LogisticsRegression

最新推荐文章于 2025-05-19 17:22:16 发布
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本文探讨了逻辑回归中使用的交叉熵损失函数，对比了其与线性回归中最小二乘法的区别，并指出了在只有两个输出类别时，sigmod函数作为非凸函数带来的问题。文中还提到了逻辑回归的代码实现。

http://blog.youkuaiyun.com/pakko/article/details/37878837
逻辑回归这里需要注意一下损失函数，与线性回归相比使用最小二乘法时sigmod函数是个非凸的函数。直接使用梯度下降比较困难。对于y输出只有两个值，且带有概率的意思。这里的损失函数使用交叉熵损失函数。

逻辑回归代码在GIUHUB上欢迎交流。

逻辑斯蒂回归(Logistics Regression)
Datawhale
06-21 1904
Author: 吕雪杰，xiaoran; Datawhale Logistics Regression简介 逻辑回归是在数据服从伯努利分布的假设下，通过极大似然的方法，运用梯度下降法来求解参数，从而达到将数据二分类的目的。 核心公式 对于给定的数据集(xi,yi)i=1N,y∈0,1(x_i,y_i)^N_{i=1},y \in {0,1}(xi​,yi​)i=1N​,y∈0,1 p(y=...
logisticsRegression——逻辑回归分类算法
数据大白的博客
07-24 1108
引入背景 Logistics回归模型的过程，建立代价函数，通过优化方法求解出最优的模型参数，之后验证求解的模型好坏。Logistics回归是一种分类算法，主要用于二分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别），本文也主要集中介绍二分类的Logistics回归模型。 对于二分类的Logistics回归，因变量y有“是”、“否”两个取值，记作1和0。假设在自变量对于二分类的logistics回归，因变量y有“是”、“否”两个取值，记作1和0。假设在自变量x_{1} 、x_{2} 、x_{3} 、…、x_{p}
sklearn学习2-----LogisticsRegression
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1、官网地址： http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html 2、class sklearn.linear_model.LogisticRegression (penalty=’l2’, dual=False, tol=0.0001, C=1.0,...
python logistics regression,sklearn logisticsregression和更改分类的默认阈值
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03-25 508
我想给出一个实际的答案from sklearn.datasets import make_classificationfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.metrics import accuracy_s...
吴恩达机器学习第二次编程作业----LogisticsRegression
A__helloworld的博客
05-15 1507
作业的问题的背景PDF文件里面有，不再赘述。 1：Logistic Regression 1.1 Visualizing the data data = load('ex2data1.txt'); X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3); plotData(X, y); %plotData文件按照pdf给的去补全就行。 如图： 1...
机器学习基础学习-在逻辑回归中使用多项式特征
小夭的博客
11-09 1454
前言 在之前的博客中讲到的逻辑回归，其实本质是在平面上找一条直线，用这条直线来分割所有样本对应的分类。所以之前说逻辑回归在绝大多数情况下，只能解决二分类问题，因为这个直线只能将我们的平面分成两个部分。但即使如此，我们会发现直线这种分类方式太过于简单了，有很多其他情况不能单纯通过直线来分类，比如下图，在我们的特征平面中分布着一些样本点，红色属于一类，蓝色属于另一类，对于这些样本点来说，我们不能通过直线将他们分成两部分，因为这些样本点的分布是非线性的分布。 一、在逻辑回归中使用多项式特征基本思路 其实通过观察
【PyTorch修炼】零基础入门PyTorch之Logistic回归
AI蜗牛车
04-11 723
数据年龄、兴趣、是否成功，二分类问题用这个数据集一方面也是方便可视化，因为只有两个feature，最终的分割线在平面上。后台回复【20220411】 即可获得数据集下载方式Logistic回归理论看这三篇差不多了https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_6_logistic_1.htmlhttp://www.360doc.com/cont...
【机器学习实战5】逻辑回归（Logistic Regression)
2301_80833977的博客
05-19 766
1.逻辑函数（Sigmoid函数）Logistic回归使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）来将线性回归的输出映射到0和1之间，这个函数的表达式为：其中，z 是线性回归模型的输出（即输入特征和权重的线性组合加上偏置项），σ(z) 是预测事件发生的概率。2.损失函数Logisitic回归的损失函数通常使用对数似然函数（log-likelihood function），也称为交叉熵损失（cross-entropy loss）。对于二分类问题，损失函数可以表示为：其中：N 是样本数量。
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激进的蜗牛
11-10 27万+
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逻辑回归（Logistic Regression）
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Logistic-Regression:逻辑回归
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**逻辑回归：基础与应用** 逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛应用的统计分析方法，尤其在预测二分类问题上表现出色。它虽然名字中含有“回归”，但实际上是一种分类算法，通过构建一个连续函数来逼近离散...
LogisticsRegression参数调优
03-13
好的，我现在需要帮助用户查找关于Logistic Regression参数调优的方法和建议。首先，我需要回顾用户提供的系统级指令和参考引用，确保回答符合要求。用户希望回答结构清晰，逐步解决问题，并引用提供的参考资料。...
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以下是一个基本的代码示例，演示如何执行上述操作。请注意，这只是一个示例，您需要根据您的数据集进行适当的修改和调整。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split ...
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