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 ...

机器学习课程的一个实验，整理出来共享。 原理很简单，优化方法是用的梯度下降。后面有测试结果。 运行结果如下图 博客首页 ...

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

首先我们来看下面一组数据集： 前面的x1与x2都表示的是年收入和年龄这两个因素决定的是否买车的结果。 开始代码部分，我们先输入x和y的变量，开始输入数据： 拟合逻辑回归模型： 这个时候我们的模型已经拟合好了，现在可以开始进行输出了，随便 ...

方法与参数 LogisticRegression类的各项参数的含义 class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', ...

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 ...

逻辑回归 logistic regression 逻辑回归是线性的二分类模型 （与线性回归的区别：线性回归是回归问题，而逻辑回归是线性回归+激活函数sigmoid=分类问题） 模型表达式： f(x)称为sigmoid函数，也称为logistic函数，能将所有值映射到[0,1]区间 ...