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 ...

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 ...

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

一、任务基础 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个 ...

概念 针对因变量为分类变量而进行回归分析的一种统计方法，属于概率型非线性回归 　　优点：算法易于实现和部署，执行效率和准确度高 　　缺点：离散型的自变量数据需要通过生成虚拟变量的方式来使用 在线性回归中，因变量是连续性变量，那么线性回归能根据因变量和自变量存在的线性关系来构造回归 ...

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