逻辑回归概念/术语假设函数建模过程逻辑回归模型损失函数优化算法代码实例 逻辑回归类似于多元线性回归，只是结果是二元的。它使用多种变换将问题转换成可以拟 合线性模型的问题。 概念/术语Logistic 函数 一种能将属于某个类的概率映射到 ∞ 范围上(而不是 0 到 1 之间)的函数。（注意并不是最终的比例） Logistic 函数 = 对数几率函数 几率 “成功”(1)与“不成功”(0)之间的比率。 结果变量：标签是 1 的概率 p（而不是简单二元...
转自https://www.cnblogs.com/hum0ro/p/9652674.html，看到介绍的逻辑回归很容易理解算法原理及实现，拿来存档做记录 一直做图像处理算法和视频方面的嵌入式应用软件，早起研究和应用过神经网络算法，一直没有了解其他分类的机器学习算法，这段时间用空学习研究这些算法，如k-means，em聚类算法，查阅了许多资料，算法推倒的，结合举例说明有个直观印象，这样可以更好地理解算法，方便实现 1.什么是逻辑回归 在前面讲述的回归模型中...
1.引自https://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/9695666.html 2. 基本原理 Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的，按照我自己的理解，可以简单的描述为这样的过程： （1）找一个合适的预测函数（Andrew Ng的公开课中称为hypothesis），一般表示为h函数，该函数就是我们需要找的分类函数，它用来预测输入数据的判断结果。这个过程时非常关键的，需要对数据有一定的了解或分析，知道或者猜测预测函数的“大概”形式，...
一、算法原理 LR算法：通过线性映射和sigmoid转换确定{0,1}间条件概率。 1.1 模型表达(Objective Function) 逻辑回归也被称为对数几率回归，用条件概率分布的形式表示 P(Y|X)，这里随机变量 X 取值为 n 维特征向量，例如x=(x(1),x(2),...,x(n))x=(x(1),x(2),...,x(n))。 当Y 取值为 1时： 当Y 取值为 0时： 等价地，对于z=wTx+b，通过Sigmoid函数实现实数值z到0/1值...
分类算法之逻辑回归（Logistic Regression） 1.二分类问题 现在有一家医院，想要对病人的病情进行分析，其中有一项就是关于良性\恶性肿瘤的判断，现在有一批数据集是关于肿瘤大小的，任务就是根据肿瘤的大小来判定是良性还是恶性。这就是一个很典型的二分类问题，即输出的结果只有两个值----良性和恶性（通常用数字0和1表示）。如图1所示，我们可以做一个直观的判定肿瘤大小大于5，即为恶心肿瘤（输出为1）；小于等于5，即为良性肿...
++++通过简单的例子了解逻辑回归算法 Logistic回归是进行分类的基础工具之一。作为数据处理人员，我希望能做很多分类。因此，我认为举例子可以更好地了解Logistic回归如何在更深层次上发挥的作用 当然不推荐这样做：from sklearn.linear_model import LogisticRegression++++投篮训练 假设我想研究篮球投篮准确度和我的投篮距离之间的关系。更具体地说，我想要一个模型，以英尺为单位计算“距篮筐的距离”，并指出我进行投篮的概率...
机器学习：逻辑回归模型理解 草图:① 和决策树、朴素贝叶斯作用类似，logistc回归也是一种分类工具，其形式更加接近于神经网络，类似一个感知器的作用。首先进行一个假设，即假设y（最后的分类结果服从伯努利分布，），这样就引入了sigmod函数。即伯努利分布的表达形式1/(1+e^-z)，这里的z就是一个线性表达式，sigmod就是一个激活函数，所以和神经网络是类似的（只是神经网络的一个特例而已），同样的，这个是公式，其中的z包含了输...
