首先得明确逻辑回归与线性回归不同，它是一种分类模型。而且是一种二分类模型。 首先我们需要知道sigmoid函数，其公式表达如下： 其函数曲线如下： sigmoid函数有什么性质呢？ 1、关于（0,0.5） 对称 2、值域范围在(0,1)之间 3、单调递增 4、光滑 5、中间 ...

代价函数，原理参考 https://www.jianshu.com/p/4cfb4f734358 代码 error输出: [[-36.41425331]][[-12.723760 ...

本文基于yhat上Logistic Regression in Python，作了中文翻译，并相应补充了一些内容。本文并不研究逻辑回归具体算法实现，而是使用了一些算法库，旨在帮助需要用Python来做逻辑回归的训练和预测的读者快速上手。 逻辑回归是一项可用于预测二分类结果(binary ...

逻辑回归常用于分类问题，最简单诸如二分类问题：是否是垃圾邮件？比赛是赢是输？ 对于线性回归问题， z = w0*x0+w1*x1+w2*x2+... 一般的通过最小二乘法学习参数w来预测 给定一个x值时z的大小，其值域在(-∞,+∞)，而对于分类问题，显然预测值是离散的，通过引入S函数先将值域 ...

Table of Contents 1 逻辑回归概述 1.1 Sigmoid函数 1.2 二项逻辑回归 1.3 对数几率理解 2 逻辑回归的参数优化及正则化 2.1 梯度下降法优化参数 ...

Python实现LR(逻辑回归) 运行环境 Pyhton3 numpy(科学计算包) matplotlib(画图所需，不画图可不必) 计算过程 输入样例 代码实现 输出样例 ...

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 ...

Logistic Regression Classifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程，为最大化方程，利用牛顿梯度上升求解方程参数。 优点：计算代价不高，易于理解和实现。 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。 使用数据类型：数值型和标称型数据。 介绍逻辑 ...