Logistic回归目的是从特征学习出一个0/1分类模型，而这个模型是将特性的线性组合作为自变量，由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷。 因此，使用logistic函数（或称作sigmoid函数）将自变量映射到(0,1)上，映射后的值被认为是属于y=1的概率。 ...

四、逻辑回归 　　逻辑回归是属于机器学习里面的监督学习，它是以回归的思想来解决分类问题的一种非常经典的二分类分类器。由于其训练后的参数有较强的可解释性，在诸多领域中，逻辑回归通常用作baseline模型，以方便后期更好的挖掘业务相关信息或提升模型性能。 1、逻辑回归思想 　　当一看到“回归 ...

“是” 和 “否” 的回答，这就类似于二元分类的问题。 1.2逻辑回归实现（sigmoid）： 　　在逻辑回归 ...

回顾： 梯度下降 梯度下降和梯度上升区别 一：加载数据和实现sigmoid函数（同梯度下降） 二：实现批量梯度上升（重点） （一）代码实现 （二）结果预测 三：绘制图像决策边界 四：随机梯度下降法 （一）简陋版随机 ...

多分类问题 将邮件分为不同类别/标签：工作（y=1），朋友（y=2），家庭（y=3），爱好（y=4） 天气分类：晴天（y=1），多云天（y=2），下雨天（y=3），下雪天（y=4） 医学图示（Medical diagrams）：没生病（y=1），感冒（y=2），流感（y ...

逻辑回归由于其简单、高效、可解释性强的特点，在实际用途中十分的广泛：从购物预测到用户营销响应，从流失分析到信用评价，都能看到其活跃的身影。可以说逻辑回归占据了分类算法中非常重要的地位。 逻辑回归：logistic regression，LR。模型公式是Logistic函数 ...

1.什么是逻辑回归 在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型： 　　　　　　　　　　　　　　　　 而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量 ...

使用R语言做多分类逻辑回归。 任务是 有250个样本，给定三个特征，已经人为分类完成共5组，建立模型来给新数据分类， 先是使用了多元线性回归，三个自变量都比较显著，R2也有90多，实际测了下分类效果还可以。 注意：使用多元线性回归的四个前提条件： 线性、独立、正态、齐性。（1）自变量 ...