# [Update] logistic回归原理与实现 | logistic – Pickpeup

logistic: นี่คือโพสต์ที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อนี้

เนื้อหา

## 一、什么是logistic回归？

logistic 回归又叫对数几率回归，适合数值型的二值型输出的拟合，它其实是一个分类模型，比如根据患者的医疗数据判断它是否能被治愈。

## 二、logistic回归数学原理与算法实现

“ 这里补充说明一下均方差和交叉熵损失的区别：均方差注重每个分类的结果，而交叉熵只注重分类正确的结果，所以交叉熵适合于分类问题，而不适合于回归问题，但是 logistic回归其实本质是 0-1 分类问题，所以这里依然适合作为 logistic 回归的损失函数。

## 2.1 梯度上升法估计参数

``````from numpy import *
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties

dataMat = []
labelMat = []
fr = open('testSet.txt')
lineArr = line.strip().split()
dataMat.append([1.0, float(lineArr[]), float(lineArr[1])])
labelMat.append(int(lineArr[2]))
return dataMat, labelMat

def sigmoid(inX):
return 1.0/(1+exp(-inX))

dataMatrix = mat(dataMatrix)  # convert to NumPy matrix
labelMat = mat(classLabels).transpose()  # convert to NumPy matrix
m, n = shape(dataMatrix)
alpha = 0.01
maxCycles = 500
weights = ones((n, 1))
weights_list = list()
for k in range(maxCycles):  # heavy on matrix operations
h = sigmoid(dataMatrix*weights)  # matrix mult
error = (labelMat - h)  # vector subtraction
weights = weights + alpha * dataMatrix.transpose() * error  # matrix mult
weights_list.append(weights)
return weights, weights_list

def plot_weights(weights_list):
font = FontProperties(fname=r"/System/Library/Fonts/PingFang.ttc", size=12)
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
x = range(len(weights_list))
w0 = [item[, ] for item in weights_list]
w1 = [item[1, ] for item in weights_list]
w2 = [item[2, ] for item in weights_list]
plt.subplot(311)
plt.plot(x, w0, 'r-', label="w0")
plt.ylabel("w0")
plt.subplot(312)
plt.plot(x, w1, 'g-', label="w1")
plt.ylabel("w1")
plt.subplot(313)
plt.plot(x, w2, 'b-', label="w2")
plt.ylabel("w2")
plt.xlabel("迭代次数", FontProperties=font)
plt.show()

def plotBestFit(weights):
dataArr = array(dataMat)
n = shape(dataArr)[]
xcord1 = []
ycord1 = []
xcord2 = []
ycord2 = []
for i in range(n):
if int(labelMat[i]) == 1:
xcord1.append(dataArr[i, 1])
ycord1.append(dataArr[i, 2])
else:
xcord2.append(dataArr[i, 1])
ycord2.append(dataArr[i, 2])
fig = plt.figure(figsize=(6, 4))
ax.scatter(xcord1, ycord1, s=30, c='red', marker='s')
ax.scatter(xcord2, ycord2, s=30, c='green')
x = arange(-3.0, 3.0, 0.1)
y = (-weights[]-weights[1]*x)/weights[2]
ax.plot(x, y.transpose())
plt.xlabel('X1')
plt.ylabel('X2')
plt.show()

def plot_sigmoid():
x = arange(-60.0, 60.0, 1)
y = sigmoid(x)
fig = plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sigmoid(x)')
plt.plot(x, y.transpose())
plt.show()

if __name__ == "__main__":
#plot_weights(weights_list)
#plotBestFit(weights)
#plot_sigmoid()
``````

“ 注意：在上程序的第45行使用的是等式，而不是，为什么呢？我们观察sigmoid函数可以发现0值是函数决策边界，而又是sigmoid函数的输入，所以另便可以得到分类边界线。

## 2.2 改进的随机梯度上升法

``````def stocGradAscent(dataMatrix, classLabels, numIter=150):
dataMatrix = mat(dataMatrix)
labelMat = mat(classLabels).transpose()
m,n = np.shape(dataMatrix)
weights = np.ones((n,1))
weights_list = list()
for j in range(numIter):
dataIndex = list(range(m))
for i in range(m):
alpha = 4/(1.0+j+i)+0.01
randIndex = int(random.uniform(,len(dataIndex)))
h = sigmoid(sum(dataMatrix[randIndex]*weights))
error = classLabels[randIndex] - h
weights = weights + alpha * dataMatrix[randIndex].transpose() * error
del(dataIndex[randIndex])
weights_list.append(weights)
return weights, weights_list
``````

