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【机器学习Python实战】logistic回归

基于梯度下降的logistic回归sigmoid函数由基础知识的文章我们知道，sigmoid函数长这样：如何用python代码来实现它呢：def Sigmoid(z): G_of_Z = float(1.0 / float((1.0 + math.exp(-1.0 * z)))) return G_...

【机器学习基础】对数几率回归（logistic回归）

1 什么是对数几率回归对数几率回归，也称为逻辑回归，是一种广义线性模型。在逻辑回归中，通过使用sigmoid函数，将线性回归的输出映射到0和1之间，表示样本属于某一类的概率。所以它属于分类模型。逻辑回归模型的训练通常通过最大化似然函数来完成，常用的解决方法是使用梯度下降算法进行模型优化，通过迭代调整...

【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用Logistic回归进行分类预测（一）

[toc]1 前言1.1 Logistic回归的介绍逻辑回归（Logistic regression，简称LR）是一种经典的二分类算法，它将输入特征与一个sigmoid函数进行线性组合，从而预测输出标签的概率。该算法常被用于预测离散的二元结果，例如是/否、真/假等。优点：实现简单。Logistic...

学习笔记：机器学习经典算法-逻辑回归(Logistic Regression)

逻辑回归（Logistic Regression）是目前各行业最常用的分类方法，属于线性回归的拓展。特点：该算法联系了样本的特征和样本发生概率($\hat p = f(x)$),在运算上由于概率值本身是一个数值，因此该方法分类方法被称为回归方法。算法最终得到样例的预测概率值 $\hat p$...

瞎聊机器学习——LR（Logistic Regression）逻辑斯蒂回归（一）

逻辑斯蒂回归是我们在学习以及工作中经常用到的一种分类模型，下面通过本文来讲解一下逻辑斯蒂回归（logistic regression，下文简称LR）的概念、数学推导。一、逻辑斯蒂回归的概念首先希望大家明确一点，虽然该算法的名字叫做逻辑斯蒂回归（我也不知道为什么这么翻译）但其实它是一种分类模型...

【机器学习】Logistic回归（重新整理）

Logistic回归学习线路预备知识：建议先去B站学习一下信息量，熵，BL散度，交叉熵的概念。推荐B站视频：“交叉熵”如何做损失函数？打包理解“信息量”、“比特”、“熵”、“KL散度”、“交叉熵”信息量（Information）指的是一个事件所包含的信息的多少，通常用以2...

【机器学习】逻辑回归（Logistic Regression）（理论+图解+公式推导+代码实现）

2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、概述对于我们的机器学习算法来说，一般有分类模型、回归模型等，对于分类模型又分为线性模型和非线性模型，那么什么是线性模型和非线性模型呢？如果对于一维变量来说&#x...

【吴恩达课后编程作业】第二周作业（附答案、代码） Logistic回归神经网络、深度学习、机器学习

✌ 我们要实现一个能够识别猫的图片的简单神经网络numpy：常用数学工具库matplotlib：python的画图工具h5py：读取h5格式文件的工具lr_utils：用于加载训练及测试数据import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt impo...

吴恩达机器学习ex2 Logistic Regression (python)（下）

1.3 Decision boundary（决策边界）x1 = np.linspace(30, 100, 100) # 自变量 x2 = -(final_theta[0] + x1*final_theta[1]) / final_theta[2] # 因变量 fig, ax = plt.subplo...

吴恩达机器学习ex2 Logistic Regression (python)（上）

IntroductionIn this exercise, you will implement logistic regression and apply it to two different datasets. Before starting on the programming exerci...

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更新时间 2024-02-29 07:45:37

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