第2.2章：逻辑回归（Logistic Regression）_案例实战01能否录取

最新推荐文章于 2022-06-08 01:08:49 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 逻辑回归的实战案例 梯度下降的实现代码 数据标准化代码 计算预测精度的代码 绘制决策边界（直线、曲线）
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41577426/article/details/99714517
本文详细介绍了逻辑回归的实战案例，从导入数据到算法实现，包括构造矩阵、sigmoid函数、梯度下降策略及损失函数。通过数据标准化提升预测效果，并探讨了不同停止策略和梯度下降方法的影响。同时，文章展示了如何计算预测精度，并绘制了决策边界，包括直线和曲线决策边界，最后进行了疑问和总结。

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第2.2章：逻辑回归_二分类实例

1. 导入样本数据

1.1 读取数据

读取数据

1.2 画图

画图

2. 逻辑回归的原理

逻辑回归的原理

3. 算法函数

3.1 构造矩阵X、Y、theta

构造矩阵X、Y、theta

3.2 sigmoid函数

sigmoid函数

3.3 mold_value函数

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Logistic Regression 原理与代码实战案例讲解
AI大模型应用之禅
07-20 536
1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在数据科学和机器学习的世界中，预测和分类是我们日常任务的重要部分。其中，分类问题是最常见的一种，我们经常需要根据一组特征将事物分成两类或多类。这就是Logistic回归的用武之地。 1.2 研究现状 Lo
根据成绩用Logistic Regression预测学生是否被高校录取--Python版
kicilove的小屋
07-31 5368
每年高中生和大学生都会申请进入到各种各样的高校中去。每个学生都有一组唯一的考试分数，成绩和背景数据。录取委员会根据这个数据决定是否接受这些申请者。在这种情况下一个二元分类算法可用于接受或拒绝申请，逻辑回归是个不错的方法。
逻辑回归算法--根据两门考试成绩判断是否被录取
08-10
一个简单的案例，根据两门考试成绩来预测能否被学校录取。代码+数据
【机器学习实战】Logistic回归实战（详解）
qq_51307413的博客
11-21 4025
（一）、什么是Logistic回归（二）、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类1.Sigmoid函数2.Logistic回归的优缺点3.logistic回归的一般过程（三）、梯度上升最优算法python实现1.梯度上升法的基本思想2.普通梯度上升算法实现3.随机梯度上升算法实现3.随机梯度算法运行测试（四）、Logistic实战之预测病马死亡率1.数据收集2.分析数据3.训练算法 （一）、什么是Logistic回归   Logistic回归（logistic regression）是统计学习.
梯度下降求解逻辑回归(Python)
春江水暖
09-12 5679
Logistic RegressionThe data我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。import numpy as
基于逻辑回归算法的大学招生录取预测项目
weixin_43233076的博客
06-12 4517
1. 介绍 逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，通常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。本报告应用python语言中的scikit-learn模块下的逻辑回归模型(LogisticRegression), 对数据集LogiReg_data.csv中记录的100组考试分数和大学录取情况进行机器学习和预测。本算法是一种二分类算法。 数据集来源：https://blog.csdn.net/u010331646/article/details/95453212 2. 查看数据基本情况 import num
美国研究生录取预测（逻辑回归）
King
01-08 2118
利用逻辑回归预测美国研究生是否被录取
机器学习笔记（二）：回归分析
weixin_44947339的博客
03-10 2482
线性模型 1、基本形式 给定由 d个属性描述的示例 x= (x1; x2;…;xd ) 其中均是 在第 i个属性上的取值，线性模型(linear model) 试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即 一般用向量形式写成 其中 ω=(ω1 ;ω2;…;ωd) ω 和 d 学得之后，模型就得以确定。 线性模型形式简单、易于建模，但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想.许多功能更为...
逻辑回归算法推理与实现
虚幻私塾
06-08 806
逻辑回归通常用于分类算法，例如预测某事是 还是 （二元分类）。例如，对电子邮件进行分类，该算法将使用电子邮件中的单词作为特征，并据此预测电子邮件是否为垃圾邮件。用数学来讲就是指，假设因变量是 Y，而自变量集是 X，那么逻辑回归将预测因变量 P(Y=1)P(Y=1)P(Y=1) 作为自变量集 X 的函数。逻辑回归性能在线性分类中是最好的，其核心为基于样本属于某个类别的概率。这里的概率必须是连续的并且在 之间（有界）。它依赖于阈值函数来做出称为 或 函数决定的。学好逻辑回归，需要了解逻辑回归的概念、优势
