逻辑回归

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

机器学习回顾——逻辑回归逻辑回归是一种用于分类问题的统计学习方法，属于广义线性模型（GLM）家族。虽然名称中包含"回归"，但它主要用于解决二分类问题（Binary Classification）。通过扩展，它也可以处理多分类问题（Multinomial Logistic Regression），此时通常称为Softmax回归。

吴恩达机器学习作业二：线性可分逻辑回归线性可分逻辑回归是逻辑回归在线性可分数据集上的应用形式，它结合了线性模型的结构和逻辑回归的概率解释，用于解决二分类问题。其核心特点是：存在一个线性超平面能够将两类样本完全分开，且模型通过逻辑函数（sigmoid）将线性输出映射为类别概率。

一车小面包

逻辑回归从0到1Logistic 回归算法，又叫做逻辑回归算法，或者 LR 算法（Logistic Regression），它是一个分类算法，主要用来解决的是二分类问题，比图像识别、垃圾邮件处理、预测天气、疾病诊断等。

数学建模 15 逻辑回归与随机森林用途：通过已有数据，计算出线性方程的参数w后，可以用于预测某一个物品属于某一类的概率，[0,1];求解思想：逻辑回归通过最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）学习参数w，核心思想是：找到一组w，使得 “所有训练样本的实际类别（y=1 或 y=0）与模型预测的概率（P (y=1|x)）尽可能一致”。

牛客周赛 Round 105A.小苯的xor构造题目描述小红喜欢整数 k，他想让小苯构造两个不相等的非负整数，使得两数的异或和等于 k。

巫婆理发222

正向传播与反向传播（神经网络思维的逻辑回归）神经网络的计算过程都是按照前向或者反向传播i过程来实现的，首先计算出神经网络的输出，紧接着进行一个反向传输操作，后者我们用来计算对应的梯度或者导数。

机器学习——04 逻辑回归逻辑回归是一种常用于解决二分类问题的机器学习算法，也就是把数据分成两个类别；应用场景1：预测疾病的情况，比如判断是否感染新冠病毒，就是在“是阳性”和“不是阳性”这两个类别里做判断。逻辑回归可以通过分析一些相关的特征数据，来预测一个人是否可能患病；

机器学习算法系列专栏：逻辑回归（初学者）逻辑回归本质是二分类概率建模，通过以下步骤实现：目标：将原始数据转化为适合模型输入的格式核心目的：让所有特征在模型中具有同等重要性，提升算法性能和稳定性

Sunhen_Qiletian

机器学习实战：逻辑回归核心技术全面解析与银行风控深度应用（一）全面掌握逻辑回归的核心技术：正则化原理可视化、交叉验证参数详解、SMOTE算法原理解析，以及完整的信用卡欺诈检测实战案例

我要学习别拦我～

逻辑回归建模核心知识点梳理：原理、假设、评估指标与实战建议逻辑回归（Logistic Regression）是一种经典且常用的分类模型，尤其适用于解决二分类问题，比如：预测用户是否会流失、邮件是否为垃圾邮件、肿瘤是否为恶性等。在数据分析和机器学习的实战中，逻辑回归因其高效、可解释性强的特性，常作为模型构建的首选之一。

机械学习中的一些优化算法（以逻辑回归实现案例来讲解）混淆矩阵是机器学习中评估分类模型性能的重要工具，尤其适用于二分类或多分类任务。它通过展示模型预测结果与实际标签的匹配情况，帮助理解模型的错误类型（如假阳性、假阴性等）。以下通过二分类场景为例，结合图示和概念解析混淆矩阵的核心内容。

机器学习（13）：逻辑回归逻辑回归的输入是线性回归的输出线性回归的输出是连续值（如 h(w)=w1x1+w2x2+...+b），而 sigmoid 函数可以将这个连续输出映射到 [0, 1] 区间，使其具备概率含义。

小关会打代码

机器学习第三课之逻辑回归（二）LogisticRegression目录简介一.分类评估⽅法1.混淆矩阵2.精确率(Precision)与召回率(Recall)3.F1-score