1. logistic回歸的基本思想　　 　　logistic回歸是一種分類方法，用於兩分類問題。其基本思想為： 　　a. 尋找合適的假設函數，即分類函數，用以預測輸入數據的判斷結果； 　　b. 構造代價函數，即損失函數，用以表示預測的輸出結果與訓練數據的實際類別之間的偏差； 　　c. ...

Logistic回歸 Logistic回歸的一般過程 （1）收集數據：采用任意方法收集數據 （2）准備數據：由於需要進行距離計算，因此要求數據類型為數值型。另外，結構化數據格式最佳 （3）分析數據：采用任意方法對數據進行分析 （4）訓練算法：大部分 ...

Part I: 線性回歸 線性回歸很常見，給你一堆點，作出一條直線，盡可能去擬合這些點。對於多維的數據，設特征為xi，設函數$h(\theta )=\theta+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+....\theta_{n}x_{n}$為擬合的線性函數 ...

一、logistic回歸概述 主要是進行二分類預測，也即是對於0~1之間的概率值，當概率大於0.5預測為1，小於0.5預測為0.顯然，我們不能不提到一個函數，即sigmoid=1/(1+exp(-inX)),該函數的曲線類似於一個s型，在x=0處，函數值為0.5. 　　於是，為了實現 ...

logistic回歸 回歸就是對已知公式的未知參數進行估計。比如已知公式是$y = a*x + b$，未知參數是a和b，利用多真實的(x,y)訓練數據對a和b的取值去自動估計。估計的方法是在給定訓練樣本點和已知的公式后，對於一個或多個未知參數，機器會自動枚舉參數的所有可能取值，直到找到 ...

目錄 線性回歸 用線性回歸模型擬合非線性關系 梯度下降法 最小二乘法 線性回歸用於分類(logistic regression，LR) 目標函數 如何求解$\theta$ LR處理多分類問題 ...

可以參考如下文章 https://blog.csdn.net/sinat_37965706/article/details/69204397 第一節中說了，logistic 回歸和線性回歸的區別是：線性回歸是根據樣本X各個維度的Xi的線性疊加（線性疊加的權重系數wi就是模型的參數）來得 ...

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 ...