带Numpy的低效正则化Logistic回归
是一种机器学习算法，用于解决二分类问题。下面是对该问题的完善且全面的答案：
概念： 带Numpy的低效正则化Logistic回归是指使用Numpy库实现的一种正则化的Logistic回归算法。Logistic回归是一种广泛应用于分类问题的线性模型，通过将线性函数的输出映射到[0, 1]区间，从而得到样本属于某个类别的概率。
分类： 带Numpy的低效正则化Logistic回归属于监督学习算法中的分类算法。
优势：
- 简单易懂：Logistic回归是一种简单的线性模型，易于理解和实现。
- 计算效率高：使用Numpy库进行向量化计算，能够加速计算过程。
- 可解释性强：Logistic回归可以输出样本属于某个类别的概率，具有较好的可解释性。
应用场景： 带Numpy的低效正则化Logistic回归可以应用于各种二分类问题，例如垃圾邮件分类、信用卡欺诈检测、疾病诊断等。
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1回答
我是一个试图通过牛顿方法实现正则化逻辑回归的机器学习新手。数据有两个特征，应该通过找到(u，v)的所有单项式项扩展到28次6次
我的代码在大约500次迭代后收敛到norm(theta)=0.9384的正确解，而lambda = 10应该只需要大约15次，尽管本练习是基于在我的代码中，参数更新的每个周期也非常慢，我不确定确切的原因。如果有人能解释为什么我的代码需要这么多迭代才能收敛，为什么每次迭代都慢
浏览 19提问于2018-03-01得票数 0
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我是一个机器学习新手，试图通过牛顿方法实现正则的logistic回归。
该示例数据具有两个特征，通过找到(u，v)的所有单项项(u，v)到第6级，将其扩展到28。我的代码经过大约500个迭代后，收敛到了范数(Theta)=0.9384的正确解，而对于lambda = 10，应该只需15次左右，尽管练习是基于Matlab而不是Python的。在我的代码中，参数更新的每一个周期都非常缓慢，我不知道确切的
浏览 0提问于2018-03-02得票数 3
2回答
从scikit-learn的中，默认的惩罚是"l2"，C(正则化强度的逆)是"1“。如果保持这个设置惩罚=‘L2’和C=1.0，这是否意味着训练算法是一个非正则的logistic回归？相反，当C不是1.0，那么它是一个正则的logistic回归分类器？
浏览 2提问于2017-04-15得票数 1
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23]]结果：intercept [-0.15184511
Python-Sklearn
浏览 5提问于2017-03-06得票数 2
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我想知道Weka的简单Logistic函数是否使用正则化。*建立线性logistic回归模型的分类器。采用具有简单回归函数的LogitBoost作为基础学习器，对logistic模型进行拟合。要执行的LogitBoost迭代的最佳次数是交叉验证的，这将导致自动属性选择。物流模型树马克·萨姆纳，艾贝·弗兰
浏览 2提问于2013-09-30得票数 2
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问题: Logistic回归使用L1正则化和L2正则化训练logistic回归模型，使用α= 0.1和λ= 0.1。报告准确率、精确度、召回率、F1分数并打印混淆矩阵_lambda = 0.1classifier = LogisticRegression(penalty='l1',C=c)
y
浏览 26提问于2018-08-30得票数 0
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我已经建立了一个模型，根据主题(特征)中的关键字将电子邮件分类为10个不同的work_categories (标签)。然而，这个任务可能包括电子邮件应该被归类在多个标签上的可能性。例如:一封主题为“服务证书并转移它们”的电子邮件应该分为两个标签，即Servicing Worktype (标签1)和Transfer Worktype (标签2)。在我当前的程序中，这只分配给标签1。在java中，我是否可以使用spark将电子邮件分类到两个标签？
我一直在遵循的指导，但没有关于多标签分类。
浏览 0提问于2019-07-31得票数 0
在logistic回归中使用正则化参数C(见)，使函数的拟合得到很好的定义，避免过拟合或step函数的问题(见)。然而，logistic回归中的正则化应该只考虑特征的权重，而不是截距(这里还解释了：)。
但似乎sklearn.linear_model.LogisticRegression实际上也规范了拦截。2)尝试用logistic曲线和人工最大
浏览 7提问于2017-11-02得票数 4
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我正在用LIBLINEAR训练一个简单的logistic回归分类器。只有3个特性，标签是二进制0-1.2:-12.4841741178 3:14现在，如果我使用"-s 6"，即“L1-正则logistic回归”，则10倍的交叉验证准确率约为70%，每个验证器在几秒钟内完成。但如果使用"-s 7"，即“L2-正则<
浏览 3提问于2015-05-24得票数 1
两个问题：更具体地说，我试图运行一个逻辑回归，但应用岭惩罚(不确定这是否有意义)的模型.问题：
浏览 8提问于2022-06-04得票数 1
通常，在进行回归之前，我们会删除与另一个功能有很高的成对相关性的特性。但是，如果我应用L2正则logistic回归(因为正则化算法会将“无关”特征系数缩小到零)，这一步骤是否必要？
浏览 0提问于2021-10-21得票数 0
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在大多数分类(例如logistic /线性回归)中，在正则化时忽略了偏差项。如果我们不正则化偏差项，我们会得到更好的分类吗？
浏览 0提问于2012-09-25得票数 12
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我读过关于自动编码器的，这是由安德鲁·吴介绍的。在这里，他用稀疏的正则化来减少联系，但稀疏性的公式与正则化的公式不同。所以，我想知道为什么我们不直接使用正则化术语，如模型NNs或logistic回归：(1/2 * m) * Theta^2？
浏览 3提问于2016-09-24得票数 0
当前的sklearn LogisticRegression支持多项式设置，但仅允许l2正则化，因为解算器l-bfgs-b和牛顿-cg仅支持该正则化。Andrew Ng有一篇论文讨论了为什么l2正则化不应该与l-bfgs-b一起使用。如果我使用具有对数损失和l1惩罚的sklearn的SGDClassifier，这是否与通过随机梯度下降最小化l1正则化的多项式
浏览 3提问于2015-08-04得票数 3
2回答
在吴家富的机器学习课程之后，他解释了如何修改logistic回归以获得支持向量机算法。首先，他用铰链损失代替(近似)交叉熵损失，如下图所示：然后去掉\frac{1}{m}系数，将整个成本函数除以正则化参数\lambda，从而导致σ(C=\frac{1}{\lambda})后面的参数生成的成本函数如下图所示，这是支持向量机的最小化目标：随后，他指出，通过选择参数C的一个很大的值，支持向量机将成为一个大<em
浏览 0提问于2020-03-12得票数 3
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sklearn中的Logistic回归类带有L1和L2正则化。如何关闭正则化以获得像Matlab中的glmfit那样的“原始”逻辑拟合？我想我可以设置C=大数字，但我不认为这是明智的。
浏览 8提问于2014-08-21得票数 21
1回答
不变化变量的Logistic回归
、、、、
关于常数变量和logistic回归的几个问题-
如果我在L1正则化的Logistic回归中使用这样的变量(只有一个值)，那么正则化会强制系数达到0吗？类似地，如
浏览 0提问于2016-03-14得票数 0
在Logistic回归的R& Spark的比较估计/系数中，观察到估计值是不一样的。根据现有文献，
浏览 0提问于2016-09-04得票数 1
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