逻辑回归之考试是否录取
weixin_40849273的博客
10-12 1064
一、其中LogisticRegression是自己写的模块，该模块是波士顿房价预测里的代码 波士顿房价预测 二、完全代码 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np from LogisticRegression import gradDescent,cost_function,accura...
logistic回归案例判断学生能否录取（梯度下降法动态效果实现）
一抹阳光的博客
07-01 1106
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Ma...
逻辑回归之大学生录取预测8.22
Angeliaaa的博客
08-22 2313
任务要求： 根据数据集中大学生的两次考试成绩（gpa，gra）预测大学生能否被美国大学录取（admit=1表示录取，否则为不录取）。 大致思路： （1）建立模型：采用sklearn中的逻辑回归模型，先进行数据训练，得出模型参数之后，再预测一下不同考试成绩的学生能否被录取 （2）评估模型：在模型评估中可以分别验证正例和负例的效果、测试ROC指标、交叉验证等等。其中交叉验证可以直接调用sklearn的库。 代码详解： 读入数据，因为数据没有列名，所以添加上列名，从数据可看到，分越高越可能被录取
逻辑回归 判断学生能否被大学录取
zy的博客
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逻辑回归、机器学习、二分类问题
机器学习实战ByMatlab（五）Logistic Regression
Liu_LongPo的专栏
04-18 1万+
什么叫做回归呢？举个例子，我们现在有一些数据点，然后我们打算用一条直线来对这些点进行拟合（该曲线称为最佳拟合曲线），这个拟合过程就被称为回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是： 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 这里的”回归“一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集。训练分类器时的嘴阀就是寻找最佳拟合曲线，使用的是最优化算法。基于Logistic回归和Sigmo
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
SPSS进行logistic回归分析（含示例）
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qq_38851897的博客
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今天做数学建模2017B的时候用到了logistics分析来估计任务是否完成，给大家分享一下 二元logistics回归分析适用于因变量的结果只有两个的情况，例如任务的完成与否（0或1），通过对任务是否完成的影响因素可以估计出任务为完成或未完成的预测概率。 例如2017B中对任务是否完成的因素有任务所在地的用户密度和到城市中心的距离以及订单定价，我们通过SPPS二元逻辑分析来得出预测概率 ...
大学生录取预测——逻辑回归
I'm zm
04-25 9385
Dataset 每年高中生和大学生都会申请进入到各种各样的高校和事业单位中去。每个学生都有一组独一无二的考试分数,成绩,和背景。录取委员会根据这个决定接受或拒绝这些申请者。在这种情况下一个二进制分类算法可用于接受或拒绝申请。逻辑回归是一个合适的方法,我们将在这个任务中解决这个问题数据集admissions.csv包含了1000个申请者的信息，特征如下： gre - Graduate Recor
《机器学习实战》 (3) logistic regression(逻辑斯蒂回归)小结（上）
lwpyh的博客
05-28 1411
更新：代码在这里：https://github.com/lwpyh/machinelearning-in-action        最近一直在学习《机器学习实战》这一本书，之前学习了kNN 算法和决策树算法，因为想迫切的接触logistic回归算法，所以我跳过了朴素贝叶斯（下一讲会说），而是首先学习了logistic回归，这也是在实际工作中最为普遍的一种模型，但是这个模型有趣就有趣在虽然模型最...
Python 机器学习实战：根据成绩预测大学生能否被高校录取
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逻辑回归算法是用于分类的。本案例中，建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。       首先，导入库，并且读取数据集。原来数
但是运行出现报错：TypeError: LogisticRegression.__init__() takes 1 positional argument but 2 were given
05-05
这个报错可能是因为你在初始化 `LogisticRegression` 类时传入了两个参数，但是该类只需要一个参数。你可以检查一下你的代码，看看是否有多传递了一个参数给 `LogisticRegression` 类。 另外，如果你使用的是 ...
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