## 三、sklearn算法实现

`sklearn`实现 logistic 回归使用的是`linear_model`模型，还是使用上述的数据，代码如下

``````def logistic_lib(dataMatrix, classLabels):
from sklearn import linear_model
model_logistic_regression = linear_model.LogisticRegression(solver='liblinear',max_iter=10)
classifier = model_logistic_regression.fit(dataMatrix, classLabels)
# 回归系数
print(model_logistic_regression.coef_)
# 截距
print(model_logistic_regression.intercept_)
# 准确率
accurcy = classifier.score(dataMatrix, classLabels) * 100
print(accurcy)
``````

``````[[ 2.45317293  0.51690909 -0.71377635]]
[2.45317293]
97.0
``````

## Ngành Logistics Đã Tiến Hóa Như Thế Nào?

Ngành Logistics Đã Tiến Hóa Như Thế Nào?
Logistics là một trong những bộ phận quan trọng của nền kinh tế. Nếu không có Logistics những ngành khác sẽ khó có thể vận hành bình thường được. Hình thành từ thời Hy Lạp cổ đại, trải qua hình năm tiến hoá, ngành logistics đã thấm sâu vào đời sống của chúng ta mà ít người có thể nhận ra được.
Nguồn: tapchitaichinh.vn, vnll.com.vn, caphesach.wordpress.com, vegasco.vn, thesaigontimes.vn, vlr.vn, ptexpress.com.vn

นอกจากการดูบทความนี้แล้ว คุณยังสามารถดูข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ อีกมากมายที่เราให้ไว้ที่นี่: ดูเพิ่มเติม

## Logistic Regression Details Pt1: Coefficients

When you do logistic regression you have to make sense of the coefficients. These are based on the log(odds) and log(odds ratio), but, to be honest, the easiest way to make sense of these are through examples. In this StatQuest, I walk you though two Logistic Regression Examples, stepbystep, and show you exactly how the coefficients are derived and how to interpret them.
⭐ NOTE: When I code, I use Kite, a free AIpowered coding assistant that will help you code faster and smarter. The Kite plugin integrates with all the top editors and IDEs to give you smart completions and documentation while you’re typing. I love it! https://www.kite.com/getkite/?utm_medium=referral\u0026utm_source=youtube\u0026utm_campaign=statquest\u0026utm_content=descriptiononly
NOTE: This StatQuest assumes that you are already familiar with…
The main ideas of Logistic Regression: https://youtu.be/yIYKR4sgzI8
Odds and Log(odds): https://youtu.be/ARfXDSkQf1Y
Odds Ratio and Log(odds ratio): https://youtu.be/8nm0G1uJzA
Linear Regression: https://youtu.be/PaFPbb66DxQ and
Linear Models: https://youtu.be/nk2CQITm_eo
https://youtu.be/NF5_btOaCig
For a complete index of all the StatQuest videos, check out:
https://statquest.org/videoindex/
If you’d like to support StatQuest, please consider…
Patreon: https://www.patreon.com/statquest
…or…
…a cool StatQuest tshirt or sweatshirt:
…buying one or two of my songs (or go large and get a whole album!)
https://joshuastarmer.bandcamp.com/
…or just donating to StatQuest!
https://www.paypal.me/statquest
Lastly, if you want to keep up with me as I research and create new StatQuests, follow me on twitter:
0:00 Awesome song and introduction
1:13 Review of Logistic Regression Concepts
2:47 Coefficients for continuous variables
10:46 Coefficients for discrete variables
17:52 Coefficients for combinations of variable types
statquest logistic

