分类算法之逻辑回归

最新推荐文章于 2019-09-06 15:34:58 发布
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分类专栏： 算法解析 文章标签： 分类算法 逻辑回归
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wendingzhulu/article/details/44515967
博客涉及分类算法和逻辑回归相关内容，虽未给出具体内容，但可知聚焦于信息技术领域的算法知识，分类算法是数据挖掘常用手段，逻辑回归是经典的有监督学习算法。

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逻辑回归分类算法
weixin_45228198的博客
06-01 783
逻辑回归；公式推导；sklearn的逻辑回归用法
分类算法——逻辑回归
Alphonse_Huang的博客
05-17 1945
分类算法 说到分类算法，不能不提到的就是Logistics Regressio(以下均称逻辑回归) 个人认为逻辑回归在分类算法中有着非常重要的地位，因此会花很大的篇幅总结逻辑回归模型。 逻辑回归的模型构建 1. 广义线性模型 为了解决线性回归本身线性结构的局限性，人们在线性回归的基础上在等号的左边或右边加上一个函数，从而更好的捕捉数据的一般规律，此时这种模型就被称为广义线性模型，上面提及的函数被称为联系函数。 有这么一组数据集，假设数据之间的关系是 y=ex+1 y = e^{x+1} y=ex+1 若此时
Lineage逻辑回归分类算法
weixin_34291004的博客
07-14 120
Lineage逻辑回归分类算法 线性回归和逻辑回归参考文章： http://blog.youkuaiyun.com/viewcode/article/details/8794401 http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/05/1971867.html 1、概述 Lineage逻辑回归是一种简单而又效果不错的分类算法 什么是回归：比如...
逻辑回归（分类算法）
miracle_zxw的博客
05-19 1001
分类问题：预测的y值是离散值 二元分类问题：0表示负向类 1表示正向类 逻辑回归：输出变量范围永远在0和1之间 这里注意假设函数（sigmoid function）的写法以及图像 判定边界：将样本分割开来，与样本集无关，决定于参数集。 由于逻辑回归的假设函数的引入，得到的代价函数是一个非凸函数，影响寻找全局最小值。所以重新定义逻辑回归的代价函数。 我们仍用梯度下降算法来求使得代价函数最小的参数 尽...
人工智能和机器学习之分类算法：逻辑回归：逻辑回归基础理论.docx
08-29
人工智能和机器学习之分类算法：逻辑回归：逻辑回归基础理论.docx
python实现机器学习算法之逻辑回归算法
11-27
逻辑回归虽然名字中有“回归”二字，但它实际上是一种分类算法。它的核心思想是利用逻辑函数来预测样本属于某个类别的概率，最终通过设定一个阈值来决定样本的具体分类。例如，在二分类问题中，常用的逻辑函数是...
人工智能和机器学习之分类算法：逻辑回归：逻辑回归的正则化技术.docx
08-29
人工智能和机器学习之分类算法：逻辑回归：逻辑回归的正则化技术.docx
人工智能和机器学习之分类算法：逻辑回归：逻辑回归模型的评估与选择.docx
08-29
人工智能和机器学习之分类算法：逻辑回归：逻辑回归模型的评估与选择.docx
人工智能和机器学习之分类算法：逻辑回归：逻辑回归的数学模型与推导.docx
08-29
人工智能和机器学习之分类算法：逻辑回归：逻辑回归的数学模型与推导.docx
逻辑回归分类算法 算法+源码+详细步骤
03-27
此文档包含了大数据逻辑回归分类算法 算法+源码+详细步骤
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
逻辑回归-分类算法
fighting
09-06 3239
目录 逻辑回归-分类算法 1 概述 2sigmoid函数 3 逻辑回归公式 4 逻辑回归的损失函数 5 均方误差与对数自然损失对比 6sklearn逻辑回归API 7 案例 8 总结 逻辑回归-分类算法 1...
分类算法--逻辑回归
tigerlib的博客
07-28 346
逻辑回归（LogisticRegression） 机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。 文章目录1 逻辑回归的原理1.1 输入1.2 激活函数1.3 判断标准1.4 逻辑回归的损失1.5 逻辑回归的优化2 逻辑回归----分类评估方法2.1 混淆矩阵2.2 ROC曲线和AUC指标 1 逻辑回归的原理 1.1 输入 逻...
分类算法：逻辑回归（logistic regression）
qq_38581886的博客
07-17 2357
逻辑回归，虽然叫做回归，但它却是分类算法，而且是比较重要的有监督的分类算法，本质上是二分类算法，即将样本分为0或1。 说起逻辑回归，首先应该提及线性回归，线性回归模型，其中x为输入样本，h(x)为输出，只要h(x)与真实y越接近，说明模型预测能力越好。而逻辑回归是将h(x)的值转化为概率值，利用其概率=0.5作为阈值将样本分为0或1，而我们知道，h(x)的值域为，由于概率的范围为（0,1），所以...
机器学习实战-51: 逻辑回归分类算法(Logistic Regression)
智能多媒体
10-02 1232
逻辑回归分类算法1 算法原理2 算法实例3 典型应用参考资料。逻辑回归(Logistic Regression)解决问题的逻辑是：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。逻辑回归(Logistic Regression)可以用于回归或者分类问题。逻辑回归(Logistic Regression)分类算法能够解决二元分类和多元分类问题。
[实战] 逻辑回归分类算法
STILLxjy
05-16 454
逻辑回归算法是将数据样本分为两类0：1 假设输入样本为向量x，我们希望求解出最佳的参数向量w 使得 sigmoid(w’x) 可以很好的将数据划分，其中sigmoid函数如下所示，w’表示w的转置 实现方法： 随机初始化待求解参数w 使用梯度上升（或梯度下降）算法，迭代求解局部最优值： 代码实现： （1）加载数据： from numpy import * def loadDataSet()...
逻辑回归实现分类计算
qq_33361618的博客
10-12 2264
一、算法原理： 1.线性回归算法 给定由n个属性(维度)描述的示例x=(x1;x2;…;xn),其中xi是x在第i个属性上的取值，线性模型试图学的一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即 也可以写成： w为回归系数，b为常量。 线性回归通常用来处理连续性变量，当因变量f(x)为离散变量，比如分类变量时，线性回归就显得不那么实用，这时候就需要采用其他方法来处理分类问题。 2.逻...
分类算法-逻辑回归示例
最新发布
12-28
### 关于逻辑回归分类算法的示例 逻辑回归作为一种广泛应用的机器学习分类方法，特别适合处理二分类问题。下面展示一段利用Python实现逻辑回归模型的例子，此例子基于`scikit-learn`库构建。 #### 使用Scikit-Learn实现逻辑回归 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report # 加载数据集 data = load_iris() X = data.data[data.target != 2] # 只取两类用于演示目的 y = data.target[data.target != 2] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 创建并训练逻辑回归模型 model = LogisticRegression(solver='liblinear') model.fit(X_train, y_train) # 预测 predictions = model.predict(X_test) # 输出预测准确性以及详细的分类报告 print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, predictions)}\n{classification_report(y_test, predictions)}') ``` 这段代码展示了如何加载Iris数据集中的一部分作为输入特征矩阵\(X\)及其对应的标签向量\(y\)；接着划分成训练集与测试集；之后创建了一个逻辑回归实例，并调用了`.fit()`函数完成参数估计过程；最后进行了性能评估[^1]。 对于多类别情况下的应用，则可以通过one-vs-rest策略扩展逻辑回归的应用范围[^2]。此时每个类都会与其他所有类对比建立多个二元分类器来进行最终决策。
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