lr 机器学习,原理、运用与完成

LR（Logistic Regression，逻辑回归）是一种用于二分类的监督学习算法。它经过构建一个逻辑函数（Sigmoid函数）来猜测一个样本归于某一类的概率。LR模型的方针是找到最佳的参数，使得模型在练习集上的猜测差错最小。

LR模型的首要特点如下：

LR模型在许多范畴都有广泛的运用，如垃圾邮件过滤、诈骗检测、疾病确诊等。LR模型也有一些局限性，如它只能处理线性可分的数据，对噪声和异常值灵敏等。

在完成LR模型时，一般需求运用梯度下降算法来求解最优参数。梯度下降算法是一种迭代优化算法，经过不断更新参数来最小化丢失函数。在LR模型中，丢失函数一般运用穿插熵丢失函数。

总的来说，LR模型是一种简略而有用的二分类算法，在许多范畴都有广泛的运用。它也有一些局限性，需求依据具体问题挑选适宜的模型。

浅显易懂LR机器学习算法：原理、运用与完成

一、LR算法简介

逻辑回归是一种用于处理二分类问题的核算模型，其中心思维是经过逻辑函数（Sigmoid函数）将线性组合的输入特征映射到(0, 1)区间内，然后猜测事情产生的概率。在多分类问题中，能够经过softmax函数将概率散布转换为多个类别。

二、LR算法原理

1. 模型假定

逻辑回归假定数据遵守伯努利散布，即每个样本只要两个或许的输出值（0或1）。关于二分类问题，输出值0表明负类，输出值1表明正类。

2. 模型参数

逻辑回归模型包含两个参数：权重（weights）和偏置（bias）。权重表明输入特征对输出成果的影响程度，偏置表明模型对输出成果的初始估量。

3. 丢失函数

Loss = -[ylog(p) (1-y)log(1-p)]

三、LR算法完成

1. NumPy完成

运用NumPy库完成逻辑回归算法，首要过程如下：

（1）导入NumPy库和需求的数据。

（2）核算输入特征的平均值和方差，以及方针变量的平均值。

（3）标准化输入特征和方针变量。

（4）初始化权重和偏置。

（5）运用梯度下降法优化模型参数。

（6）核算模型猜测概率和丢失函数。

（7）评价模型功能。

2. TensorFlow完成

运用TensorFlow库完成逻辑回归算法，首要过程如下：

（1）导入TensorFlow库和需求的数据。

（2）界说模型结构，包含输入层、躲藏层和输出层。

（3）界说丢失函数和优化器。

（4）练习模型。

（5）评价模型功能。

四、LR算法运用

逻辑回归算法在各个范畴都有广泛的运用，以下罗列一些常见的运用场景：

1. 邮件分类：判别一封邮件是否为垃圾邮件。

2. 情感剖析：判别一段文本的情感倾向（正面、负面或中性）。

3. 信誉评分：猜测客户是否具有还款才能。

4. 医疗确诊：猜测疾病的产生概率。

5. 人脸辨认：判别两张人脸是否归于同一人。

逻辑回归作为一种经典的机器学习算法，在分类问题中具有广泛的运用。本文介绍了LR算法的原理、完成办法以及运用场景，期望对读者有所协助。