逻辑回归

吴恩达深度学习——建立逻辑回归分类器识别猫本文来自吴恩达《深度学习》L1W2作业2，仅为个人学习所用。理论来自吴恩达深度学习——神经网络编程的基础知识在理论中说明了一些函数的形式，本文不再累述。

诸神缄默不语

用sklearn运行分类模型，选择AUC最高的模型保存模型权重并绘制AUCROC曲线（以逻辑回归、随机森林、梯度提升、MLP为例）诸神缄默不语-个人CSDN博文目录在这里省略了数据处理部分，总之X/Y都是np.ndarray对象。f反正你创建一个可写的文件流就行，如果连这个都不会的话参考我写的这篇博文：Python3对象序列化，即处理JSON、XML和文件（持续更新ing…）。 f.close()没写，根据你的需要如果想加就加。

一只码代码的章鱼

分类问题(二元,多元逻辑回归,费歇尔判别分析)spss实操分类模型：二分类和多分类：对于二分类模型，我们将介绍逻辑回归和Fisher线性判别分析两种分类算法;对于多分类模型，我们将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤

那年一路北

深度学习基础：自动梯度、线性回归与逻辑回归的 PyTorch 实践深度学习作为人工智能领域的核心技术，在图像识别、自然语言处理等众多领域取得了巨大成功。理解深度学习中的基本概念和算法，如自动梯度、线性回归和逻辑回归，是深入掌握深度学习技术的关键。本文基于 PyTorch 框架，结合理论与实践，详细介绍这些基础内容。

机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测逻辑回归（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。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。

机器学习（3）：逻辑回归逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛应用于分类问题的监督学习算法。尽管名字中含有“回归”二字，但这并不意味着它用于解决回归问题。相反，逻辑回归专注于解决二元或多元分类问题，如邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件，一个交易是欺诈还是合法等。

机器学习——逻辑回归简介逻辑回归的基本概念逻辑回归的数学原理逻辑回归的实现步骤代码示例逻辑回归的应用逻辑回归的优化方法逻辑回归的局限性

机器学习：逻辑回归逻辑回归通常用于解决分类问题。“分类”是应用逻辑回归的目的和结果，但中间过程依旧是“回归”。通过逻辑回归模型得到连续值，加上一个“阈值”，就成了分类。

【机器学习:八、逻辑回归】在现实世界中，许多问题都涉及到分类任务。例如：这些问题的输出通常是离散的（例如“是/否”或“0/1”）。传统的线性回归虽然适合连续输出的任务，但无法直接处理分类问题。因此，我们需要一种适合分类任务的模型，这便引出了逻辑回归（Logistic Regression）。

sklearn-逻辑回归-制作评分卡目录数据集处理分箱分多少个箱子合适分箱要达成什么样的效果对一个特征进行分箱的步骤分箱的实现封装计算 WOE 值和 IV值函数

卷心菜蘸黄豆

1-【选修】逻辑回归–cross entropy 衡量两个分布有多接近Logistics模型没有假设，但generative假设样本的probability distribution为高斯？朴素贝叶斯？等

天桥下的卖艺者

相加交互效应函数发布—适用于逻辑回归、cox回归、glmm模型、gee模型在统计分析中交互作用是指某因素的作用随其他因素水平变化而变化，两因素共同作用不等于两因素单独作用之和(相加交互作用)或之积(相乘交互作用)。相互作用的评估是尺度相关的：乘法或加法。乘法尺度上的相互作用意味着两次暴露的综合效应大于（或小于）两次暴露单独效应的乘积。加性尺度上的相互作用意味着两次暴露的综合效应大于（或小于）两次暴露单独效应的总和。

是十一月末

机器学习之过采样和下采样调整不均衡样本的逻辑回归模型数据集中不同类别的样本数量差异很大，通常表现为一个类别的样本数量远多于其他类别。增加少数类的样本数量，使其样本多的类别样本数量相同。

勤劳的进取家

区别：支持向量机 (SVM) 和逻辑回归逻辑回归基于最大化似然估计，其损失函数为对数似然损失：其中。支持向量机通过最大化分类间隔，目标是最小化以下目标函数（以软间隔 SVM 为例）：

大模型铲屎官

PyTorch 框架实现逻辑回归：从数据预处理到模型训练全流程01-PyTorch新手必看：张量是什么？5 分钟教你快速创建张量！ 02-张量运算真简单！PyTorch 数值计算操作完全指南 03-Numpy 还是 PyTorch？张量与 Numpy 的神奇转换技巧 04-揭秘数据处理神器：PyTorch 张量拼接与拆分实用技巧 05-深度学习从索引开始：PyTorch 张量索引与切片最全解析 06-张量形状任意改！PyTorch reshape、transpose 操作超详细教程 07-深入解读 PyTorch 张量运算：6 大核心函数全面解析，代码示例一步到位！

KAGGLE竞赛实战2-捷信金融违约预测竞赛-part1-数据探索及baseline建立竞赛链接：https://www.kaggle.com/competitions/home-credit-default-risk/

《机器学习》——逻辑回归（过采样）让我们通过实例，来介绍过采样。本次实例是对银行的数据进行分类的问题，数据部分内容为共有28万多条数据。其中Time为无关特征，class为分类特征有两个分类分别为0、1，其余全部为特征变量。如图看看出Amount里的数据与其他特征的数据有区别，故此数据处理中要对Amount进行z标准化处理。

伊一大数据&人工智能学习日志

机器学习经典算法——逻辑回归目录算法介绍算法概念算法的优缺点LogisticRegression()函数理解环境准备算法练习逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法。它基于线性回归的思想，但通过引入一个逻辑函数（如 Sigmoid 函数）将线性回归的输出值映射到 0 到 1 之间，从而得到事件发生的概率估计。

人工智能知识分享第六天-机器学习_逻辑回归（Logistic Regression）在机器学习中，分类问题是一种常见的任务，目标是根据输入特征将数据点分配到不同的类别中。为了实现分类，我们需要训练一个分类器，该分类器能够根据输入数据的特征进行预测。

机器学习DAY3续：逻辑回归、极大似然、梯度下降 (逻辑回归完）逻辑回归（Logistic Regression），又叫逻辑斯蒂回归，是机器学习中一种十分基础的分类方法，由于算法简单而高效，在实际场景中得到了广泛的应用。本次实验中，我们将探索逻辑回归的原理及算法实现，并使用 scikit-learn 构建逻辑回归分类预测模型。