一. 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，比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均 ...

LR算法作为一种比较经典的分类算法，在实际应用和面试中经常受到青睐，虽然在理论方面不是特别复杂，但LR所牵涉的知识点还是比较多的，同时与概率生成模型、神经网络都有着一定的联系，本节就针对这一算法及其所涉及的知识进行详细的回顾。 LogisticRegression 0.前言 　　LR ...

LinearRegression（线性回归） 1.线性回归简介 线性回归定义： 　　百科中解释 我个人的理解就是：线性回归算法就是一个使用线性函数作为模型框架（$y = w*x + b$）、并通过优化算法对训练数据进行训练、最终得出最优（全局最优解或局部最优）参数的过程。 y ...

这时不能直接使用线性回归模型, 而逻辑回归就派上用场了. 1. 逻辑回归 引用百度百科定义 逻辑 ...

1、逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征，x1到xn为样本的n个特征。常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数，使得预测值与真实值的误差最小： 而我们希望这样的f(x)能够具有很好的逻辑判断性质，最好是能够直接表达具有特征x的样本被分到某类的概率。比如f(x)>0.5的时候能够表示 ...

四、逻辑回归 6、逻辑回归实现二分类 　　（1）对于每个样本x利用线性回归模型得到输出z： 　　　　　　 　　（2）将线性回归模型的输出z利用sigmoid函数得到概率： 　　　　　　　　 　　（3）构造损失函数： 　　　　　　 　　（4）损失函数关于向量W=( w0 ...

目录 　　一元线性回归、多元线性回归、Logistic回归、广义线性回归、非线性回归的关系 　　什么是极大似然估计 　　逻辑斯谛回归(Logistic回归) 　　多类分类Logistic回归 　　Python代码(sklearn库) 一元线性回归 ...

一、概述 1.1、概念 是一种名为“回归”的线性分类器，是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。 1.2、按预测标签的数据类型分 连续型变量：通过线性回归方程z，线性回归使用输入的特征矩阵 ...