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逻辑回归模型-逻辑回归算法原理-逻辑回归代码与实现-笔记整合

2024年07月28日 • 算法 •我要评论
逻辑回归模型(Logistic Regression)包含了二元逻辑回归和多元逻辑回归，二元逻辑回归用来解决二分类问题，多元逻辑回归用来解决多分类问题。多元逻辑回归属于二元逻辑回归的拓展，但二元逻辑回归用得最多，学习应先从二元逻辑回归开始。多元逻辑回归在需要时可以选择性学习。一般所说的逻辑回归都是指二元逻辑回归，本文的逻辑回归也是指二元逻辑回归。

通过一段时间的学习，总算把逻辑回归模型弄清楚了

《老饼讲解-机器学习》www.bbbdata.com中是讲得最清晰的，结合其它资料，整理一个完整的笔记如下，希望能帮助像我这样入门的新人，快速理解逻辑回归算法原理和逻辑回归实现代码。

目录

一、什么是逻辑回归模型

1.1 什么是逻辑回归模型

1.2 线性回归与逻辑回归的区别与关系

1.3 逻辑回归公式

二、逻辑回归模型原理

逻辑回归模型算法原理

三、逻辑回归损失函数与逻辑回归训练

3.1 逻辑回归损失函数

3.2 逻辑回归模型训练

3.3 逻辑回归梯度公式

四、逻辑回归实现python代码

4.1 python实现逻辑回归(调用sklearn)

4.2 python实现逻辑回归(自己实现)

4.3 逻辑回归模型评估

一、什么是逻辑回归模型

二、逻辑回归模型原理

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