逻辑回归模型 (Logistic regression，LR)，又称对数几率模型。 由于逻辑回归模型简单，可解释强，易实现，广泛应用于机器学习、深度学习、推荐系统、广告预估、智能营销、金融风控、社会学、生物学、经济学等领域。

2022年4月14日 · 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）进行分类。 其中每一组数据都是由p 个指标构成。 逻辑回归是用来进行分类的。 例如，我们给出一个人的 [身高，体重] 这两个指标，然后判断这个人是属于” …

2019年3月29日 · 逻辑回归（Logistic Regression）是用于处理因变量为分类变量的回归问题，常见的是二分类或二项分布问题，也可以处理多分类问题，它实际上是属于一种分类方法。 这时，直线上方所有样本都是正样本y=1，直线下方所有样本都是负样本y=0。 因此我们可以把这条直线成为 决策边界。 值得注意的一点， 决策边界并不是训练集的属性，而是假设本身和参数的属性。 因为训练集不可以定义 决策边界，它只负责 拟合参数；而只有参数确定了，决策边界才得以确 …

LR 属于广义线性模型，表达能力有限，经过离散化后，每个变量有单独的权重，这相当于引入了非线性，能够提升模型的表达能力，加大拟合；

2021年1月11日 · 在 统计学中，线性回归（Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析，这种函数是一个或多个被称为回归系数的模型参数的线性组合 。 只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的称为多元回归。 回归算法源于统计学理论,它可能是机器学习算法中产生最早的算法之一,其在现实的应用非常广泛,包括使用其他经济指标预测股票市场指数,根据喷射流的特征预测区域内 …

逻辑回归是一种广义线性回归模型，是 Sigmoid 函数归一化后的线性回归模型，常用来解决二元分类问题，可解释性强。 它假设数据服从伯努利分布，通过梯度下降法对其损失函数（极大似然函数）求解，以达到数据二分类的目的。 逻辑回归是用来计算 "事件=Success" 和 "事件=Failure" 的概率。 逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。 它可以处理各种类型的关系，因为它对预测的相对风险指数或使用了一个非线性的 \log 转换。 它广泛的用于分类问题。 基本原理是 其函数 …

线性回归 (Linear Regression) 是一种用于预测连续值的最基本的机器学习算法，它假设目标变量 y 和特征变量 x 之间存在线性关系，并试图找到一条最佳拟合直线来描述这种关系。 线性回归的目标是找到最佳的 w 和 b，使得预测值 y 与真实值之间的误差最小。 常用的误差函数是均方误差 (MSE)： y_i 是实际值。 y_pred_i 是预测值。 n 是数据点的数量。 我们的目标是通过调整 w 和 b ，使得 MSE 最小化。 如何求解线性回归？ 最小二乘法是一种常用的求解线性回归的方法， …

2019年11月14日 · 逻辑回归（Logistic Regression）是一种广义线性回归。 线性回归解决的是回归问题，预测值是实数范围，逻辑回归则相反，解决的是分类问题，预测值是 [0,1]范围。 所以逻辑回归名为回归，实为分类。 接下来让我们用一句话来概括逻辑回归 (LR): 逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。 这句话包含了五点，接下来一一介绍： 任何的模型都是有自己的假设，在这个假设下模型才 …

Logistic Regression (aka logit, MaxEnt) classifier. This class implements regularized logistic regression using the ‘liblinear’ library, ‘newton-cg’, ‘sag’, ‘saga’ and ‘lbfgs’ solvers. Note that regularization is applied by default. It can handle both dense and sparse input.

LR模型可以被认为就是一个被Sigmoid函数（logistic方程）所归一化后的线性回归模型！ 逻辑回归 (Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是 ...