逻辑回归

【机器学习chp6】对数几率回归推荐文章1，其中解释了负log似然损失等价于交叉熵损失。【王木头·从感知机到神经网络】-CSDN博客推荐文章2，其中有牛顿法的介绍

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11.19机器学习_逻辑回归逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归，但是它与回归之间有一定的联系。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。

逻辑回归LR(Logistic Regression)原理以及代码实践逻辑回归LR(Logistic Regression)原理以及代码实践简介逻辑回归应该算得上是机器学习领域必须掌握的经典算法之一，并且由于其简单有效、可并行化、可解释性强等优点，至今仍然也是分类问题中最基础和最受欢迎的算法之一。尽管它的名字里面有“回归”两字，但是实际上它是用来做分类的，“逻辑”两字是其英文名字“Logistic”的音译，实际上是来自于该方法中使用的Logit函数。逻辑回归可以用于一些常见的分类问题，比如垃圾邮件过滤、网上虚假交易识别、肿瘤恶性或者良性的判断等。逻辑回归处理的问题可以简单

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【西瓜书】对数几率回归（逻辑回归）的概念与表示

11.19 机器学习-岭回归+拉索回归+逻辑回归# 欠拟合训练不够# 过拟合训练太够了噪声也学进去了# 一般来说w的值越大误差越大 w的值小误差小但也不能太小不然失去了应用的意义

机器学习day7-线性回归3、逻辑回归、聚类、SVC模型在训练数据上表现不佳，在新的数据上也表现不佳，常发生在模型过于简单无法处理数据中的复杂模式时。特征：

【人工智能】从零开始用Python实现逻辑回归模型：深入理解逻辑回归的原理与应用解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界《Python OpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！

【第4章 | 分类与逻辑回归】(python机器学习）二项逻辑回归• Binomial logistic regression model是一种分类模型• 由条件概率P(Y|X)表示的分类模型

机器学习实战笔记30-31：逻辑回归及对应调参实验代码求解对偶问题：如果数据量小但特征很多可以改成true一般可以设置max_iter 大一些而tol小一些

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【机器学习】突破分类瓶颈：用逻辑回归与Softmax回归解锁多分类世界💗💗💗欢迎来到我的博客，你将找到有关如何使用技术解决问题的文章，也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业，我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章，也欢迎在文章下方留下你的评论和反馈。我期待着与你分享知识、互相学习和建立一个积极的社区。谢谢你的光临，让我们一起踏上这个知识之旅！

逻辑回归处理非线性关系与支持向量机的性能对比逻辑回归是一种常用的线性分类方法，通常用于处理线性关系的二分类任务。但是，对于非线性问题，传统的逻辑回归模型可能表现不佳，因为它假设数据可以被一个线性决策边界分割开来。为了使逻辑回归能够处理非线性关系，我们可以采取一些方法，比如特征变换和多项式扩展，从而提升逻辑回归在非线性数据集上的表现。

大数据-210 数据挖掘机器学习理论 - 逻辑回归 scikit-learn 实现 penalty solver上节我们完成了如下的内容：正则化参数，LogisticRegression默认带了正则化项，penalty参数可选择的值有1和2，分别对应L1的正则化和L2的正则化，默认是L2的正则化。在调参时如果我们主要的目的只是为了解决过拟合，一般penalty选择L2正则化就够了，但是如果选择L2正则化后还是过拟合，即预测效果差的时候，就可以考虑L1正则化。另外，如果模型的特征非常多，我们希望一些不重要的特征系数归零，从而让模型稀疏化的话，也可以使用L1正则化。 penalty参数的选择会影响我们损失函数优化算法

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普通人要学会利用优势赚钱，而不是盲目跟风昨晚路过一面包店，于是进去买了点面包。我买面包的目的很简单，就是当早饭吃，因为自己做吧，太麻烦，还费时间，又不想下去买，还是买点面包比较实在。

分类算法——逻辑回归详解逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛使用的分类算法，特别适用于二分类问题。尽管名字中有“回归”二字，逻辑回归实际上是一种分类方法。下面将从底层原理、数学模型、优化方法以及源代码层面详细解析逻辑回归。

机器学习之逻辑回归机器学习中线性回归可以用来做预测，经典的例子就是房价预测。逻辑回归主要解决的问题是二分类问题，通过 Sigmoid 函数，输出的结果是一个概率（0，1），逻辑回归的损失函数通过交叉熵来实现。本文将通过 Sklearn 实现逻辑回归。

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使用 BERT 和逻辑回归进行文本分类及示例验证在自然语言处理领域中，文本分类是一项至关重要的任务。本文将详细介绍如何结合 BERT 模型与逻辑回归算法来实现文本分类，并通过实际示例进行验证。

【机器学习】逻辑回归逻辑回归是一种用于二分类问题的统计学习方法，尽管名字带有“回归”，但它实际用于解决分类问题。与线性回归不同，逻辑回归预测的是数据点属于某个类别的概率。本教程将详细介绍逻辑回归的核心概念，包括模型的推导、损失函数、梯度下降优化、决策边界的可视化等。全程将使用numpy实现逻辑回归，最后我们会使用sklearn实现并验证结果。

AI 自学 Lesson3 - 逻辑回归（LR）逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于分类问题的统计模型，尽管名字里有“回归”，但它主要用于解决二元分类（binary classification）或多类分类问题。与线性回归不同，逻辑回归输出的是一个概率，通过设置阈值将概率转换为类别。

逻辑回归公式推导-详细版逻辑回归的损失函数（或称为代价函数）是用于衡量模型预测结果和真实结果之间差距的一个函数。它通常采用对数似然损失函数（Log-Loss），也称为交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）。我们通过最大化似然函数来推导它，并将其转化为最小化损失函数的形式。

监督学习之逻辑回归逻辑回归是一种用于二分类（binary classification）问题的统计模型。尽管其名称中有“回归”二字，但逻辑回归实际上用于分类任务。它的核心思想是通过将线性回归的输出映射到一个概率值，以进行类别预测。