首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns 在之前的学习中，我们学习了直线线性回归与多项式回归，我们今天的主题则是逻辑回归，我记得在前面有讲解过这两个回归的区别...逻辑回归 逻辑回归主要用于解决二元分类问题，帮助我们预测某个事件是否会发生，例如判断某种糖果是否为巧克力、某种疾病是否具有传染性，或者某位顾客是否会选择特定的产品，使我们能够将复杂的数据转化为简单的“是...这种通常是逻辑回归解决的问题。 与线性回归不同，逻辑回归专注于预测二元分类结果，而线性回归则旨在预测连续值。...通过分析过往的价格变动及其影响因素，线性回归能够提供一个合理的估计值 其他分类 当然，除了二元分类问题，逻辑回归还可以扩展到多元分类问题。...仍然是线性的 为什么说逻辑回归仍然是线性的呢？主要是因为逻辑回归实际上可以视为线性回归的一种扩展。尽管它的主要应用是进行类别预测，但其基础模型仍然依赖于线性关系。
逻辑回归(logistic regression) 是一个用于 二分类(binary classification) 的算法。...2、逻辑回归 对于二元分类问题，给定输入特征向量 ，它可能对应一张图片，如果想识别这张图片是否是猫的图片，怎么做？ 定义算法的输出预测为 ，也就是对实际值 的估计。...相反地，如果 非常小或者一个绝对值很大的负数，那么 会变得很大， 就接近于0。 因此当实现逻辑回归时， 在0到1之间，成为对 概率的一个很好的估计。...一般的损失函数有预测值和实际值的平方差或者它们平方差的一半，但是通常在逻辑回归中不这么做，为什么？...所以虽然平方差是一个不错的损失函数，但在逻辑回归模型中定义的是另外一个损失函数，即 为什么要用这个函数作为逻辑损失函数？
这天聊Logistics回归。 Logistics回归是大多数初学者接触机器学习时，要学习的第一款分类学习算法。中文一般译作逻辑回归。 实话实说，这个名字很容易引起错乱。...有监督学习呢，又具体分几类问题，最最主要的有两类，一类叫回归问题，一类叫分类问题。 看到这里，看明白了吧？ 回归问题和分类问题根本是两类问题。...总之，这个Logistics回归虽然叫逻辑回归，但既无逻辑，又非回归，有些中译取音译叫逻辑斯蒂回归，看了让人直挠头。 那我们就不由得想问了，为啥两样八字对不上的玩意非要凑到一起呢？...这样做还有一个好处：线性回归好用呀，本身是一款成熟的机器学习模型，拟合数据的能力那称得上有口皆碑，和具有阶跃能力的Logistics回归强强联手，Logistics回归自然也就具备了拟合数据的能力，也就是学习能力...，这样一来Logistics回归立马就变成一款经得住实践检验的机器学习模型。
版权声明：博客文章都是作者辛苦整理的，转载请注明出处，谢谢！.../Quincuntial/article/details/79298122 文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书 注：本文为李沐大神的《...动手学深度学习》的课程笔记！..., 而是会写在原来的param里, 新的param没有梯度 param[:] = param - lr * param.grad # 学习率 learning_rate = 0.1 #..., label) # 测试集的准确率 test_acc = evaluate_accuracy(test_data, net) print("Epoch %d.
