逻辑回归

过期的秋刀鱼！

机器学习-逻辑回归的成本函数要用梯度下降，对模型进行训练，代价函数最好是凸函数，这样用梯度下降优化的时候，可以找到全局最小值，在线性回归中，成本函数是，均方误差，计算预测值和真实值的差值的平方，然后取平均值，来衡量模型的效果，线性回归他是凸函数，可以好到全局最小值，但是逻辑回归则也用这个方法不行，逻辑回归处理的是分类问题，是0-1之间的概率，用均方误差会遇到局部最小值，如图所示，

79~87逻辑回归f最大似然估计MLE：其核心思想是在给定观测数据的前提下，寻找一组参数值，使得这组参数下观测数据出现的概率（即似然函数）最大

声声codeGrandMaster

逻辑回归-泰坦尼克号逻辑回归是深度学习中最基础的分类算法之一，虽然名字里有 “回归”，但它本质上解决的是二分类问题（比如判断 “是垃圾邮件” 或 “不是”、“图像是猫” 或 “不是”）。

【Python机器学习】线性回归与逻辑回归：从原理到 Scikit-learn 实战目录1. 引言：机器学习的基石——线性模型2. 线性回归：预测连续值的艺术2.1 模型假设与数学表达2.2 损失函数：衡量预测误差

过期的秋刀鱼！

week3-机器学习-逻辑回归模型介绍和决策边界上周进行了线性慧慧的学习，本周将学习分类其中输出变量Y只能输出一小部分可能得值之一，而不是无限范围内的任意可能值，线性回归不是分类问题的良好算法，本周将学习逻辑回归，这是当今最流行，最广泛的学习算法，之一分类的例子，判断一个邮件是否为垃圾邮件判断在线金融交易是否欺诈，肿瘤分类是恶性或者良性在这些例子中，希望输出的结果只有两个可能值之一，是或者否，这种两个可能输出的分类叫做二元分类，二元指的是两个可能的类别，或者可能得分类，其中可用no,或者 yes来表示，也可以用 FALSE,TRUE .0 ,

机械学习逻辑回归——银行贷款案例模型没有训练好模型在训练集上的表现良好，在数据集上就不行了造成这种情况可能有以下原因：1.模型参数过于复杂

机器学习--逻辑回归相关案例通过网盘分享的文件：creditcard.csv 链接: https://pan.baidu.com/s/175T6Pjb_BWcc47S1bCciSQ 提取码: qm8f

黑客思维者

机器学习014:监督学习【分类算法】（逻辑回归）-- 一个“是与非”的智慧分类器今天，我们要认识一位特殊的“朋友”——逻辑回归（Logistic Regression）。别看名字里有“回归”两个字，它可是个不折不扣的分类大师，专门负责回答“是”或“不是”、“好”或“坏”、“A类”或“B类”这类二选一的问题。

黑客思维者

机器学习012:监督学习【回归算法】（对比）-- AI预测世界的“瑞士军刀”今天我们要聊的是回归算法——这是AI世界里最实用、最基础的工具箱。想象一下这样的场景：这些看似不同的问题，其实都需要从数据中找到规律，做出预测或判断。今天我们就来认识回归算法家族的“五大明星”。

机器学习第二部分----逻辑回归逻辑回归是一种用于解决二分类问题的统计学习方法，虽名含“回归”，实为分类模型。它通过将线性回归的输出映射到 [0,1]区间，表示样本属于某一类别的概率。

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。