逻辑回归

啊吧怪不啊吧

自己调用自己的算法——递归算法目录1. 什么是递归2.具体例题讲解2.1 LeetCode面试题 08.06. 汉诺塔问题2.2 LeetCode21. 合并两个有序链表

学习中的数据喵

机器学习之逻辑回归逻辑回归虽然名字中有“回归”，但实际上是一种用于二分类的经典算法。其核心思想是：对输入特征 x，建模其属于正类（）的条件概率。该概率通过 Sigmoid 函数将线性组合映射到区间，并假设标签服从伯努利分布。在具体了解其之前，我们先了解几个定义。

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【每天一个AI小知识】：什么是逻辑回归？想象一下，你去餐厅点餐，看到菜单上有一道"红烧肉"，满心期待地点了这道菜。结果服务员端上来的是一道素食！你惊讶地问："这不是红烧肉吗？"服务员笑着回答："虽然叫红烧肉，但它其实是素食哦。"

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python机器学习工程化demo（包含训练模型，预测数据，模型列表，模型详情，删除模型）支持线性回归、逻辑回归、决策树、SVC、随机森林等模型用python写的一个机器学习工程化项目，目前仅将模型保存至文件夹下，包括数据读取、删除等全通过文件的形式。不建议用于生产环境当中。

逻辑回归以及python（sklearn）详解逻辑回归是一种用于解决二分类问题的统计学习方法，虽然名字中有"回归"，但它实际上是一种分类算法。线性回归的公式是 z=wTx+bz = w^T x + bz=wTx+b，其输出值 z 是一个连续的实数。如果我们想用它来做分类（比如判断邮件是“垃圾邮件”还是“非垃圾邮件”），我们需要将连续的输出转换为一个代表概率的值，即介于 0 和 1 之间的值。逻辑回归的聪明之处在于，它在线性回归的结果上套用了一个激活函数，将这个实数 z 映射到 (0, 1) 区间。这个激活函数就是 Sigmoid 函数，也叫逻辑函数

大数据成矿预测系列(八) | 从定性到概率：逻辑回归——地质统计学派的“集大成者”这部分应该和证据权重法放在一起，建议先看证据权重法再看这个。在众多早期的概率性方法中，证据权重法（Weights of Evidence, WofE）是应用最广泛、最被地质学家所接受的方法之一。WofE基于贝叶斯定理的对数线性形式，通过计算权重（和）来衡量每一个证据层（如“靠近断层”）与已知矿床点之间的空间关联强度。

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机器学习-逻辑回归与二分类（1）应用场景广告点击率是否会被点击是否为垃圾邮件是否患病是否为金融诈骗是否为虚假账号（2）逻辑回归的原理

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逻辑回归学习笔记逻辑回归是监督学习最主要的类型之一。它的标签是离散的分类还分为二分类和多分类。输入的特征变量可以是连续或离散的，输出变量（标签）是离散的，多分类问题可以转换为二分类问题，二分类只需要一次，把一个类别分出来，剩下!的就是另外一类

逻辑回归（Logistic Regression）详细解释与公式推导逻辑回归是二分类任务的经典统计学习模型，核心思想是：用对数几率（Logit）将线性回归的连续输出映射到 [0,1] 区间，从而表示样本属于某一类别的概率。它虽名为“回归”，实则是分类模型，广泛应用于信用评估、医疗诊断、垃圾邮件识别等场景。

分类问题的基石：逻辑回归（Logistic Regression）第一章数学基础（一）导数、偏导数、方向导数与梯度第二章数学基础（二）向量、矩阵、行列式与线性变换第三章机器学习中的Hello World：线性回归（一）第四章机器学习中的Hello World：线性回归（二）第五章优化算法进阶：从梯度下降到随机梯度下降（SGD）与批量梯度下降（BGD）第六章分类问题的基石：逻辑回归（Logistic Regression）

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分类与回归算法（三）- 逻辑回归在机器学习领域，逻辑回归（Logistic Regression）虽名为“回归”，实则是一种结构简洁却功能强大的监督学习分类算法，尤其擅长处理二分类问题，例如：判断邮件是否为垃圾邮件、预测用户是否会点击广告、诊断患者是否患病等。尽管名称易引误解，它凭借模型可解释性强、训练效率高、预测结果稳定可靠等优势，广泛应用于金融风控、医疗诊断、用户流失预警等关键场景，成为数据科学家和工程师的首选工具之一。

力扣第 474 场周赛Q1. 找出缺失的元素给你一个整数数组 nums ，数组由若干互不相同的整数组成。数组 nums 原本包含了某个范围内的所有整数。但现在，其中可能缺失部分整数。

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机器学习实现逻辑回归-癌症分类预测

逻辑回归与KNN在低维与高维数据上的分类性能差异研究# 逻辑回归与KNN在低维与高维数据上的分类性能差异研究 ## 一、引言 ### 1.1 研究背景与目的阐述逻辑回归与KNN算法在机器学习中的重要性，说明研究两者在不同维度数据上分类性能差异的意义。 ### 1.2 研究意义分析该研究对机器学习领域理论和实践的贡献，如指导算法选择、提升模型性能等。 ## 二、算法原理介绍 ### 2.1 逻辑回归原理 #### 2.1.1 模型假设介绍逻辑回归基于线性模型和Sigmoid函数的假设，说明如何通过线性组合和Sigmoid函数将输入映射为概率。 ####

基于音乐推荐数据的逻辑回归实验报告：曲风特征与用户收听意愿预测本实验报告旨在通过逻辑回归模型，分析音乐推荐数据中的曲风特征对用户收听意愿的预测能力。报告结构清晰，包括数据描述、方法阐述、实验设置、结果分析和结论。实验基于模拟数据集（包含用户收听记录和曲风特征），确保方法可靠和结果可复现。

逻辑回归正则化解释性实验报告：L2 正则对模型系数收缩的可视化分析L2 正则化（Ridge 正则化）通过在损失函数中增加系数的平方和惩罚项，约束模型复杂度，防止过拟合。其目标函数为：

逻辑回归正则化参数选择实验报告：贝叶斯优化与网格搜索的效率对比本实验旨在对比贝叶斯优化（Bayesian Optimization）与网格搜索（Grid Search）在逻辑回归模型正则化参数（如L1/L2正则化系数）选择中的效率差异，评估两种方法在参数搜索速度、模型性能及计算资源消耗等方面的表现。

逻辑回归特征重要性排序实验报告：不同特征选择方法的排序一致性验证在逻辑回归建模中，特征重要性排序直接影响模型可解释性和特征工程策略。本实验旨在验证三种常用特征选择方法生成的排序一致性：

NJU-SME 人工智能（三） -- 正则化 + 分类 + SVM目录1. 正则化2. 分类1. Logistic regression2. softmax 多分类3. 评估指标

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【逻辑回归】从线性模型到逻辑回归标签：逻辑回归 | 机器学习 | 二元分类 | 隐含变量 | 初学者如果你刚刚学完线性回归，却发现它一遇到“买/不买”这类 Yes/No 问题就失灵，这篇就是为你写的。不需要任何高级数学，只要会加乘、能看懂漫画就能跟上。文末附 Python 逐行代码，复制即可跑。