之前和大家分享过它的重要性：5个原因告诉你：为什么在成为数据科学家之前，“逻辑回归”是第一个需要学习的 关于逻辑回归，可以用一句话来总结：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数...▍逻辑回归模型构建 了解了上面的基本内容，我们来看一下逻辑回归模型是如何建立的。其实，逻辑回归模型也是广义线性模型的其中一种，只是形式上和上面取对数有些不同。...所以该模型也被称作“对数几率回归”。 ▍二元逻辑回归是如何进行分类的？ 通过上面的介绍，我们知道了二元逻辑回归的模型。但我们发现它的Y是在 0~1 之间连续的数值，也即这个范围内的任意小数（百分比）。...▍逻辑回归的损失函数 有了模型，我们自然会想到要求策略，也就是损失函数。对于逻辑回归，我们很自然想到：用线性回归的损失函数“离差平方和”的形式是否可以？...▍逻辑回归损失函数求解 现在我们推导出了逻辑回归的损失函数，而需要求解是模型的参数theta，即线性模型自变量的权重系数。
01 — 笔记 对于逻辑回归代价函数的优化，我们前面也讲过两种办法：（1）比较通用的梯度下降法；（2）一类比较高级的方法，就是想办法计算出代价函数的导数，类似于线性回归中的正规方程的方法。...本小节介绍如何使用正则化解决逻辑回归的问题。 如上上小节所述，逻辑回归分类的过拟合问题，会使得决策边界非常的扭曲。 ? 类似的，加入正则化项后的代价函数是： ?...与线性回归类似，梯度下降的算法是： ? 与上一小节类似，只需要在\theta_j这一边加上一个正则项即可： ?...小结 到此，我们把前面三周的内容都学完了。这个时候，如果你掌握了线性回归、逻辑回归、梯度下降、正则化，那你就已经比大多数的人更了解机器学习了。...按照吴老师的说法，你对机器学习的了解已经超过了很多硅谷中机器学习工程师了 。 当然，这还远远不够，接下来几周我们会学习神经网络等等一些更高级的非线性分类器。
参考链接： Python中的逻辑门 python底层的逻辑算法： 回归：回归是统计学的一个重要概念，其本意是根据之前的数据预测一个准确的输出值。...逻辑回归是《机器学习》这门课的第三个算法，它是目前使用最为广泛的一种学习算法，用于解决分类问题。与线性回归算法一样，也是监督学习算法。...诸如：新闻分类、基因序列、市场划分等的一些根据特征划分的，用的都是逻辑回归。 输出的最终预测结果为：正向类（1）、负向类（0）。 ...逻辑回归模型是一个“S”形的函数： 代价函数：代价函数 — 误差的平方和 — 非凸函数—局部最小点 。 ...train_X,theta,train_y,'训练集') showDivide(test_X,theta,test_y,'测试集集') train_y1=predict(train_h) print('预测的结果是
辑回归-Logistic Regression 逻辑回归恐怕是互联网领域用的最多的模型之一了，很多公司做算法的同学都会拿它做为算法系统进入模型阶段的baseline。...模型原理 逻辑回归是一种判别模型，与线性回归类似，它有比较强的先验假设 : ? 逻辑回归是判别模型，所以我们直接学习，以高斯分布为例: ? ? 整个原理部分的推导过程如下： ?...简单理解，从概率角度：Cross Entropy损失函数衡量的是两个概率分布与之间的相似性，对真实分布估计的越准损失越小；从信息论角度：用编码方式对由编码方式产生的信息做编码，如果两种编码方式越接近，产生的信息损失越小...与Cross Entropy相关的一个概念是Kullback–Leibler divergence，后者是衡量两个概率分布接近程度的标量值，定义如下： ?...【原创】机器学习从零开始系列连载(1)——基本概念 3.【原创】机器学习从零开始系列连载(2)——线性回归
逻辑回归的介绍 逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。...逻辑回归模型的优劣势: 优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低； 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 1.1 逻辑回归的应用 逻辑回归模型广泛用于各个领域，包括机器学习，大多数医学领域和社会科学...例如，最初由Boyd 等人开发的创伤和损伤严重度评分（TRISS）被广泛用于预测受伤患者的死亡率，使用逻辑回归 基于观察到的患者特征（年龄，性别，体重指数,各种血液检查的结果等）分析预测发生特定疾病（例如糖尿病...很多时候我们也会拿逻辑回归模型去做一些任务尝试的基线（基础水平）。...其训练得到的逻辑回归模型的概率为0.5的判别面为上图中蓝色的线。
分类选择模型 当被解释变量Y为 取有限个可能值 的分类变量时，需要建立分类选择模型。...分类选择模型大约有十几个左右，例如： 线性概率模型 对数线性模型 逻辑回归模型 条件逻辑回归模型 名义逻辑回归模型 probit模型 但是实际用到最多的基本都是逻辑回归模型，尤其在商业分析中...逻辑回归模型的SAS实现代码 数据分析中，尽量不要构建 有序的 三分类或三分类以上的 逻辑回归模型，如果遇到Y是三或三以上分类的情况，最好通过合并的方式将Y转换成二元回归，这样模型的性质会更加稳健...SAS中实现逻辑回归的过程步很多，下面模型的业务背景为构建手机用户流失与否与在网时长的逻辑回归模型，代码为： 1、如果只是单纯建立逻辑回归模型，可以使用logistic过程步： ?...2、如果除逻辑回归外，还要做其他的事情，可以用genmod过程步来实现： ?
