逻辑回归

python实现逻辑回归二分类

数据准备在前面一篇文章中已经为大家介绍了逻辑回归的原理，以及损失函数的推导，今天我们先来练练手，不借助任何机器学习库，用python实现逻辑回归的二分类。
rcoon·2023-04-14 10:30

简单二层神经网络介绍

假设有两个节点的两层的神经网络，只包含一个隐藏层和输出层，其参数如下：  g[1]和个g[2]分别是两层的转换函数；梯度下降则其输入和损失函数如下：其梯度下降的过程类似于逻辑回归如下：向前传播神经网络向前传播的过程如下
YG_9013·2023-04-14 04:06

李宏毅2021春季机器学习课程视频笔记3-逻辑回归

逻辑回归图形化表示如下所示这里为什么在logistic回归中为什么不直接采用LinearRegression中的Loss函数？
好学的同学·2023-04-14 01:49

算法概论

根据输出值类型不同可以进行分为分类还是回归：分类常见算法:逻辑回归，CART树，KNN和SVM。回归常见算法：线性回归，决策树。
Diamond1995·2023-04-13 16:46

机器学习之逻辑回归

1.机器学习分类1.1监督学习1.1.1回归（线性回归）1.1.1.1描述线性回归分析（LinearRegressionAnalysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法线性回归要做的是就是找到一个数学公式能相对较完美地把所有自变量组合（加减乘除）起来，得到的结果和目标接近线性回归模型公式：多元线性关系：一个通过特征的的线性组合来进行预测的函数其中，h(x)是因变量，
托塔天王李·2023-04-12 23:22

机器学习之模型理论的面试问题2018-6-28

1）、这个区别是根据线形映射，即y与x之间的关系为标准分的类；逻辑回归和SVM是线形判别器，决策树是非线形分类器不同的问题不同的结果2、决策树可以处理连续性变量吗？
静静1000·2023-04-12 22:44

2.2常用算法--逻辑回归(分类/解决二分类问题)

☆☆☆☆☆逻辑回归（LR）(分类/解决二分类问题)一.sigmoid函数(逻辑回归函数)image.png1.t就是线性回归h(w)=w1x1+w2x2+..
风图莫·2023-04-12 20:49

spark mllib源码分析之二分类逻辑回归的评价指标

在逻辑回归分类中，我们评价分类器好坏的主要指标有精准率（precision），召回率（recall），F-measure，AUC等，其中最常用的是AUC，它可以综合评价分类器性能，其他的指标主要偏重一些方面
snaillup·2023-04-12 20:19

【数据分析】从零开始带你了解商业数据分析模型——逻辑回归

【数据分析】从零开始带你了解商业数据分析模型——逻辑回归1摘要在上一篇文章里，我们着重讲解了线性回归（如果还没看过的话，欢迎点击下方链接回顾一下），即如何探索不同的影响因素（或自变量）与一个连续型变量的线性关系
Altair澳汰尔·2023-04-12 19:10

从零开始带你了解商业数据分析模型——2.逻辑回归模型

摘要在上一篇文章里，我们着重讲解了线性回归。既如何探索不同的影响因素（或自变量）与一个连续型变量的的线性关系。但在现实生活中，我们关心的往往是分类型的问题。比如生物学家会去探究不同的生活习惯和遗传基因是否会导致相应的癌症，比如汽车厂商会去探究不同的驾驶行为和行驶路况是否会导致汽车的部件提前损坏，再比如银行信贷部会去探究不同的客户背景和历史还款情况是否会导致借贷人下次逾期还款。类似的分类决策型问题在
Altair澳汰尔·2023-04-12 19:39

机器学习A-Z～Logistic Regression

首先讲的是逻辑回归，英文叫做LogisticRegression。看一下下面的图像，因变量不再如同线性回归那样相对来说比较连续，这里的数据点是离散的。
Carey_Wu·2023-04-12 13:05

sklearn 数据处理与特征工程

譬如梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；而在距离类模型，譬如K近邻，K-Means聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精
R戎·2023-04-12 08:44

