简介 Logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一，有的人称为逻辑回归或逻辑斯蒂回归。虽然它称为回归模型，但是却处理的是分类问题，这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数sigmoid，将线性模型得到的连续结果映射到离散型上。它常用于二分类问题，在多分类问题的推广叫做 ...

前言 由于本部分内容讲解资源较多，本文不做过多叙述，重点放在实际问题的应用上。 一、线性回归 线性回归中的线性指的是对于参数的线性的，对于样本的特征不一定是线性的。 线性模型（矩阵形式）：y=XA+e 其中：A为参数向量，y为向量，X为矩阵,e为噪声向量。 对于线性模型 ...

文章内容均来自斯坦福大学的Andrew Ng教授讲解的Machine Learning课程，本文是针对该课程的个人学习笔记，如有疏漏，请以原课程所讲述内容为准。感谢博主Rachel Zhang 的个人笔记，为我做个人学习笔记提供了很好的参考和榜样。 § 3. 逻辑回归 ...

对于线性回归、logistic回归，在以前准备学习深度学习的时候看过一点，当时的数学基础有点薄弱，虽然现在还是有点差，当时看到神经网络之后就看不下去了。 不过这次是通过python对logistic回归进行编码实现。 线性回归跟逻辑回归介绍就不多说了。网上有很多很好的讲解。另外我之前也写过 ...

第5章 Logistic回归 Logistic 回归 概述 Logistic 回归虽然名字叫回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 须知概念 Sigmoid 函数 回归 概念 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行 ...

1. Classification 这篇文章我们来讨论分类问题（classification problems），也就是说你想预测的变量 y 是一个离散的值。我们会使用逻辑回归算法来解决分类问题。 之前的文章中，我们讨论的垃圾邮件分类实际上就是一个分类问题。类似的例子还有很多，例如一个在线 ...

注：最近开始学习《人工智能》选修课，老师提纲挈领的介绍了一番，听完课只了解了个大概，剩下的细节只能自己继续摸索。 从本质上讲：机器学习就是一个模型对外界的刺激（训练样本）做出反应，趋利避害（评价标准）。 1. 什么是逻辑回归？ 许多人对线性回归都比较熟悉，但知道逻辑回归的人可能就要 ...

声明：本篇博文是学习《机器学习实战》一书的方式路程，系原创，若转载请标明来源。 1 Logistic 回归算法的原理 1.1 需要的数学基础 我在看机器学习实战时对其中的代码非常费解，说好的利用偏导数求最值怎么代码中没有体现啊，就一个简单的式子：θ= θ - α Σ [( hθ(x(i ...