机器学习中的逻辑回归 简介 逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。...本文将深入讲解逻辑回归的原理、实际应用以及使用 Python 进行实现的代码。 逻辑回归的基本原理 逻辑回归的目标是建立一个能够预测输出为二分类标签的模型。...公司应用 逻辑回归在实际业务中得到了广泛的应用，以下是一些公司应用逻辑回归的实际场景： 1. 金融行业 金融公司常常使用逻辑回归来评估信用风险。...多类别逻辑回归 逻辑回归最初用于解决二分类问题，但它也可以扩展到多类别问题。一对多（One-vs-Rest, OvR）和一对一（One-vs-One, OvO）是两种常见的多类别逻辑回归策略。...正则化 逻辑回归也可以使用正则化来防止过拟合。正则化的方式与线性回归相似，可以选择L1正则化或L2正则化。
本文共分3大部分： 安装PyTorch和Jupyter Notebook 用PyTorch实现线性回归 使用逻辑回归实现图像分类 文章超长，秉承用代码搞定一切的原则，内含大量代码，建议收藏，并分享给你喜欢的人...使用PyTorch可以自动计算损耗的梯度或导数w.r.t. 权重和偏差，因为requires_grad被设置为True。 计算权重梯度： ? 重置梯度： ?...上面要注意的一些事项： 我们使用前面定义的数据加载器来获取每次迭代的batch数据 我们不是手动更新参数（权重和偏差），而是使用opt.step来执行更新，而使用opt.zero_grad将梯度重置为零...用PyTorch的逻辑回归实现图像分类 数据集来自MNIST手写数字数据库。它由手写数字（0到9）的28px乘28px灰度图像以及每个图像的标签组成。 ?...逻辑回归模型几乎与线性回归模型相同，即存在权重和偏差矩阵，并且使用简单矩阵运算（pred = x @ w.t（）+ b）获得输出 就像我们使用线性回归一样，我们可以使用nn.Linear来创建模型，而不是手动定义和初始化矩阵
源于Qt交流群的一名群友提问，一段非常容易出错的代码。...场景 逻辑代码如下： int a = -20; unsigned int b = 10; if ((a+b) > 0) { printf("a + b > 0 \n"); } else {...我们也没有做出强制转换后再比较的操作，那么就猜测它(a + b)中由编译器执行的强制转换导致的。...a为整型，b为无符号整型，那么君君猜测(a + b)中的a被强制转换为无符号整型了，由于a为负数，在转换为无符号整型过程中发生溢出，其值应该是：UINT_MAX - 20 + 1。 ...引申 下面两个片段是不是和上面的代码逻辑似曾相识呢。
线性回归 令 z=wTx+bz = w^T x + bz=wTx+b，得到： y=z+ϵ, ϵ∼N(0,σ2)y = z + \epsilon, \, \epsilon \sim...它的概率密度函数： fY∣X(y)=12πσexp(−(y−z)22σ2)=Aexp(−B(y−z)2), A,B>0f_{Y|X}(y)=\frac{1}{\sqrt{2...结果和最小二乘是一样的。...逻辑回归 令 z=wTx+b,a=σ(z)z = w^T x + b, a = \sigma(z)z=wTx+b,a=σ(z)，我们观察到在假设中： P(y=1∣x)=aP(y=0∣x)=1−aP(y=...可以看出，在线性回归的场景下，MLE 等价于最小二乘，在逻辑回归的场景下，MLE 等价于交叉熵。但不一定 MLE 在所有模型中都是这样。
