邏輯回歸（Logistic Regression，LR）是一種線性分類器，通過logistic函數，將特征映射成一個概率值，來判斷輸入數據的類別。如下圖，縱坐標就是概率。當概率大於0.5，判定為類別1，否則判定為類別0。 logistic函數的表達式如下，其中w是需要訓練的權值 ...

1、主要內容 　　邏輯回歸的推導，分別推導出y={0，1}和y = {-1， +1}，之前關於林軒田老師和李航老師關於邏輯回歸的推導弄混了，林軒田老師的推導是建立在后面的—1， +1的分類，李航老師的是關於0， 1的推導。 2、關於邏輯斯蒂模型 　　邏輯斯蒂模型從邏輯斯蒂分布得到，這一 ...

首先我們來看下面一組數據集： 前面的x1與x2都表示的是年收入和年齡這兩個因素決定的是否買車的結果。 開始代碼部分，我們先輸入x和y的變量，開始輸入數據： 擬合邏輯回歸模型： 這個時候我們的模型已經擬合好了，現在可以開始進行輸出了，隨便 ...

方法與參數 LogisticRegression類的各項參數的含義 class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept ...

目錄 題目要求 ex2data1.txt處理 方案一：無多項式特征 方案二：引入多項式特征 ex2data2.txt處理 兩份數據 ...

sklearn中的邏輯回歸 目錄 sklearn中的邏輯回歸 1 概述 1.1 名為“回歸”的分類器 1.2 為什么需要邏輯回歸 1.3 sklearn中的邏輯回歸 ...

【機器學習】算法原理詳細推導與實現(二):邏輯回歸 在上一篇算法中，線性回歸實際上是 連續型 的結果，即 \(y\in R\) ，而邏輯回歸的 \(y\) 是離散型，只能取兩個值 \(y\in \{0,1\}\)，這可以用來處理一些分類的問題。 logistic函數 我們可能會遇到一些分類 ...

引言 假設今天希望將機器學習應用到醫院中去，比如對於某一個患了心臟病的病人，求他3個月之后病危的概率。那么我們該選擇哪一個模型，或者可以嘗試已經學過的線性回歸？ 但是很遺憾的是，如果我們要利用線性回歸，我們收集到的資料中應當包含病人3個月后病危的概率。這在實際中是很難得到的，因為對於一個患病 ...