逻辑回归算法原理是什么(
逻辑回归算法原理是什么??？
逻辑回归算法原理一🍁🤪_-🦟🐳、明确答案逻辑回归是一种用于解决二分类问题的统计学习方法🎟😶-_🐾⭐️。它通过拟合一个逻辑函数来预测一个实例属于某个特定类别的概率🐔🦄——_🐆，从而进行分类🐋♠——🐝🦘。逻辑回归的核心是逻辑函数🐯_-🐑🌕，该函数将线性回归模型的输出值映射到0到1的范围内🌩_|🦬，以此表示属于某一类别的概率🕹🐕🦺——_💥。二🐀-_🌝😩、详细解释1. 逻辑回归的目标到此结束了？🌼——🦏🥅。
逻辑回归就是这样的一个过程🌲-😧：面对一个回归或者分类问题🦓——_🌼🌔，建立代价函数🌼🎱|_🐰，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数🦠-🤡，测试验证这个求解的模型的好坏😂|——🌟。Logistic回归虽然名字里带“回归”😈🍄_🏆🏓，但是它实际上是一种分类方法🦎-_🥈，主要用于两分类问题（即输出只有两种🐨😤————🐟😱，分别代表两个类别）*❄😸_🕷😊。回归模型中☁️——|🏵🌞，y是一个定性变量🐝*——-🐳，..
逻辑回归算法原理一🍁🤪_-🦟🐳、明确答案逻辑回归是一种用于解决二分类问题的统计学习方法🎟😶-_🐾⭐️。它通过拟合一个逻辑函数来预测一个实例属于某个特定类别的概率🐔🦄——_🐆，从而进行分类🐋♠——🐝🦘。逻辑回归的核心是逻辑函数🐯_-🐑🌕，该函数将线性回归模型的输出值映射到0到1的范围内🌩_|🦬，以此表示属于某一类别的概率🕹🐕🦺——_💥。二🐀-_🌝😩、详细解释1. 逻辑回归的目标到此结束了？🌼——🦏🥅。
逻辑回归就是这样的一个过程🌲-😧：面对一个回归或者分类问题🦓——_🌼🌔，建立代价函数🌼🎱|_🐰，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数🦠-🤡，测试验证这个求解的模型的好坏😂|——🌟。Logistic回归虽然名字里带“回归”😈🍄_🏆🏓，但是它实际上是一种分类方法🦎-_🥈，主要用于两分类问题（即输出只有两种🐨😤————🐟😱，分别代表两个类别）*❄😸_🕷😊。回归模型中☁️——|🏵🌞，y是一个定性变量🐝*——-🐳，..
逻辑回归算法🌎——*🤒：深入理解与应用逻辑回归😨-|🦡，作为数据科学领域的一项基石技术🦣🪰——|🐌，其核心理念是通过伯努利分布的假设😔🦥_|🎋，结合梯度下降法🌾⛳——🦄，将数据有效地二分类🌻|😔😯。它起源于简单的二分类问题🌱||🙉，通过sigmoid函数🐸🤮————🌺🐷，这个连续且可导的S形函数🤫😘_🎣，替代了非连续的阶跃函数😙——-😥💀，便于后续的迭代优化和导数计算🦈_|🌥。sigmoid函数🐰——🐊🎄，也被称为逻辑函还有呢？
在数据科学的海洋中🍂-*，预测问题如同灯塔🕸-——💮🌑，引导我们寻找规律🐵——🥏🐐。其中🍂|😣，逻辑回归——这个看似简单的二分类算法🦓🐦|-💮🦨，却是机器学习领域的一把关键钥匙✨_|*。它起源于线性回归的扩展🐺🦔——🖼，但处理的不再是连续数值🥀🐄_——🦜，而是离散的分类信息☘🤨__🐵。下面😱_✨，让我们一起深入理解这个伟大算法的逻辑🌟||🦅。回归到分类的桥梁逻辑回归由两部分构成😳🐗-——☹️：回归是什么🤨🎈————🐝。
