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 ...

輸出是一個連續的數值。 模型表示 對於一個目標值，它可能受到多個特征的加權影響。例如寶可夢精靈的進化的 cp 值，它不僅受到進化前的 cp 值的影響，還可能與寶可夢的 hp 值、類型、高度以及重量相關。因此，對於寶可夢進化后的 cp 值，我們可以用如下線性公式來表示： \[y=b+ ...

回歸是統計學中最有力的工具之一。機器學習監督學習算法分為分類算法和回歸算法兩種，其實就是根據類別標簽分布類型為離散型、連續性而定義的。回歸算法用於連續型分布預測，針對的是數值型的樣本，使用回歸，可以在給定輸入的時候預測出一個數值，這是對分類方法的提升，因為這樣可以預測連續型數據而不僅僅是離散的類別 ...

本文簡單整理了以下內容： （一）線性回歸 （二）二分類：二項Logistic回歸 （三）多分類：Softmax回歸 （四）廣義線性模型 閑話：二項Logistic回歸是我去年入門機器學習時學的第一個模型（忘記了為什么看完《統計學習方法》第一章之后直接就跳去了第六章 ...

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 ...

第5章 Logistic回歸 Logistic 回歸 概述 Logistic 回歸雖然名字叫回歸，但是它是用來做分類的。其主要思想是: 根據現有數據對分類邊界線建立回歸公式，以此進行分類。 須知概念 Sigmoid 函數 回歸 概念 假設現在有一些數據點，我們用一條直線對這些點進行 ...