第一章：part3分类模型

分类学习输出的值是从几个可能的值中选出的，但是这种方法不能继续使用线性回归，需要使用新的模型：逻辑回归1.二分类问题介绍二分类模型很多问题规定了答案：例如：下面的回答只有yes/no（1/0）对于上述问题
川&泽·2023-04-12 05:49

贪心自然语言处理学习笔记

1.2自然语言处理技术的三个维度1.3NLP基础任务1.4算法复杂度1.5动态规划算法2、吃瓜教程——西瓜书+南瓜书2.1线性回归2.2逻辑回归2.2.1逻辑回归有什么用2.2.2逻辑回归的本质2.2.3
sea_bi·2023-04-12 04:17

2021-02-10 Xgboost超参调整

引言：在前期数据分析和特征处理过程中，采用逻辑回归可以得到较为稳定的模型（详见数据分析思路和代码实现）。
春生阁·2023-04-12 02:37

【综述】机器学习实战蓝皮书

1分类任务1.1心脏病预测【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，逻辑回归模型)【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码,lightgbm模型)【ML】基于LSTM的心脏病预测研究(附代码和数据集
机器不学习我学习·2023-04-10 15:04

逻辑回归

一、概述逻辑回归(LogisticRegression)是一种简单的分类算法，主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。而"回归"也就意味着最佳拟合。
麦兜儿流浪记·2023-04-10 14:36

一文彻底搞懂逻辑回归模型

1.逻辑回归  逻辑回归(Logisticregression，简称LR)虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。
独影月下酌酒·2023-04-10 14:09

机器学习A-Z～分类模型性能评价及选择

先回到之前逻辑回归的例子，下图画出了sigmod函数，用来预测某件事情是否会发生，比如用户是否会购买产品。im
Carey_Wu·2023-04-10 12:14

一文搞懂逻辑回归(LR)+极大似然估计+梯度下降 ___神经网络(过渡)

文章交流:[email protected]一、LogisticRegression#####简介Logistic回归，别名：逻辑回归，对数几率回归。
Pastore_Zx·2023-04-10 08:34

Python机器学习：评价指标

昨天和前天带着大家看了比较简单的线性回归、逻辑回归、最大熵模型，基本上把原理搞清楚了，但是，对这些模型的计算效果，我们怎么去平均呢，这是个很大的问题，模型的好坏，的确是需要用评价指标去评价的，所以，我们今天来学习一些常用的模型评价指标
鲁智深坐捻绣花针·2023-04-10 03:08

人工智能基础概念1：模型、拟合、最大似然估计、似然函数、线性回归、sigmoid函数、逻辑回归

一、模型、拟合（fitting）和过拟合（overfitting）人工智能中的模型（ArtificialIntelligenceModel）指的是一些算法和数学模型，用于处理和分析大量的数据和信息，并通过训练和学习来不断优化自己的表现和预测准确性。常见的模型包括神经网络、朴素贝叶斯、决策树等。拟合是指将数据或样本用某种模型或函数进行匹配或拟合，使得该模型或函数可以最大程度地预测或描述数据或样本中的
LaoYuanPython·2023-04-10 03:33

逻辑回归（吴恩达机器学习）

一、分类问题在分类问题中，我们的任务是通过算法对数据判断是否属于某一类，如果只有两类的话，那么就是“是”与“否”。分类的例子比如说：判断一封邮件是否属于垃圾邮件，判断一次金融交易是否属于欺诈，判断肿瘤是良性肿瘤还是恶性肿瘤等。在二元分类问题中，最后输出的结果只有两种，其中“0”表示“否”，“1”表示是“是”。对于（0，1）区间的其他值，取大于等于“0.5”输出为1，小于“0.5”则输出为“0”，作
没名字的蓝猫·2023-04-10 01:43

