机器学习：逻辑回归——原理与代码实现
一 逻辑回归
线性回归虽然简单，却有丰富的变化。其形式如下（为书写方便，偏置写进权重向量）：$$y=\mathbf{w^Tx}$$考虑单调可微函数\(g\),令\(g(y)=\mathbf{w^Tx}\),在形式上仍然是线性回归，但实质...
逻辑回归 梯度
深度学习：逻辑回归
深度学习（Deep Learning）是机器学习（Machine Learning）的一大分支，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。
逻辑回归（Logistic Regression，也译作“...
sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现
线性逻辑回归
本文用代码实现怎么利用sklearn来进行线性逻辑回归的计算，下面先来看看用到的数据。
这是有两行特征的数据，然后第三行是数据的标签。
python代码
首先导入包和载入数据
写一个画图的函数，把这些数据表示...
python实现逻辑回归的方法示例
本文实现的原理很简单，优化方法是用的梯度下降。后面有测试结果。
先来看看实现的示例代码：
# coding=utf-8
from math import exp
import matplotlib.pyplot as plt
imp...
scikit学习逻辑回归模型tfidfvectorizer
我正在尝试使用scikit learn创建一个逻辑回归模型，并使用下面的代码。我使用9列作为特征(X)和一列作为标签(Y)。当尝试拟合时，我得到一个错误ValueError:找到样本数不一致的输入变量: 9,560000“，尽管之前X和Y的...
逻辑回归原理小结
逻辑回归是一个分类算法，它可以处理二元分类以及多元分类。虽然它名字里面有“回归”两个字，却不是一个回归算法。那为什么有“回归”这个误导性的词呢？个人认为，虽然逻辑回归是分类模型，但是它的原理里面却残留着回归模型的影子，本文对逻辑回...
在逻辑回归的背景下理解np.where()
我目前正在学习由Andrew Ng在Coursera上教授的深度学习专业化。在第一个任务中，我必须定义一个预测函数，并想知道我的替代解决方案是否与实际解决方案一样有效。请让我知道我对np.where()函数的理解是否正确，因为我已经在ALT...
逻辑回归-模型准确度得分与预测不符
为二分类任务创建了一个非常简单的scikit学习逻辑回归模型。训练和测试集被拆分。使用相同数据集的随机森林模型和决策树的准确率约为0.9。以下是logistic回归模型：logreg_model = LogisticRegression(r...
在逻辑回归中使用sklearn中的accuracy_score时出错
我正在使用Elastic Net正则化方法进行Logistic回归。我试图预测哪些变量是正相关的，哪些是负相关的。运行accuracy_score(y_true，y_pred)后出现错误，但我得到一个错误：ValueError:找到样本数量...
关于简单逻辑回归的Optim.jl
我知道以前有人问过这个问题，但Logistic regression in Julia using Optim.jl提供的答案不再有效。我的代码看起来像这样...sigmoid(x) = 1 ./ (1 .+ exp.(-x));
func...