前面的几篇文章我们讨论了逻辑回归的一些基本的使用，我们也提到逻辑回归只能解决二分类问题。不过我们可以通过简单的改造，使得逻辑回归算法可以解决多分类问题，具体的改造方法就是所谓的 OvR(One vs Rest) 与 OvO(One vs One)。这两种方法不仅仅只适用于逻辑回归的改造，对于近乎所有的二分类问题，我们都可以用它们来改造以解决多分类问题。本文就将重点探讨 OvR 和 OvO 的原理与和逻辑回归结合的使用。 阅读全文
作者： LouYu
机器学习算法笔记(二十五)：sklearn中的逻辑回归与正则化
前两篇文章我们讨论了逻辑回归的基本概念与决策边界的概念，并且具体进行了编码实现。本文我们使用sklearn为我们提供的逻辑回归类来实现逻辑回归，并且讨论有关正则化的问题。 阅读全文
机器学习算法笔记(二十四)：决策边界
上一篇文章中我们简单的讨论了逻辑回归的基本原理以及算法的推导。本文我们在这个基础上引出一个对于分类问题来说非常重要的概念——决策边界(Decision Boundary)。 阅读全文
机器学习算法笔记(二十三)：逻辑回归初探
逻辑回归(Logistic Regression)，又被称为“对数几率回归”，是一个在各个行业中使用最多的机器学习算法，应用相当广泛。逻辑回归算法从线性回归算法衍生而来，虽然名叫“回归”，但其实是一种解决分类问题的算法。我们接下来就对逻辑回归的一些基础概念进行简单的探讨。 阅读全文