逻辑回归

我要学习别拦我～

逻辑回归中的决策边界解析与应用实例逻辑回归是分类问题中最常见且经典的算法之一，其核心思想是通过一个线性组合（logit）来预测某个事件发生的概率。对于二分类问题，模型的目标是将输入数据根据某种标准分为两类。这时，决策边界的定义尤为重要，它决定了模型的分类规则。本文将详细介绍逻辑回归中的决策边界，帮助读者理解其原理与实际应用。

基于梯度下降、随机梯度下降和牛顿法的逻辑回归MATLAB实现参考代码使用梯度下降法、随机梯度下降法和牛顿法实现的逻辑回归算法 www.youwenfan.com/contentcsi/59877.html

人脸图像识别实战：使用 LFW 数据集对比四种机器学习模型（SVM、逻辑回归、随机森林、MLP）本文将带你使用 Labeled Faces in the Wild (LFW) 公开数据集，通过四种经典机器学习模型（SVM、逻辑回归、随机森林、多层感知机）进行人脸图像分类，并对比它们的性能表现。

小杰机器学习高级（two）——极大似然估计、交叉熵损失函数从以下3个方面对激活函数及其导数进行介绍 1.极大似然估计与交叉熵损失函数算法理论讲解 2.编程实例与步骤 3.实验现象上面这3方面的内容，让大家，掌握并理解极大似然估计与交叉熵损失函数。 1. 极大似然估计与交叉熵损失函数算法理论交叉熵损失函数是独立于我们的MSE(均方差损失函数)。交叉熵损失函数是另一种损失函数。MSE损失函数和交叉熵损失函数它们的应用场合是不一样的。均方差损失函数主要应用在回归、拟合领域。(eg：有一些点用直线拟合它，或者用曲线去拟合)。交叉熵损失函数主要应用在分类领域？

民乐团扒谱机

逻辑回归算法干货详解：从原理到 MATLAB 可视化实现逻辑回归是机器学习中二分类任务的 “入门级利器”，虽然名字带 “回归”，但实际是分类算法，广泛用于垃圾邮件识别、疾病诊断、用户流失预测等场景。这篇文章只讲干货：跳过复杂公式推导，聚焦 “怎么理解”“怎么用”“怎么看效果”，最后附上完整 MATLAB 代码，运行后能直接画出分类边界和迭代过程，帮你快速上手。

人工智能机器学习——逻辑回归垃圾邮件检测流程图像分类数字识别分类分类：根据已知样本的某些特征，判断一个新的样本属于哪种已知的样本类

机器学习从入门到精通 - 数据预处理实战秘籍：清洗、转换与特征工程入门老话说“巧妇难为无米之炊”，搞机器学习的朋友们，咱们手里这堆数据就是“米”。但你想过没有？直接从田里收上来的稻谷，能直接下锅煮饭吗？得晒干、脱壳、筛杂质… 预处理就是磨这把米！很多新手吭哧吭哧调模型，效果却惨不忍睹，八成是“米”没淘干净。这篇长文，我就跟你掏心窝子聊聊数据预处理里的那些门道、暗坑和救命技巧。从怎么洗掉脏数据、怎么给数据“变形”，再到怎么“无中生有”造出好特征，咱们一步一个坑（不是，一步一个脚印）地走通它。读完这篇，我保证你再看原始数据，眼神都不一样了——那都是闪闪发光的金矿胚子啊！

深度学习从入门到精通 - AutoML与神经网络搜索(NAS)：自动化模型设计未来各位，今天我们要探讨一个正在改变AI研发范式的技术——AutoML与神经网络搜索(NAS)。想象一下，当模型设计不再依赖专家经验，而是由算法自动完成时会发生什么？这个领域吧——说实话我踩过的坑比成功的次数还多，但正是这些经历让我确信：自动化模型设计正在重塑深度学习的未来格局。

机器学习从入门到精通 - 循环神经网络(RNN)与LSTM：时序数据预测圣经各位朋友，今天咱们来聊聊时序数据预测的核武器级别工具——RNN和它的进化体LSTM。说真的，如果非要我推荐一个时序模型，我会毫不犹豫拍桌子告诉你：LSTM必须学透！这玩意儿在文本生成、股票预测、语音识别这些场景里，简直是降维打击般的存在。不过我得先提个醒——搞RNN的路上全是坑，光梯度消失就能让新手崩溃三五回，所以今天咱们要把这些雷区一个个标记清楚。放心，我会手把手带你从矩阵运算推到门控机制，连反向传播的细节都掰开了揉碎了讲。

深度学习从入门到精通 - LSTM与GRU深度剖析：破解长序列记忆遗忘困境各位，今天咱们要直捣黄龙解决那个让无数NLP和时序模型开发者夜不能寐的痛点——RNN的长序列记忆遗忘问题。想象一下你的模型在阅读一本小说时，读到第10章就忘了第1章的关键伏笔，这种崩溃感我太懂了。这篇长文将彻底拆解LSTM和GRU两大救世主，我会用三组可视化对比+七段核心代码+五个致命陷阱的实战记录，帮你从根源上理解它们如何突破RNN的瓶颈。

