【Python机器学习】1.7. 逻辑回归理论(进阶)：多维度(因子)逻辑回归问题、决策边界、交叉熵损失函数、最小化损失函数
喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（关注即可查看全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(==) 1.7.1. 多维度(因子)逻辑回归问题 在上一篇文章 1.6. 逻辑回归理论(基础) 中我们讨论了简单的逻辑回归问题。这篇文章我们来讨论复杂的逻辑回归问题： 原来我们只有一个维度（比如说小明的余额），但这个图里我们有两个维度——x_1和x_2。 虽然这个图看上去仍然是一个二维图像，但是它的两个轴...
【Python机器学习】1.8. 逻辑回归实战(基础)：建立一阶边界模型、画分类散点图、逻辑回归模型的代码实现、可视化决策边界
r）：类别 0（红色圆形o）、类别 1（蓝色三角形^） 增强可视化： 通过plt.legend()添加图例，使类别区分更清晰plt.grid(True)添加网格，提高可读性 输出图片： 1.8.2. 逻辑回归的代码实现 接下来，请你确保你的Python环境中有pandas、matplotlib、scikit-learn和numpy这几个包，如果没有，请在终端输入指令以下载和安装： pip install ...
【Python机器学习】1.6. 逻辑回归理论(基础)：逻辑函数、逻辑回归的原理、分类任务基本框架、通过线性回归求解分类问题
下降。 原本的数据中x的值仅在-5到5。而这时如果我们添加一个比较远的点，比如(50, 1)，就会对线性回归计算出的线产生巨大的影响。 我们还是一样的把Y带入原来的数据点，看一下效果： 1.6.5. 逻辑回归的原理 逻辑回归对于求解分类问题的第一步进行了优化： ( 1 ) Y = 1 1 + e − x ( 2 ) y = f ( x ) = { 1 , Y ≥ 0.5 0 , Y < 0.5 \begi...
逻辑回归详解
逻辑回归详解 逻辑回归，虽然名字中带有“回归”二字，但实际上它是一种分类算法，被广泛用于处理二分类问题。在机器学习和统计学习中，逻辑回归占据了重要的地位，是数据科学家和机器学习工程师的必备工具。本文将详细解释逻辑回归的原理、损失函数、优化方法以及它的实践应用。 一、逻辑回归的基本原理 逻辑回归的基本原理是建立在线性回归的基础上的，通过引入一个逻辑函数（sigmoid函数）将线性回归的输出转换为概率值。si...
逻辑回归（Logistic Regression）详解
1. 介绍 逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计学习方法。它适用于二分类问题，即将样本分为两个类别。逻辑回归的主要思想是通过一个函数来预测输入的样本属于某个类别的概率。在本文中，我们将深入探讨逻辑回归的原理、实现方法以及使用Python和JavaScript编写的示例代码。 2. 原理 逻辑回归的核心是sigmoid函数，也称为logistic函数，其公式如下： σ ( z ) = 1 1 + e − ...
应用回归分析：逻辑回归
逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛应用于分类问题的统计方法，特别是在二分类问题中表现突出。尽管名为回归，逻辑回归实际上是解决分类问题的一种强大工具。本文将深入探讨逻辑回归的原理、应用场景以及如何在实际问题中应用逻辑回归。 逻辑回归的原理 逻辑回归旨在预测一个结果的概率，其输出值处于0和1之间。这是通过使用逻辑函数（或称为sigmoid函数）来实现的，该函数将任意范围内的输入映射到...
Python实现线性逻辑回归和非线性逻辑回归
线性逻辑回归 # -*- coding: utf-8 -*-"""Created on 2024.2.20 @author: rubyw""" import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.metrics import classification_reportfrom sklearn import preproc...
神经网络基础-神经网络补充概念-11-向量化逻辑回归
使用 NumPy 数组来进行矩阵运算，将循环操作向量化。 向量化的好处在于它可以同时处理多个样本，从而加速计算过程。在实际应用中，尤其是处理大规模数据集时，向量化可以显著提高代码的效率。 代码实现-以逻辑回归为例 import numpy as np def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def compute_loss(X, y, theta): m =...
机器学习算法之-逻辑回归(1)
什么是回归 回归树，随机森林的回归，无一例外他们都是区别于分类算法们，用来处理和预测连续型标签的算法。然而逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来，得要先理解线性回归。线 性回归是机器学习中最简单的的回归算法，它写作一个几乎人人熟悉的方程： ⊖0为截距，⊖1~⊖n为系数； 如上方程...
解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM
习算法简介1.1 机器学习算法包含的两个步骤1.2 机器学习算法的分类 2、线性回归算法2.1 线性回归的假设是什么？2.2 如何确定线性回归模型的拟合优度？2.3 如何处理线性回归中的异常值？ 3、逻辑回归算法3.1 什么是逻辑函数?3.2 逻辑回归可以用于多类分类吗？3.3 如何解释逻辑回归中的系数？ 4、支持向量机（SVM）算法4.1 优点4.2 缺点 5、结语 1、机器学习算法简介 机器学习算法是...