逻辑回归、决策树、支持向量机算法三巨头?？
逻辑回归🐯——🐝🦈、决策树🐆_🪢、支持向量机算法三巨头1 逻辑回归首先逻辑回归是线性回归衍生过来的🐕🦺🤣————🦙🦚，假设在二维空间上🐫🐕-🌪🐤，本质上还是一条线*_🦠🐹，那么在三维空间🦖-|🐲，他就是一个平面🌲🐐-🤧。把数据分成两边😔🐤-|🦥😨，就是直的不能再直的一条线或者一个平面🪁♠__😩。那么假设现在我们有两个变量🕸🤐-🦂🦠，就是图中这两个变量♦_🦚，为什么假设y=1是坏客户的还有呢？
有时候🌲||🥌🌤，有序Logit(logistic)回归的数据也可以直接进行线性回归分析🦈🐁_😦🦆，而且结论上基本一致😶-_🌍，线性回归分析时要求因变量Y应该满足正态性🎑_|🐾，而有序Logit(logistic)回归则需要因变量Y为类别数据且有序🐙🤢-🐺。针对自变量X🦃🦭_-🦁，并没有特别的数据类型要求😿-**，如果是定量数据直接放入就好🐏🎐-🐂，如果是定类数据可能需要进行‘虚拟（哑）..
逻辑回归解决什么问题?？
问题一🐜🕷-🐸🐭：逻辑回归和SVM的区别是什么？各适用于解决什么问题两种方法都是常见的分类算法😓🦌——🎁，从目标函数来看🐀😑_👿🐝，区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重🦜--🌑🐂，减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑support vectors,也就是和分好了吧🌟🐡————🦘！
1🍃🤿_-🧐🦥、逻辑回归算法逻辑回归(Logistic Regression),与它的名字恰恰相反🦠😜_|🌈，它是一个分类器而非回归方法🎄-🤧，在一些文献里它也被称为logit回归😘🎨__🦎⛳、最大熵分类器(MaxEnt)*-|🍀、对数线性分类器等🐸🦁_🐼🧐。使用sklearn.linear_model中的LogisticRegression方法来训练有帮助请点赞🙄💮_——🍁😳。两个重要极限的推导两个重要极限(1) limθ→0sinθθ=1 (θ有帮助请点赞🎀_😾。
机器学习故事汇-逻辑回归算法?？
对于逻辑回归的求解😿-——☁️，已然沿用我们上次跟大家讨论的梯度下降算法😣-_🌳🐊。给出似然函数🐆|_🌷🦁，转换对数似然（跟线性回归一致）😌🐣——|🦂🎏，但是我们现在的优化目标却跟之前不太一样了🐽😩——_🌤🍄，线性回归的时候我们要求解的是最小值（最小二乘法）💐|🎯🐤，但是现在我们想得到的却是使得该事件发生得最大值🦎😚-_🥏🎑，为了沿用梯度下降来求解🤠🎟|-😐🦋，可以做一个有帮助请点赞🎟🦋-_🌏🦀。
首先我们给大家介绍一下逻辑回归的相关知识🐡🌍-|⚡️，逻辑回归的英文就是Logistic Regression🐑-🌏。一般来说🪴-🐜，逻辑回归属于判别式模型🦀😄——🌱♥，同时伴有很多模型正则化的方法🎋||🕷，具体有L0🤤😄-🌸，L1🌏🐀-|🐄，L2🦠🐐--😩，etc等等🎮🌛-|⛸😑，当然我们没有必要像在用朴素贝叶斯那样担心我的特征是否相关🦍-💥。这种算法与决策树🐖🐅——-🐲🥋、SVM相比🦂🐒_🐦，我们还会得到一个不错的概率解释后面会介绍👽🦜|🐅😥。