深度学习从入门到精通 - 神经网络核心原理：从生物神经元到数学模型蜕变各位朋友，今天咱们来聊点硬核又有趣的东西——神经网络到底是怎么从生物学概念蜕变成数学模型的。这个转变过程蕴含了人类智慧的闪光点，也藏着不少初学者容易栽跟头的大坑。我强烈推荐从生物基础开始理解，因为当你明白神经元在自然界的工作方式，那些看似冰冷的数学公式会突然变得鲜活起来。

机器学习之逻辑回归逻辑回归的核心作用是判断样本属于两个类别中的哪一个（比如 “是 / 否”“好 / 坏”“流失 / 不流失”），无法直接处理多分类问题（多分类需通过 “一对多”“一对一” 等策略扩展）。

机器学习从入门到精通 - 机器学习调参终极手册：网格搜索、贝叶斯优化实战开场白今天要唠的是机器学习里那个让人又爱又恨的活儿——调参。别说你没经历过对着满屏超参数两眼发直的绝望时刻，也别说你没试过跑三天三夜结果模型效果还不如随机猜的崩溃瞬间。这篇手册就是要手把手带你们趟过调参的浑水，把网格搜索和贝叶斯优化这两把利器用得飞起。别急着跑代码，咱们先搞明白为什么非得跟这些参数死磕！

机器学习从入门到精通 - 卷积神经网络(CNN)实战：图像识别模型搭建指南各位，是不是觉得那些能认出照片里是猫还是狗、是停车标志还是绿灯的AI酷毙了？今天咱们就撸起袖子，亲手搭建一个这样的图像识别模型！别担心不需要你从零开始造轮子，我们会用最接地气的Python和TensorFlow/Keras库，一步步拆解卷积神经网络（CNN）—— 这个图像识别领域的绝对大杀器。跟着这篇指南走完，你不仅能搞懂CNN背后的门道，更能亲手训练出一个能“看见”的模型。想象一下，下次聚会你掏手机说“看，这是我训练的模型识别出的品种！”绝对比聊天气带劲多了

机器学习从入门到精通 - Python环境搭建与Jupyter魔法：机器学习起航必备今天，我们要一同启航的这段旅程，可能会彻底改变你看待数据的方式。别被"机器学习"这个术语吓到，其实它就像教孩子认字：先准备纸笔（环境搭建），再学会书写规则（基础语法），最后才能创作诗歌（算法模型）。这篇指南就是你书桌上的第一盏台灯。

背包客研究

逻辑回归 vs 支持向量机 vs 随机森林：哪个更适合小数据集？当你有一个小数据集时，选择合适的机器学习模型可以产生很大的影响。三个流行的选择是逻辑回归、支持向量机（SVM）和随机森林。每一个都有其优点和缺点。逻辑回归易于理解和快速训练，SVM擅长找到明确的决策边界，而随机森林擅长处理复杂的模式，但最佳选择通常取决于你的数据的大小和性质。

机器学习从入门到精通 - 模型部署落地：Docker+Flask构建API服务全流程当你刚啃完一堆数学推导，调参调到心力交瘁，终于训出来个指标不错的模型，然后呢？它是不是就安静地躺在你的 Jupyter Notebook 里，或者某个 .pkl 文件里睡大觉？模型的价值不在于训练指标多好看，而在于它能真正干活！是时候把它推出去，让它在真实世界里发光发热了 —— 今天我们干票大的，用 Docker + Flask 这对黄金搭档，把你的宝贝模型封装成一个稳定可靠的、随时随地都能调用的 API 服务。跟着我走完这一趟，你会摸清从模型文件到线上服务的完整链路，搞定那些部署路上的烦人陷阱。别担心，

机器学习从入门到精通 - KNN与SVM实战指南：高维空间中的分类奥秘创建时间: 2025-09-02 20:51:09元数据: { “mode”: “series_blog”, “model_info”: { “provider”: “SiliconFlow”, “model_name”: “deepseek-ai/DeepSeek-R1”, “base_url”: “https://api.siliconflow.cn/v1”, “api_version”: “v1”, “max_retries”: 5, “base_interval”: 1.0 }, “series_

Day20_【机器学习—逻辑回归 (2)—分类评估方法】混淆矩阵：用于展示真实值和预测值之间正例、反例的情况记忆口诀：同真异伪（第一个字），看预测值（第二个字）

瓦香钵钵鸡

机器学习通关秘籍｜Day 05：过拟合和欠拟合、正则化、岭回归、拉索回归、逻辑回归、Kmeans聚类目录一、欠拟合过拟合1、欠拟合2、过拟合3、正则化二、岭回归Ridge1、损失函数2、API三、拉索回归Lasso