第四讲，pytorch实现线性回归和逻辑回归

一，线性回归importtorchimportmatplotlib.pyplotasplttorch.manual_seed(10)lr=0.1#学习率#创建训练数据x=torch.rand(20,1)*10#xdata(tensor),shape=(20,1)y=2*x+(5+torch.randn(20,1))#ydata(tensor),shape=(20,1)#构建线性回归参数w=torc
宋建国·2023-04-09 20:12

【机器学习】LR和线性回归讲解，区别

对于连续值预测有线性回归等，而对于离散值/类别预测，我们也可以把逻辑回归等也视作回归算法的一种。线性回归与逻辑回归是机器学习中比较基础又很常用的内容。
UESTC_20172222·2023-04-09 17:50

个性化推荐算法实战第11章排序模型总结与回顾

modeltestdataperformance3、在线评估业务指标平均点击位置二、LTR中特征维度浅析1、特征维度2、特征的数目三、工业界Rank技术展望1、多目标学习2、强化学习第11章排序模型总结与回顾model在测试数据集效果回顾1、逻辑回归模型
程序员酱油哥·2023-04-09 12:59

推荐系统（九）：阿里电商推荐算法论文导读(中)

LearningPiece-wiseLinearModelsfromLargeScaleDataforAdClickPrediction4.1算法介绍当前业界常用的CTR预估方法、简介及其不足如下：方法简介不足逻辑回归使用了
fromeast·2023-04-09 11:42

金融风控之贷款违约预测挑战赛 Task4

1、导入数据略2、查看数据略3、特征工程略4、建模与调参4.1模型原理学习逻辑回归模型（已学完）训练速度快、可解释性好、占用资源少需要处理缺失值和异常值；不能解决非线性问题；难处理多重共线性数据，难处理数据不均衡
怕热的波波·2023-04-09 09:18

机器学习：基于逻辑回归和高斯贝叶斯对人口普查数据集的分类与预测

机器学习：基于逻辑回归和高斯贝叶斯对人口普查数据集的分类与预测作者：i阿极作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞收藏评论+关注哦！
i阿极·2023-04-09 07:16

A.机器学习入门算法[七]：基于英雄联盟数据集的LightGBM的分类预测

相关文章：机器学习算法入门教程（一）:基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法（二）:基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能·2023-04-09 04:10

A.机器学习入门算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测

相关文章：机器学习算法入门教程（一）:基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法（二）:基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能·2023-04-09 04:10

A.机器学习入门算法（九）: 基于线性判别模型的LDA手写数字分类识别

相关文章：机器学习算法入门教程（一）:基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法（二）:基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能·2023-04-09 04:10

A.机器学习入门算法（五）：基于企鹅数据集的决策树分类预测

相关文章：机器学习算法入门教程（一）:基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法（二）:基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能·2023-04-09 04:09

A.机器学习入门算法（六）基于天气数据集的XGBoost分类预测

相关文章：机器学习算法入门教程（一）:基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法（二）:基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能·2023-04-09 04:09

A.机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN近邻(k-nearest neighbors)分类预测

相关文章：机器学习算法入门教程（一）:基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法（二）:基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能·2023-04-09 04:39

A.机器学习入门算法（二）: 基于朴素贝叶斯(Naive Bayes)的分类预测

相关文章：机器学习算法入门教程（一）:基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法（二）:基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能·2023-04-09 04:38

A.机器学习算法入门教程（一）: 基于逻辑回归的分类预测

相关文章：机器学习算法入门教程（一）:基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法（二）:基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能·2023-04-09 04:37

A.机器学习入门算法（四）: 基于支持向量机的分类预测

相关文章：机器学习算法入门教程（一）:基于逻辑回归的分类预测机器学习入门算法（二）:基于朴素贝叶斯(NaiveBayes)的分类预测机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN
汀、人工智能·2023-04-09 03:25

逻辑回归算法

逻辑回归是一种用于解决二分类问题的机器学习算法。它的目标是根据输入数据预测输出结果的概率，通常用于分类问题中。
python算法工程师·2023-04-08 21:06