PyTorch实现线性回归、逻辑回归以及图像分类，非常适合0基础初学者。...本文共分3大部分： 安装PyTorch和Jupyter Notebook 用PyTorch实现线性回归 使用逻辑回归实现图像分类 文章超长，秉承用代码搞定一切的原则，内含大量代码，建议收藏，并分享给你喜欢的人...权重和偏差，因为requires_grad被设置为True。...用PyTorch的逻辑回归实现图像分类 数据集来自MNIST手写数字数据库。它由手写数字（0到9）的28px乘28px灰度图像以及每个图像的标签组成。...逻辑回归模型几乎与线性回归模型相同，即存在权重和偏差矩阵，并且使用简单矩阵运算（pred = x @ w.t（）+ b）获得输出 就像我们使用线性回归一样，我们可以使用nn.Linear来创建模型，而不是手动定义和初始化矩阵
在本节中，您将使用机器学习算法解决泰坦尼克号预测问题：Logistic回归。 Logistic回归是一种分类算法，涉及预测事件的结果，例如乘客是否能够在泰坦尼克号灾难中幸存。...这场轰动的悲剧震惊国际社会，在这次海难中导致死亡率高的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和机组人员，虽然幸存下来有一部分的运气因素，但是还是有一些人比其他人的生存下来的可能性更高，比如妇女、儿童和上层阶级的人士...在这个学习之中，我们将用逻辑回归来预测一些人生存的可能性。用机器学习来预测哪些乘客能更幸免于难。在此用到的编程语言是Python。...df.drop('Name', axis=1) df = df.drop('Ticket', axis=1) df = df.drop('Cabin', axis=1) 编码非数字字段 为了在Python中执行逻辑回归...分类字段的一个很好的例子是Survived，其中值只能是0或1（而不是介于两者之间的任何地方）。
本文将从我实际应用的角度阐述逻辑回归的由来，致力于让逻辑回归变得清晰、易懂。 逻辑回归又叫对数几率回归，是一种广义线性回归分析模型。虽然名字里有回归，但其实是分类模型，常用于二分类。...这篇文章是逻辑回归三部曲中的第一部，介绍逻辑回归的由来和为什么会使用sigmod函数。如果觉得看起来有难度也可以先看逻辑回归原理一文，再回过头来看这篇文章。...所以把线性回归中参数求出来，代入逻辑回归函数的表达式中，可以预测样本为1的概率。 至此，可以得出结论，当因变量服从伯努利分布时，广义线性模型就为逻辑回归。...四、逻辑回归优缺点 1 逻辑回归优点 ①容易使用和解释。由于逻辑回归不像神经网络那样有一个黑匣子。它通过样本训练出对应特征的参数(系数)。...而不把逻辑回归叫成逻辑分类，个人看法有可能和逻辑回归输出的值是0到1之间的连续值，而不是单纯的几个类别有关。
在机器学习中，有一种线性模型，被很多人、甚至不少书籍中，都称为“逻辑回归”，即将英文 Logistic 翻译为“逻辑”。周志华教授在《机器学习》中对此翻译提出了不同见解。...本文将从更深刻的数学原理出发，推导此算法，并籍此理解 Logistic 并非“逻辑的”之意。...若根据给定的输入 ，预测二值输出 ，可以通过条件概率分布： 其中 是预测的输出分布函数，它可以有很多不同的具体形式。...易知，上述函数的值域是 ，它符合作为概率的输出值范围（所以，伯努利参数有一个有效值）。...，即使用线性模型进行预测，代入 中，得到： 考虑 ，则： 上式称为 logistic 回归（周志华在《机器学习》中译为“对数几率回归”）。
逻辑回归与条件概率 要解释作为概率模型的逻辑回归原理，首先要介绍让步比（odds）。...为了更直观地理解逻辑回归模型，我们把他与Adaline联系起来。在Adaline中，我们的激活函数为恒等函数，在逻辑回归中，我们将sigmoid函数作为激活函数。...sigmoid函数的输出则被解释为样本的分类标签属于1的概率。...为了更直观地理解逻辑回归模型，我们把他与Adaline联系起来。在Adaline中，我们的激活函数为恒等函数，在逻辑回归中，我们将sigmoid函数作为激活函数。...sigmoid函数的输出则被解释为样本的分类标签属于1的概率。
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