## Startup Tự Tin Là Unicorn Đầu Tiên Của Việt Nam | Shark Tank Việt Nam Mùa 2 | Thương Vụ Bạc Tỷ

Đăng ký theo dõi kênh YouTube TvHub : https://goo.gl/kRwiHc

Shark Tank Việt Nam là chương trình truyền hình thực tế dành cho các doanh nhân khởi nghiệp thuyết trình trước các nhà đầu tư (SHARK) để thuyết phục SHARK đầu tư vào dự án kinh doanh của mình. Shark Tank đã thành công tại nhiều nước trên thế giới, hiện đã phát sóng: mùa thứ 13 tại Anh; mùa thứ 11 tại Canada \u0026 mùa thứ 7 tại Mỹ.
Tại Việt Nam, Shark Tank được công ty TV HUB độc quyền sản xuất. Shark Tank Việt Nam với những cuộc đua kịch tính, những khát khao thành công bay xa và cảm xúc dâng trào. Chương trình dự kiến sẽ lên sóng trong thời gian ngắn sắp tới, với ban giám khảo là các “cá mập” rót vốn, đều là những doanh nhân lớn và có tiếng tăm trên thương trường.

sharktank sharktankvietnam thuongvubacty showkinhdoanh showtruyenhinh realityshow shartankmua2 thuongvu bactymua2
@ Bản quyền thuộc về TV HUB Media

## Hướng dẫn SPSS | Thực hiện mô hình Binary Logistic trên SPSS (Binary Logistic in SPSS)

Dịch vụ Phân tích và Đào tạo trực tuyến SPSS AMOS STATA R 0905392489
Tham gia vào 3 nhóm sau các bạn nhé!!!
(1) Link trao đổi thông tin đầu tư (CK \u0026 Crypto) hàng ngày https://zalo.me/g/fsyhsj130
(2) Link trao đổi kỹ năng Phân tích SPSS AMOS STATA R https://zalo.me/g/uexwkk296
(3) Link đăng ký Khóa học Dự báo \u0026 Định giá cổ phiếu https://zalo.me/g/xcviuf775

Nếu các bạn thấy thông tin hữu ích có thể mời Team chúng mình 1 ly cafe nhé, đó sẽ là nguồn động lực để Team chúng mình tạo thêm nhiều Video hữu ích và có thể duy trì \u0026 phát triển thêm nhiều dự án có ích khác:
1. STK: 0041000322052, Ngô Đức Chiến, VCB Đà Nẵng (Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh Đà Nẵng)
2. STK: 2000206273597, Ngô Đức Chiến, Agribank Đà Nẵng (Ngân hàng Nông nghiệp \u0026 Phát triển nông thôn Việt Nam – Chi nhánh Đà Nẵng)
Thank You from Our hearts!!!

Download Tài Tài liệu Thực hành SPSS, AMOS ủng hộ mình nhé!!!
(1) Chuyên mục Thống kê trong SPSS: https://123doc.net/document/6883894huongdanthuchanhthongkebangphanmemspss.htm
(2) Chuyên mục Kiểm định trong SPSS: https://123doc.net/document/6884798huongdanthuchiencacphepkiemdinhtrongspss.htm
(3) Chuyên mục Nâng cao trong SPSS: https://123doc.net/document/6892574huongdanspssmohinhdubaoarimabinarylogisticsphuongsaikhongdongnhatnangcao.htm
(4) Các bước thực hiện Mô hình hồi quy tuyến tính OLS trong SPSS: https://123doc.net/document/6884797huongdancacbuocthuchienmohinhhoiquyolstrongspss.htm
(5) Các bước thực hiện Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM trong AMOS: https://123doc.net/document/6883895huongdanamoscacbuocthuchienmohinhcautructuyentinhsem.htm
Hotline đăng ký học SPSS AMOS STATA R 0905392489
SPSS; AMOS; R; Chiến
Huongdanspss; SPSScoban; SPSSĐàNẵng
thựchànhSPSS; hướngdẫnSPSS

## Bài giảng 43: Mô hình hồi qui logistic

Bài này sẽ giới thiệu mô hình hồi qui logistic và diễn giải kết quả phân tích

นอกจากการดูบทความนี้แล้ว คุณยังสามารถดูข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ อีกมากมายที่เราให้ไว้ที่นี่: ดูบทความเพิ่มเติมในหมวดหมู่Music of Turkey

ขอบคุณมากสำหรับการดูหัวข้อโพสต์ logistic

See also  TüRKÇE EN GüZEL KARIşIK DUYGUSAL şARKILAR 2020 YENi !!! @Elam Muzik | müzik | En son Tay şarkıları

### 2 thoughts on “[Update] logistic回归原理与实现 | logistic – Pickpeup”

1. 685322 78789Some actually quality posts on this web site , saved to favorites . 865075