逻辑回归-1-逻辑回归简介

Logistic回归模型一、Logistic回归模型构建以及求解参数1.1、背景知识在实际的数据挖掘中，站在预测类问题的角度来看，除了需要预测连续型的因变量，还需要预判离散型的因变量。对于连续型变量的预测，可以借助于多元线性回归模型、岭回归模型或LASSO回归模型来解决。对于连续型变量的预测，可以借助于多元线性回归模型、岭回归模型或LASSO回归模型来解决。而对于离散型变量的识别（尤其是二元问题）
从来只看自己_7faa·2023-04-08 14:05

机器学习-P6 逻辑回归（书P73）

文章目录一，概述1，逻辑回归（LogisticRegression）1.1，线性回归1.2，Sigmoid函数1.3，逻辑回归1.4，LR与线性回归的区别2，LR的损失函数3，LR正则化3.1，L1正则化
壮壮不太胖^QwQ·2023-04-08 13:48

【机器学习】P6 逻辑回归的 损失函数 以及 梯度下降

逻辑回归的损失函数以及梯度下降逻辑回归的损失函数逻辑回归的Loss逻辑回归的Cost逻辑回归的梯度下降总公式推导公式梯度下降动画效果展示Reference逻辑回归的损失函数逻辑回归的Loss逻辑回归是一种用于二分类问题的监督学习算法
脚踏实地的大梦想家·2023-04-08 13:05

梯度下降求解逻辑回归python

#导入数据分析的三大件importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_csv("mark.txt",header=None,names=["a","b","c"])defsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))#预测函数模型defmodel(X,theta):returnsig
Comolli·2023-04-08 13:23

机器学习（二）逻辑回归

Logisticregression目的：分类，经典的二分类算法Sigmoid函数公式：image.png自变量取值为任意实数，值域[0,1]sigmoid函数图像：image.pngsigmoid函数可以完成值到概率的一种映射，进而可以实现分类任务。预测函数image.png其中：image.png分类任务：image.png整合之后得到：image.png求解过程image.pngimage.
计算机视觉__掉队选手·2023-04-08 12:48

Python机器学习——逻辑回归案例（三）

引入披萨问题分类问题:二分类依旧还是披萨那些训练数据，只是最后判断是否好吃1.通过分析已经确定属于逻辑回归问题①导入逻辑回归模型的库#导入需要的库fromsklearnimportlinear_model②
施施吖·2023-04-08 12:22

【python机器学习实验】——逻辑回归与感知机进行线性分类，附可视化结果！

【python机器学习实验】——逻辑回归与感知机进行线性分类，附可视化结果！
瞲_大河弯弯·2023-04-08 10:20

【机器学习四】线性回归和逻辑回归（二）

2.1逻辑回归线性回归预测出的是一个连续型的值，要想根据预测出的值进行分类，从最简单的，一个二分类任务来讨论，我们要根据预测出的值判断这是正类还是负类，将（-∞，+∞）的预测值，转变为可以用来分类的值。
桉豆子·2023-04-08 07:48

逻辑回归1

研究背景以下是一些相关论文的引用，以说明逻辑回归算法的研究背景：DavidCox和DavidOakes在其经典的著作《分析生存数据》（AnalysisofSurvivalData）中，使用逻辑回归来分析生存数据
丰。。·2023-04-08 06:19

机器学习作业 2 —— 逻辑回归Logistic Regression

1.简介该任务主要是将ex2data1.txt与ex2data2.txt中的数据集运用逻辑回归进行分类。
柯摩Excalibur·2023-04-07 14:52

机器学习 - 理论 - Latex手推广义线性模型

-理论-广义线性模型前言广义线性模型定义：指数分布族：Gaussian分布的指数分布族形式：Bernouli分布的指数分布族形式：广义线性模型建模三大假设：广义线性模型推导其他公式推导线性回归方程推导逻辑回归推导
starnight531·2023-04-07 14:46
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