跟着AI学AI(2): 逻辑回归
回答：离群值是指在数据集中与其他数据点相比具有异常值的数据点。离群值可能是由于测量误差、数据录入错误、数据采集问题或真实的异常情况引起的。离群值可能会对数据分析和建模产生负面影响，因为它们可能会导致模型过拟合或欠拟合，从而降低模型的准确性和可解释性。例如，在一个身高数据集中，如果有一个人的身高明显高
机器学习：基于逻辑回归对优惠券使用情况预测分析
逻辑回归模型虽然名字中有回归两字，其本质却是分类模型。分类模型与回归模型的区别在于其预测的变量不是连续的，而是离散的一些类别，以最常见的二分类模型为例，分类模型可以预测一个人是否会违约、客户是否会流失、肿瘤是属于良性肿瘤还是恶性肿瘤等
通过逻辑回归和感知器算法对乳腺癌数据集breastCancer和鸢尾花数据集iris进行线性分类
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逻辑回归（Logistic Regression）原理及其应用
本内容主要从逻辑回归应用场景、逻辑回归原理、逻辑回归应用案例，主要是癌症分类预测，还有分类评估方法，主要包含精确率、召回率、F1-score、AUC曲线和ROC指标。
增加sklearn逻辑回归拟合能力的解决方案
本文主要介绍了增加sklearn逻辑回归拟合能力的解决方案，希望对新手有所帮助。文章目录1. 问题描述2. 解决方案 2.1 不建议的解决方案 2.2 推荐的解决方案
pytorch 实现逻辑回归
简单说明一下任务，想在一个正方形的区域内生成若干点，然后手工设计label，最后通过神经网络的训练，画出决策边界假设：正方形的边长是2，左下角的坐标为（0，0），右上角的坐标为（2，2）然后我们手工定义分界线 y = x ，在分界线的上方定义为蓝色，下方定义为红色。
哈工大2022机器学习实验二：逻辑回归
逻辑回归，又意译为对率回归，虽然它的名字中带“回归”，但它是一个分类模型。它的基本思想是直接估计条件概率P(Y|X)的表达式，即给定样本X=x，其属于类别Y的概率。
人工智能算法一&逻辑回归
人工智能算法一&逻辑回归
手把手教你深度学习和实战-----逻辑回归算法
文本从基础的角度对逻辑回归进行了一个讲解，手动推导了逻辑回归的梯度下降法
PyTorch实战——线性回归在 cpu、gpu下的运行过程
class LinearRegressionModel(nn.Module):#定义一个类，然后继承nn模块下的一个Module功能def __init__(self,input_dim,output_dim):#一个线性回归模型，给出x，y，训练出w，b，是的y=wx+b成立self.linear
sklearn实现逻辑回归_以python为工具【Python机器学习系列（十）】
sklearn实现逻辑回归_以python为工具【Python机器学习系列（十）】1.线性逻辑回归2.非线性逻辑回归3.乳腺癌数据集案例
逻辑回归原理梳理_以python为工具 【Python机器学习系列（九）】
逻辑回归原理梳理_以python为工具 【Python机器学习系列（九）】1.传统线性回归2.引入sigmoid函数并复合3. 代价函数4.似然函数也可以5. python梯度下降实现逻辑回归
【机器学习】数据科学基础——机器学习基础实践（一）
【机器学习】数据科学基础——机器学习基础实践，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
机器学习笔记(5)——逻辑回归
上一篇：机器学习笔记(4)——多变量线性回归逻辑回归实际是一种有监督学习中的分类算法，称为回归是历史原因前言前面我们已经学习了线性回归，线性回归适用于预测一个连续值，就是说预测值可能的范围存在连续，比如前面讲的房价问题，房价可能的值就是一个连续的范围（比如0~10w)，但是它不能很好的处理分类问题，
DataScience：逻辑回归之金融评分卡模型的简介、构建、开发、使用过程之详细攻略
DataScience：逻辑回归之金融评分卡模型的简介、构建、开发、使用过程之详细攻略目录逻辑回归之金融评分卡模型的简介、构建、开发、使用过程金融评分卡模型的简介1.1、评分卡的起源1.2、评分卡模型分类1.3、评分卡模型的应用1.4、评分卡的优缺点金融评分卡模型的构建、开发、使用过程逻辑回归之金融
机器学习分类算法之Logistic 回归（逻辑回归）
目录什么是逻辑回归？Sigmoid 函数似然函数梯度下降判定边界损失函数逻辑回归优点逻辑回归缺点代码实现Logistic Regression参数详解正则化选择参数：penalty优化算法选择参数：solver其他参数代码案例结果显示每文一语什么是逻辑回归？逻辑回归算法是用来解决分类问题的。回归与分
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