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 ...

目錄 一、對數幾率和對數幾率回歸 二、Sigmoid函數 三、極大似然法 四、梯度下降法 四、Python實現 一、對數幾率和對數幾率回歸   在對數幾率回歸中，我們將樣本的模型輸出\(y^*\)定義為樣本為正例的概率，將\(\frac{y ...

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]][[-12.72376078]][[33.81527249]][[22.76406708]][[13.06316319 ...

本文基於yhat上Logistic Regression in Python，作了中文翻譯，並相應補充了一些內容。本文並不研究邏輯回歸具體算法實現，而是使用了一些算法庫，旨在幫助需要用Python來做邏輯回歸的訓練和預測的讀者快速上手。 邏輯回歸是一項可用於預測二分類結果(binary ...

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 ...

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 ...