[3]机器学习算法(一):逻辑回归模型(Logistic Regression, LR)原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39910711/article/details/81607386 [4]逻辑回归(logistic regression)原理详解原文链接:https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/81328402 [5]史上最直白的logistic regression教程 之 一原文链接:https...
label=[] for i in df['Class'][0:3349]: if i=='SEKER': label.append(0) else: label.append(1) x1=df['MajorAxisLength'][0:3349] x2=df['MinorAxisLength'][0:3349] train_data=list(zip(x1,x2,label)) class Logistic_Regression: def __init__(self,traindata,alpha=0.001,circle=10...
class Logistic_Regression: def __init__(self,traindata,alpha=0.001,circle=1000,batchlength=40): self.traindata=traindata #训练数据集 self.alpha=alpha #学习率 self.circle=circle #学习次数 self.batchlength=batchlength #把3349个数据分成多个部分,每个部分有batchlength个数据 self.w=np.random.normal...
importnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnsfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionCVfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler## 读取train和test数据,并进行预处理:填充空缺,str转int类型转换,以及尺度归一化path ='./titanic/'trainset = pd.read_csv(path +'train.csv') testset = pd.read_cs...
逻辑回归(Logistic Regression),又称为 logistic 回归分析,是一种广义的线性回归模型,通常用于解决分类问题。虽然名字里有“回归”,但实际上它属于机器学习中的监督学习方法。逻辑回归最初用于解决二分类问题,它也可以通过一些技巧扩展到多分类问题。在实际应用中,我们通常使用给定的训练数据集来训练模型,并在训练结束后...
逻辑回归(Logistic Regression)详解 逻辑回归也称作logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,属于机器学习中的监督学习。其推导过程与计算方式类似于回归的过程,但实际上主要是用来解决二分类问题(也可以解决多分类问题)。通过给定的n组数据(训练集)来训练模型,并在训练结束后对给定的一组或多组数据(测试集)...
LogisticRegression 参数 liblinear logistic调参 目录 ***训练部分*** 1.读取数据 2.准备数据 3.默认参数的Logistic Regression 4.Logistic Regression+GridSearchCV 超参数调优 ***测试部分*** 1.读取数据 2.准备数据 3.生成预测的结果 本demo以kaggle 2015年举办的Otto Group Product Classification Challenge竞赛...
最近阿里公开其自主研发的MLR(Mixed Logistic Regression)算法,通过分片线性的方式,使其可以直接在原始空间学习非线性关系,实现拟合非线性的平面。最后,当然还可以使用近几年很火的DNN来自动提取特征了,再接一个LR或者softmax,但很可能会遇到过拟合的问题以及模型的稳定性都是一个值得商榷的问题。
# 比如在logistic regression当中，一般我们的概率判定边界为0.5，但是我们可以把阈值设定低一些，来提高...
另外一种,将Sigmoid激活函数换成softmax函数,相应的模型也可以叫做多元逻辑回归(Multinomial Logistic Regression),即可适用于多分类的场景。softmax函数简单来说就是将多个神经元(神经元数目为类别数)输出的结果映射到各输出的占比(范围0~1, 占比可以理解成概率),我们通过选择概率最大输出类别作为预测类别。 如下soft...