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 ...

Part I: 线性回归 线性回归很常见，给你一堆点，作出一条直线，尽可能去拟合这些点。对于多维的数据，设特征为xi，设函数$h(\theta )=\theta+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+....\theta_{n}x_{n}$为拟合的线性函数 ...

一、logistic回归概述 主要是进行二分类预测，也即是对于0~1之间的概率值，当概率大于0.5预测为1，小于0.5预测为0.显然，我们不能不提到一个函数，即sigmoid=1/(1+exp(-inX)),该函数的曲线类似于一个s型，在x=0处，函数值为0.5. 　　于是，为了实现 ...

logistic回归 回归就是对已知公式的未知参数进行估计。比如已知公式是$y = a*x + b$，未知参数是a和b，利用多真实的(x,y)训练数据对a和b的取值去自动估计。估计的方法是在给定训练样本点和已知的公式后，对于一个或多个未知参数，机器会自动枚举参数的所有可能取值，直到找到 ...

目录 线性回归 用线性回归模型拟合非线性关系 梯度下降法 最小二乘法 线性回归用于分类(logistic regression，LR) 目标函数 如何求解$\theta$ LR处理多分类问题 ...

可以参考如下文章 https://blog.csdn.net/sinat_37965706/article/details/69204397 第一节中说了，logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型的参数）来得 ...

逻辑回归从线性回归引申而来，对回归的结果进行 logistic 函数运算，将范围限制在[0,1]区间，并更改损失函数为二值交叉熵损失，使其可用于2分类问题(通过得到的概率值与阈值比较进行分类)。逻辑回归要求输入的标签数据是01分布(伯努利分布)，而线性回归则是对任意连续值的回归。出世 ...