机器学习---逻辑回归

机器学习：逻辑回归与非线性解决方案

最新推荐文章于 2023-08-20 10:53:11 发布

原创

最新推荐文章于 2023-08-20 10:53:11 发布 · 191 阅读

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#机器学习

本文介绍了逻辑回归API，强调了解决非线性逻辑回归问题可以采用多项式回归方法，并探讨了如何利用逻辑回归处理多分类任务。

逻辑回归api

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
log_reg = LogisticRegression()
log_reg.fit(X_train, y_train)

参数：
solver可选参数:{‘liblinear’, ‘sag’, ‘saga’,‘newton-cg’, ‘lbfgs’}
penalty：正则化的种类，l1,l2
C：正则化力度

解决非线性逻辑回归可以用多项式回归方法

解决多分类问题

from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
ovr

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机器学习 --- 逻辑回归

Junds0的博客

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第1关：逻辑回归核心思想本关任务：根据本节课所学知识完成本关所设置的编程题。 #encoding=utf8 import numpy as np def sigmoid(t): ''' 完成sigmoid函数计算 :param t: 负无穷到正无穷的实数 :return: 转换后的概率值 :可以考虑使用np.exp()函数 ''' #********** Begin **********# t = 1/(1+np.exp(-t))

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第1关：逻辑回归核心思想 #encoding=utf8 import numpy as np def sigmoid(t): ''' 完成sigmoid函数计算 :param t: 负无穷到正无穷的实数 :return: 转换后的概率值 :可以考虑使用np.exp()函数 ''' #********** Begin **********# sig = 1/(1+np.exp(-t)) return sig #*********

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