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逻辑回归是一种用于二分类问题的统计学习方法，尽管名字中含有“回归”，但实际上是一种分类算法。它的基本原理是通过建立一个线性模型，然后将线性输出映射到一个概率值，最终将这个概率值转换成二分类的预测结果。
下面是逻辑回归的基本原理：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-649753.html
线性模型： 首先，逻辑回归建立一个线性模型，将特征的线性组合映射到一个连续的实数范围。对于一个有n个特征的样本，线性模型可以表示为：
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K最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种基本的监督学习算法，用于分类和回归任务。其模型原理如下： 模型原理： 对于分类任务，KNN的原理可以概括为以下几个步骤： 训练阶段： 将训练数据集中的每个数据点与其标签一起存储。这些数据点和标签构成了训练样本。 预测阶段
梯度提升树（Gradient Boosting Trees）是一种集成学习方法，用于解决分类和回归问题。它通过将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强学习器，以逐步减小预测误差。下面是梯度提升树的模型原理和数学公式的解释。 模型原理： 损失函数（Loss Function）： 在梯度提升树中
多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）是一种前馈神经网络，用于解决分类和回归问题。它包含输入层、若干个隐藏层和输出层，每个神经元都与前一层的所有神经元连接，而隐藏层和输出层的神经元通过权重进行连接。这些权重在训练过程中调整以最小化损失函数，从而使模
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类和回归的监督学习算法，其基本思想是在特征空间中找到一个能够最大化分类间隔（Margin）的超平面，从而将不同类别的样本正确分类。以下是SVM的数学模型和模型原理的解释： 假设我们有一个训练数据集，包含
逻辑回归的介绍 逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有\\\"回归\\\"两个字，但逻辑回归其实是一个 分类 模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 而对于
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机器学习：基于逻辑回归和高斯贝叶斯对人口普查数据集的分类与预测 作者：i阿极 作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页 😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞👍收藏📁评论📒+关注哦！👍👍👍 📜📜📜如果有小伙伴需要数据
1.1 Logistic回归的介绍 逻辑回归（ Logistic regression ，简称 LR ）是一种经典的二分类算法，它将输入特征与一个sigmoid函数进行线性组合，从而预测输出标签的概率。该算法常被用于预测离散的二元结果，例如是/否、真/假等。 优点： 实现简单。Logistic回归的参数可以用极大似然
