邏輯回歸模型(Logistic Regression, LR)--分類
邏輯回歸(Logistic Regression, LR)模型其實僅在線性回歸的基礎上，套用了一個邏輯函數，但也就由於這個邏輯函數，使得邏輯回歸模型成為了機器學習領域一顆耀眼的明星，更是計算廣告學的核心。本文主要詳述邏輯回歸模型的基礎，至於邏輯回歸模型的優化、邏輯回歸與計算廣告學等，請關注 ...
原文：分類和邏輯回歸(Classification and logistic regression)
分類問題和線性回歸問題問題很像，只是在分類問題中，我們預測的y值包含在一個小的離散數據集里。首先，認識一下二元分類 binary classification ，在二元分類中，y的取值只能是 和 .例如，我們要做一個垃圾郵件分類器，則為郵件的特征，而對於y，當它 則為垃圾郵件，取 表示郵件為正常郵件。所以 稱之為負類 negative class ， 為正類 positive class 邏輯回歸 ...
2016-08-13 17:44 1 11311 推薦指數：
相關推薦
分類算法之邏輯回歸（Logistic Regression
分類算法之邏輯回歸（Logistic Regression） 1.二分類問題 現在有一家醫院，想要對病人的病情進行分析，其中有一項就是關於良性\惡性腫瘤的判斷，現在有一批數據集是關於腫瘤大小的，任務就是根據腫瘤的大小來判定是良性還是惡性。這就是一個很典型的二分類問題，即輸出的結果只有兩個值 ...
邏輯回歸（Logistic Regression）
邏輯回歸（Logistic Regression） 原文鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28408516 邏輯回歸的定義 簡單來說， 邏輯回歸（Logistic Regression）是一種用於解決二分類（0 or 1）問題的機器學習方法，用於估計 ...
邏輯回歸（Logistic Regression）
轉載請注明出自BYRans博客：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 本文主要講解分類問題中的邏輯回歸。邏輯回歸是一個二分類問題。 二分類問題 二分類問題是指預測的y值只有兩個取值（0或1），二分類問題可以擴展到多分類問題 ...
邏輯回歸(logistic regression)
邏輯回歸從線性回歸引申而來，對回歸的結果進行 logistic 函數運算，將范圍限制在[0,1]區間，並更改損失函數為二值交叉熵損失，使其可用於2分類問題(通過得到的概率值與閾值比較進行分類)。邏輯回歸要求輸入的標簽數據是01分布(伯努利分布)，而線性回歸則是對任意連續值的回歸。出世 ...
邏輯回歸（Logistic Regression）
1. 前言 今天我們介紹機器學習里面大名鼎鼎的邏輯回歸。不要看他的名字里面有“回歸”，但是它其實是個分類算法。它取名邏輯回歸主要是因為是從線性回歸轉變而來的。 2.邏輯回歸原理 2.1 邏輯回歸的由來 不知道讀者還記不記得在線性回歸中有一節廣義線性回歸介紹了在\(Y=Xθ\)的基礎上 ...
邏輯回歸(分類問題)(Logistic Regression、羅傑斯特回歸)
邏輯回歸：問題只有兩項，即{0, 1}。一般而言，回歸問題是連續模型，不用在分類問題上，且噪聲較大，但如果非要引入，那么采用邏輯回歸模型。 對於一般訓練集： 參數系統為： 邏輯回歸模型 ...
matlab-邏輯回歸二分類（Logistic Regression）
邏輯回歸二分類 今天嘗試寫了一下邏輯回歸分類，把代碼分享給大家，至於原理的的話請戳這里 https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/78113214 （在這片博客的基礎上我加了一丟丟東西）。 用到的預測函數為 其中，h為預測函數 ...