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 ...

回归分析是研究变量之间定量关系的一种统计学方法，具有广泛的应用。 Logistic回归模型 线性回归 先从线性回归模型开始，线性回归是最基本的回归模型，它使用线性函数描述两个变量之间的关系，将连续或离散的自变量映射到连续的实数域。 模型数学形式： 引入损失函数（loss ...

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 ...

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 ...

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 ...

本文主要讲解在matlab中实现Linear Regression和Logistic Regression的代码，并不涉及公式推导。具体的计算公式和推导，相关的机器学习文章和视频一大堆，推荐看Andrew NG的公开课。 一、线性回归（Linear Regression） 方法一、利用公式 ...

　　1. logistic回归的基本思想　　 　　logistic回归是一种分类方法，用于两分类问题。其基本思想为： 　　a. 寻找合适的假设函数，即分类函数，用以预测输入数据的判断结果； 　　b. 构造代价函数，即损失函数，用以表示预测的输出结果与训练数据的实际类别之间的偏差； 　　c. ...

Logistic回归 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，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式最佳 （3）分析数据：采用任意方法对数据进行分析 （4）训练算法：大部分 ...