逻辑回归机器学习基本算法之一的逻辑回归方法的基本原理，其要点如下：逻辑回归模型是对线性回归的改进，用于解决分类问题； 逻辑回归输出的是实例属于每个类别的似然概率，似然概率最大的类别就是分类结果； 在一定条件下，逻辑回归模型与朴素贝叶斯分类器是等价的； 多分类问题时可以通过多次使用二分类逻辑回归或者使用 Softmax 回归解决。逻辑回归 & 线性回归从数学角度看，线性回归和逻辑回归之间的渊源来源于非线性的对数似然...
1.逻辑回归与线性回归的联系与区别 线性回归主要用来解决连续值预测的问题，逻辑回归用来解决分类的问题，输出的属于某个类别的概率 2.逻辑回归的原理 线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类问题，我们需要根据预测的结果判定其属于正类还是负类。所以逻辑回归就是将线性回归的(?∞,+∞)(?∞,+∞)结果，通过sigmoid函数映射到(0,1)之间。 线性回归决策函数： hθ(x)=θTx 将其通过sigmoid函数，获得逻辑回归的决策函数：hθ(x)...
在前文中，我们已经介绍过了逻辑回归算法的原理以及其python实现，具体请见逻辑回归算法及其python实现。 本文将主要介绍逻辑回归算法的R语言实现。数据简介 本文数据选择了红酒质量分类数据集，这是一个很经典的数据集，原数据集中“质量”这一变量取值有{3，4，5，6，7，8}。为了实现二分类问题，我们添加一个变量“等级”，并将“质量”为{3，4，5}的观测划分在等级0中，“质量”为{6，7，8}的观测划分在等级1中。 数据下载戳我...
逻辑回归(Logistic Regression, LR) 逻辑回归是一种广义线性模型，通过对数概率函数，将线性函数的结果进行映射，从而将目标函数的取值空间从\((- \infty ,+\infty )\)映射到了\((0,1)\)，从而可以处理分类问题。注意：逻辑回归是一种分类算法。前置知识对数概率函数 又称对数几率函数，sigmoid函数等。函数表达式： \[ g(z)=\frac{1}{1+e^{-z}} \] s形曲线，值域：\((0,1)\) 且其导数满足： \[ g(z)=g(z)(1-g(z)) \] 梯度 梯度的本...
线性回归与逻辑回归的区别： 比如要分析年龄，性别，身高，饮食习惯对于体重的影响，如果体重是实际的重量，那么就要使用线性回归。如果将体重分类，分成了高，中，低三类，就要使用逻辑回归进行分类。import org.apache.spark.mllib.classification.{LogisticRegressionWithLBFGS} import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object LogisticRegressionExample01 {def main(...
13. 使用逻辑回归进行多分类(with codes) 逻辑回归也可以进行多分类任务。 from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split# n_clusters_per_class 每个类别生成的簇的数量。 X, y = make_classification(n_samples=200, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_classes=3, random_state=0, n_clusters_p...
一、概念 逻辑回归(Logistic Regression,LR)是一种广义的线性回归分析模型,属于监督学习算法，需要打标数据，可以用在回归、二分类和多分类等问题上,最常用的是二分类。 线性回归就是通过一条曲线区分不同的数据集，在二分类问题上会有一条直线对其进行区分，如下：逻辑回归需要每组数据都是都是数值型的，因为需要对其进行运算，得到直线系数，打标数据一般是0和1。 二、计算 逻辑回归的输出是一组特征系数，使用了 y=wx+b这种函...
1.逻辑回归(Logistic Regression) GitHub地址(案例代码加数据) 1.1逻辑回归与线性回归的关系 逻辑回归是用来做分类算法的，大家都熟悉线性回归，一般形式是Y=aX+b，y的取值范围是[-∞, +∞]，有这么多取值，怎么进行分类呢？不用担心，伟大的数学家已经为我们找到了一个方法。 首先我们先来看一个函数，这个函数叫做Sigmoid函数：函数中t无论取什么值，其结果都在[0,-1]的区间内，回想一下，一个分类问题就有两种答案，一种是“是”...