首先得明確邏輯回歸與線性回歸不同，它是一種分類模型。而且是一種二分類模型。 首先我們需要知道sigmoid函數，其公式表達如下： 其函數曲線如下： sigmoid函數有什么性質呢？ 1、關於（0,0.5） 對稱 2、值域范圍在(0,1)之間 3、單調遞增 4、光滑 5、中間 ...

機器學習課程的一個實驗，整理出來共享。 原理很簡單，優化方法是用的梯度下降。后面有測試結果。 運行結果如下圖 博客首頁 ...

代價函數，原理參考 https://www.jianshu.com/p/4cfb4f734358 代碼 error輸出: [[-36.41425331]][[-12.723760 ...

邏輯回歸常用於分類問題，最簡單諸如二分類問題：是否是垃圾郵件？比賽是贏是輸？ 對於線性回歸問題， z = w0*x0+w1*x1+w2*x2+... 一般的通過最小二乘法學習參數w來預測 給定一個x值時z的大小，其值域在(-∞,+∞)，而對於分類問題，顯然預測值是離散的，通過引入S函數先將值域 ...

Table of Contents 1 邏輯回歸概述 1.1 Sigmoid函數 1.2 二項邏輯回歸 1.3 對數幾率理解 2 邏輯回歸的參數優化及正則化 2.1 梯度下降法優化參數 ...

Python實現LR(邏輯回歸) 運行環境 Pyhton3 numpy(科學計算包) matplotlib(畫圖所需，不畫圖可不必) 計算過程 輸入樣例 代碼實現 輸出樣例 ...

邏輯回歸模型（Logistic Regression）及Python實現 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 　　在分類問題中，比如判斷郵件是否為垃圾郵件，判斷腫瘤是否為陽性，目標變量是離散的，只有兩種取值，通常會編碼為0和1。假設我們有一個特征X，畫出散點圖 ...

Logistic Regression Classifier邏輯回歸主要思想就是用最大似然概率方法構建出方程，為最大化方程，利用牛頓梯度上升求解方程參數。 優點：計算代價不高，易於理解和實現。 缺點：容易欠擬合，分類精度可能不高。 使用數據類型：數值型和標稱型數據。 介紹邏輯 ...