一，引言 　　假設我們現有一些數據點，我們用一條直線對這些點進行擬合，這個擬合的過程就稱作回歸。利用logistic回歸進行分類的主要思想是：根據現有數據對分類邊界線建立回歸公式，以此進行分類。 我們知道，logistic回歸主要是進行二分類預測，也即是對於0~1之間的概率值 ...

　　最近一直在看機器學習相關的算法，今天學習logistic回歸，在對算法進行了簡單分析編程實現之后，通過實例進行驗證。 一 logistic概述 ...

簡介 Logistic回歸是機器學習中最常用最經典的分類方法之一，有的人稱為邏輯回歸或邏輯斯蒂回歸。雖然它稱為回歸模型，但是卻處理的是分類問題，這主要是因為它的本質是一個線性模型加上一個映射函數sigmoid，將線性模型得到的連續結果映射到離散型上。它常用於二分類問題，在多分類問題的推廣叫做 ...

[機器學習實戰-Logistic回歸]使用Logistic回歸預測各種實例 目錄 [機器學習實戰-Logistic回歸]使用Logistic回歸預測各種實例 本實驗代碼已經傳到gitee上，請點擊查收！ 一、實驗目的 二、實驗內容與設計思想 ...

前言 由於本部分內容講解資源較多，本文不做過多敘述，重點放在實際問題的應用上。 一、線性回歸 線性回歸中的線性指的是對於參數的線性的，對於樣本的特征不一定是線性的。 線性模型（矩陣形式）：y=XA+e 其中：A為參數向量，y為向量，X為矩陣,e為噪聲向量。 對於線性模型 ...

文章內容均來自斯坦福大學的Andrew Ng教授講解的Machine Learning課程，本文是針對該課程的個人學習筆記，如有疏漏，請以原課程所講述內容為准。感謝博主Rachel Zhang 的個人筆記，為我做個人學習筆記提供了很好的參考和榜樣。 § 3. 邏輯回歸 ...

對於線性回歸、logistic回歸，在以前准備學習深度學習的時候看過一點，當時的數學基礎有點薄弱，雖然現在還是有點差，當時看到神經網絡之后就看不下去了。 不過這次是通過python對logistic回歸進行編碼實現。 線性回歸跟邏輯回歸介紹就不多說了。網上有很多很好的講解。另外我之前也寫過 ...

1. Classification 這篇文章我們來討論分類問題（classification problems），也就是說你想預測的變量 y 是一個離散的值。我們會使用邏輯回歸算法來解決分類問題。 之前的文章中，我們討論的垃圾郵件分類實際上就是一個分類問題。類似的例子還有很多，例如一個在線 ...