之前学习Java的时候，用过一个IDE叫做EditPlus,虽然他敲代码的高亮等体验度不及eclipse，但是打开软件特别快捷，现在也用他读python特别方便。 训练算法:：使用梯度上升找到最佳参数 之前看过吴恩达的视频的同学们，听得比较多的就是梯度下降算法，但是梯度上升算法 ...

Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。（注意这里是：“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值 ...

逻辑回归（Logistic Regression，LR）在推荐系统发展历史中占非常重要的地位。其优势主要体现在三个方面： 数学含义的支撑：LR是一个广义线性模型（可以简单理解为加了激活函数的线性模型），其假设为因变量服从伯努利分布，而CTR事件可以类比为掷偏心硬币的问题，所以使用LR ...

转自别处 有很多与此类似的文章 也不知道谁是原创 因原文由少于错误 所以下文对此有修改并且做了适当的重点标记(横线见的内容没大明白 并且有些复杂，后面的运行流程依据前面的得出的算子进行分类) 初步接触 谓LR分类器(Logistic Regression Classifier ...

分类算法之逻辑回归（Logistic Regression） 1.二分类问题 现在有一家医院，想要对病人的病情进行分析，其中有一项就是关于良性\恶性肿瘤的判断，现在有一批数据集是关于肿瘤大小的，任务就是根据肿瘤的大小来判定是良性还是恶性。这就是一个很典型的二分类问题，即输出的结果只有两个值 ...

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 ...

逻辑回归（Logistic Regression） 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28408516 逻辑回归的定义 简单来说， 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计 ...

转载请注明出自BYRans博客：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 本文主要讲解分类问题中的逻辑回归。逻辑回归是一个二分类问题。 二分类问题 二分类问题是指预测的y值只有两个取值（0或1），二分类问题可以扩展到多分类问题 ...