逻辑回归模型（Logistic Regression）及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 　　在分类问题中，比如判断邮件是否为垃圾邮件，判断肿瘤是否为阳性，目标变量是离散的，只有两种取值，通常会编码为0和1。假设我们有一个特征X，画出散点图 ...

2017-08-12 Logistic 回归，作为分类器： 分别用了梯度上升，牛顿法来最优化损失函数： # -*- coding: utf-8 -*-'''function: 实现Logistic回归，拟合直线，对数据进行分类；利用梯度上升，随机梯度上升，改进的随机 ...

Logistic回归 算法优缺点： 1.计算代价不高，易于理解和实现2.容易欠拟合，分类精度可能不高3.适用数据类型：数值型和标称型 算法思想： 其实就我的理解来说，logistic回归实际上就是加了 ...

本代码参考自：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/LogisticRegression/LogisticRegression.py 1. 读取数据集 2. 查看原始数据的分布 ...

为什么要用logistic回归？ 在医学领域，我们经常会遇到这样的数据：患病与未患病、生存与死亡、阴性与阳性……这些结果都是二分类变量。如果要研究自变量与分类型因变量的关系，用多元线性回归模型是束手无策的，因为多元线性回归模型研究连续性因变量，并且要求总体（因变量）分布类型为正态分布 ...

Logistic回归模型 混淆矩阵 ROC曲线 KS曲线 函数说明 演示 ...

假设现在有一些点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称作回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，依次进行分类。Logistic回归的一般过程（1）收集数据：采用任意方法收集数据（2）准备数据：由于需要进行距离计算 ...

此文转载自：https://blog.csdn.net/master_hunter/article/details/111158447#commentBox 目录 前言 一、Logistic回归模型 二、Logit模型 三、几率 四、Logistic ...