逻辑回归

黑客思维者

机器学习008:监督学习【回归算法】（逻辑回归）--AI世界的“是非判断题大师”今天我们要认识一位特别的朋友——逻辑回归算法。别看它名字里带着“回归”，它可是分类问题中的明星选手呢！

机器学习入门：逻辑回归超详细学习笔记（含案例+代码）作为机器学习初学者，逻辑回归是我接触的第一个分类算法。它原理清晰、应用广泛，而且是理解深度学习中激活函数、损失函数的基础。这篇笔记结合我的学习过程，从基础概念到实战案例，一步步拆解逻辑回归，适合和我一样的新手入门~

机器学习--逻辑回归逻辑回归是一种用于解决二分类问题的统计方法，尽管名称中包含"回归"，但实际上是一种分类算法。它通过将线性回归的输出映射到Sigmoid函数，将预测值转换为概率值（0到1之间），从而进行分类决策。

机器学习——逻辑回归逻辑回归是一种用于解决二分类问题的统计方法，尽管名称中包含"回归"，但实际上是一种分类算法。它通过将线性回归的输出映射到Sigmoid函数，将预测值转换为概率值（0到1之间），从而进行分类决策。

机器学习算法之逻辑回归下上文：https://blog.csdn.net/2201_75573294/article/details/155826612?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=155826612&sharerefer=PC&sharesource=2201_75573294&sharefrom=from_link

一招定胜负

逻辑回归调优三板斧：参数调整、阈值设定、数据集平衡在上一篇博客中我们建立的逻辑回归模型解决了银行贷款的二分类问题，但是不知道大家有没有注意到我们当时的召回率是非常低的，只有百分五十左右，这一次，我们就来学习如何进行逻辑回归的调优。

爱打代码的小林

python基础（逻辑回归例题）在逻辑回归建模中，“过拟合”是绕不开的坑——当模型在训练数据上表现完美，却在新数据上一塌糊涂时，大概率是模型复杂度超出了数据所能支撑的范围。而惩罚因子（也叫正则化参数），正是我们解决过拟合、平衡模型拟合度与泛化能力的核心工具。

逻辑回归简介逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛应用于分类问题的统计学习方法，尤其擅长处理二分类问题。尽管名字中带有"回归"，但它实际上是一种分类算法。逻辑回归通过Sigmoid函数将线性回归的输出映射到(0,1)区间，从而得到样本属于某一类别的概率。

铅笔侠_小龙虾

深度学习理论推导--二分类逻辑回归当你迷茫的时候，请回头看看目录大纲，也许有你意想不到的收获前面讲到几篇，都是线性回归问题的求解，目标是找到一条直线来拟合，求解方式有最小二乘法，正规方程，梯度下降法。现在讲讲另一种回归问题，就是逻辑回归，也就是分类问题，分类问题也包括二分类与多分类问题。

一招定胜负

逻辑回归核心原理与实践指南各位同学，大家刚学完线性回归，知道它能帮我们预测连续值——比如根据房屋面积预测房价。但如果遇到“判断邮件是不是垃圾邮件”“病人是否患病”这类分类问题，线性回归就有些力不从心了。今天我们就来学习专门解决二分类问题的“逻辑回归”，它本质是线性回归的“分类化改造”，咱们一步步把它讲透。

机器学习算法之线性回归&逻辑回归一、线性回归1.线性回归算法线性回归是利用数理统计种回归分析，来确定或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

weixin_45776000

逻辑回归（Logistic Regression）进行多分类的实战一、多分类策略逻辑回归处理多分类主要有三种策略：预测时选择概率最高的类别Scikit-learn默认使用此方法

一招定胜负

机器学习算法二：逻辑回归今天继续进行机器学习算法的学习，在上一篇博客中我们介绍了knn算法和线性回归。逻辑回归其实是在线性回归的基础上演变出来的。

爱打代码的小林

机器学习基础（线性，逻辑回归）线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。相关关系：包含因果关系和平行关系因果关系：回归分析【原因引起结果，需要明确自变量和因变量】平行关系：相关分析【无因果关系，不区分自变量和因变量】

黑客思维者

Scikit-learn四大分类算法实战：逻辑回归、SVM、决策树、随机森林在机器学习工程落地中，逻辑回归、SVM、决策树、随机森林堪称“常青树”——它们不像深度学习模型那样依赖海量数据和算力，却能在80%的业务场景中稳定输出效果，尤其适合中小规模数据集、快速迭代的业务需求。但很多工程师只停留在“调包调用”层面，对“为什么这么选”“底层逻辑是什么”“实际开发踩什么坑”知之甚少。

Kaggle Binary Classification with a Bank Dataset逻辑回归实现（准确率0.94539）非结构化数据（Unstructured Data） -> PyTorch/TensorFlow 的主场

会挠头但不秃

2.逻辑回归模型逻辑回归是用来做2分类的任务（好与坏，健康和不健康）这个函数的值域∈[ 0, 1 ]和线性回归的原理一样，用多组w权重和b来表示z，然后把 z 带入sigmoid函数中，映射得到[0,1]的值，可以理解为概率，然后我们可以设定，＞50%是健康的，＜50%是不健康的

[工程实战] 攻克“数据孤岛”：基于隐语纵向联邦学习的金融风控建模全解析在金融下沉市场（如农村信贷），风控面临着典型的“冷启动”困境：银行（资金方）：拥有资金和信贷审核能力，但面对“信用白户”（无征信记录的农村用户），缺乏判断依据，不敢贷。

硅基计划4.0 算法 FloodFill算法所谓FloodFill算法，本质上就是一种类似于洪水漫过的思想，即把题目中符合要求的区域都遍历到，而且内部是一个个的连通块

sklearn学习（5）线性回归和逻辑回归sklearn的线性回归在LinearRegression类，而逻辑回归在LogisticRegression类