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机器学习

1、分类决策树 DecisionTreeClassifier() 2、逻辑回归算法 LogisticRegression() 3、一/多元线性回归算法 LinearRegression() 4、聚类算法 KMeans()

机器学习sklearn（58）：算法实例（十五）分类（八）逻辑回归（三）linear_model.LogisticRegression(二) 重要参数

3 梯度下降：重要参数max_iter 3.1 梯度下降求解逻辑回归     3.2 梯度下降的概念与解惑        3.3 步长的概念与解惑                  l2 = [] l2test = [] Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=420) for i in

深入解读逻辑回归LogisticRegression：适用于初学者

深入解读Logistic回归及其结果：回归系数，OR，odds 声明：本文并非原创，大部分整理自网络，有部分自己修改。 参考文献： 1、原文网址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_44befaf60102vznn.html 2、原文大量参考网址：http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/faq/general/odds_ratio.htm 3、ht

API解析------------在逻辑回归中predict()与score()的用法

# LogisticRegression是导sklearn包 from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 在逻辑回归中，先创建LR模型对象，之后再给模型对象传入数据进行分类 estimator = LogisticRegression(solver='liblinear', penalty='l2', C =0.5) # 传入的参数是测试的样本数据，返

Python 实现LogisticRegression小Demo

1.  加载数据（以csv格式，从本地文件导入） # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import sys import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing impor

Logistic回归（LogisticRegression，LR）

它名字叫回归，但其实是用来二分类的 logistic函数 = sigmoid曲线（S型曲线） 标准logistic函数：\(

LogisticRegression -逻辑回归/对率回归与三种优化算法（梯度下降/牛顿/拟牛顿与sklearn实现

文章目录1. 简介2. 实现思路2.1 迭代计算系数a. 梯度下降法b. 牛顿迭代法c. 拟牛顿法（BFGS2.2 Sigmoid 函数转化3. 数据尝试4. sklearn 实现4.1 参数介绍4.2 常用调用方法 1. 简介 逻辑回归即考察在样本各属性值前加上一个系数后的和（类似于加权平均），通过与阈值的比较实现