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目录
1.计算概率
2.损失和正则化
2.1 逻辑回归的损失函数
2.2 逻辑回归中的正则化文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-515271.html
3.参考文献文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-515271.html
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入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 目录 一、逻辑回归简介与用途 二、逻辑回归的理论推导 1、问题描述和转化 2、初步思路：找一个线性模型来由X预测Y 3、Sigmoid函数（逻辑函数） 4、刚刚的
在分类问题中，你要预测的变量 y是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。 在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是
目录 一，原理 二，python代码 2.1 数据集的格式 2.2 代码 三，适用条件 回归 ： 假设存在一些数据点，用一条直线或者曲线或折现去拟合这些点就叫做回归。也就是找出平面点上两个轴变量之间的函数关系，或者其他坐标系下的变量间关系。一句话就是：回归就是
案例： 在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；之前我们也谈到了肿瘤分类问题的例子，区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。 二元分类问题： 将因
目录 一、逻辑回归简介及应用 二、逻辑回归的原理 （1）sigmoid函数 （2）输入和输出形式 （3）基于目标函数求解参数w 三、逻辑回归代码复现 logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例
💥 项目专栏：【Python实现经典机器学习算法】附代码+原理介绍 👑 最近粉丝群中很多朋友私信咨询一些决策树、逻辑回归等机器学习相关的编程问题，为了能更清晰的说明，所以建立了本专栏 专门记录基于原生Python实现一些入门必学的机器学习算法 ，帮助广大零基础用户
💥 项目专栏：sklearn实现经典机器学习算法(附代码+原理介绍) 🌟 哈喽，亲爱的小伙伴们，你们知道吗？最近我们的粉丝群里有好多小可爱私信问我一些关于决策树、逻辑回归等机器学习的超级有趣的问题呢！🌈 为了让大家更轻松地理解，我决定开一个超可爱的专栏，叫做
效果一览 文章概述 多元回归预测 | Matlab基于逻辑回归(Logistic Regression)的数据回归预测，多输入单输出模型 评价指标包括:MAE、RMSE和R2等，代码质量极高，方便学习和替换数据。要求2018版本及以上。 部分源码
1.1 Logistic回归的介绍 逻辑回归（ Logistic regression ，简称 LR ）是一种经典的二分类算法，它将输入特征与一个sigmoid函数进行线性组合，从而预测输出标签的概率。该算法常被用于预测离散的二元结果，例如是/否、真/假等。 优点： 实现简单。Logistic回归的参数可以用极大似然
导入所需的库 分类问题的例子包括：将电子邮件识别为垃圾邮件或非垃圾邮件，或者确定肿瘤是恶性还是良性。这些都是二分类的例子，其中有两种可能的结果。结果可以用 ‘positive’/‘negative’ 成对描述，如’yes’/\\\'no, ‘true’/‘false’ 或者 ‘1’/‘0’. 分类数据集的绘图
