistic regression逻辑回归·二分类算法【知识整理】
Droke_Zhou的博客
02-25 3522
Logistic regression逻辑回归·二分类算法（分析基础）综述原理介绍逻辑回归Sigmoid函数（核心）决策边界似然函数求解逻辑回归的实现代码模块绘制散点图观察数据logistic regressionsigmoidmodelcostgradient停止策略及洗牌descent分析不同的停止策略设置迭代次数根据损失值停止根据梯度变化停止不同梯度下降方法Stochastic descen...
机器学习（五）logistic回归进行二分类以及多分类（Python代码）
m0_52043037的博客
12-07 7017
   logistic回归虽然名为回归，但实际用于分类问题。   本文将会介绍logistic回归、梯度上升算法以及logistic回归的二分类及多分类问题。  接收输入后能够输出类别。   在二分类中，输出的为0或1。在多分类中，输出的类别就为1，…，n。（多分类可以看作是多个二分类的结合，后文中会介绍）  简要流程如下：       1.回归；       2.求和；       3.Sigmoid。  具体流程为：首先对输入的数据进行回归（即在输入数据的每个特征上都乘一个回归系数），然后将结果相加，将
PyTorch深度学习——Logistic回归（二分类问题）
weixin_42603976的博客
08-09 2947
pytorch深度学习中有关于logistic回归二分类问题的代码详解
DeepLearning学习(一)：二分类的Logistic回归
hanker.han的博客
06-15 1106
DeepLearning学习笔记（一）：Logistic 回归 Logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。实际中最为常用的就是二分类的Logistic回归。Logistic回归的目的是使训练数据与其预测值之间的误差最小化。 　　这次就以Cat vs No-cat为例：给定以一个nx维特征向量x表示的一张图片，这...
Logistic Regression（逻辑回归）模型实现二分类和多分类
热门推荐
u011734144的专栏
03-27 8万+
版权声明：本文为原创文章：http://blog.youkuaiyun.com/programmer_wei/article/details/52072939Logistic Regression（逻辑回归）是机器学习中一个非常非常常见的模型，在实际生产环境中也常常被使用，是一种经典的分类模型（不是回归模型）。本文主要介绍了Logistic Regression（逻辑回归）模型的原理以及参数估计、公式推导方法...
三、回归——logistic回归二分类的python实现
Nicole的博客
06-08 1万+
一、训练算法：使用梯度上升找到最佳参数 1.使用Logistic回归梯度上升优化算法        每次更新回归系数都要遍历整个数据集，该算法在处理100左右各样本时还可以，但是如果有数十亿样本或者成千上万的特征，那么该算法就太过于复杂了。 import os from numpy import * os.chdir("E:\python learning\Machine Learnin...
二分类Logistic回归模型
yyytucj的博客
12-27 1468
Logistic回归属于，分为和的回归模型。这里只讲二分类。对于二分类的Logistic回归，因变量y只有“是、否”两个取值，记为。这种值为0/1的二值品质型变量，我们称其为。假设在自变量$x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{p}$作用下，y取“是”的概率是p，则取“否”的概率是1-p，研究的是当y取“是”发生的模率p与自变量$x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{p}$的关系。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值