lr模型屬於廣義線性模型，將特徵空間對映成一種可能性。
損失函式：
邏輯回歸函式：
演算法流程：
**實現：
設定迭代次數為500次，每次迭代，對每個訓練文字都更新一次w
**的方法是：先將訓練文字與w相乘得到z，再判斷g(z)是否大於等於0.5
（在pla的**基礎上進行修改就可以得到lr）
資料集格式為：第一行為58個屬性名稱，最後乙個是分享值(0或1），接下來n行是訓練資料集，再繼續來m行是**資料集，其share值為空。需要求出**資料集的share**值。
#include#define rate 0.01
#define line_train 27751
#define line_test 11893
#define item_num 58
#define inf 1000000
using namespace std;
int line = line_train + line_test;
struct texttext[40000];
void input()
if(imax)
max = text[j].feature[i];
if(text[j].feature[i] < min)
min = text[j].feature[i];
} //歸一化
for(int j = 0; j < line; j++)
} }double g(double z)
double xw(vectorw, int i)
vectornew_w(vectorw, int index)
void print(vectorw)
void lr()
} print(w);
ofstream predict("lr.txt");
for(int i = line_train; i < line; i++)
}int main()
邏輯回歸（分類演算法）
在前面講述的回歸模型中，處理的因變數都是數值型區間變數，建立的模型描述是因變數的期望與自變數之間的線性關係。比如常見的線性回歸模型 而在採用回歸模型分析實際問題中，所研究的變數往往不全是區間變數而是順序變數或屬性變數，比如二項分布問題。通過分析年齡 性別 體質指數 平均血壓 疾病指數等指標，判斷乙個...
邏輯回歸 LR模型
邏輯回歸演算法相信很多人都很熟悉，也算是我比較熟悉的演算法之一了，畢業 當時的專案就是用的這個演算法。這個演算法可能不想隨機森林 svm 神經網路 gbdt等分類演算法那麼複雜那麼高深的樣子，可是絕對不能小看這個演算法，因為它有幾個優點是那幾個演算法無法達到的，一是邏輯回歸的演算法已經比較成熟，較為...
機器學習 邏輯回歸（LR）
1.模型介紹 logistic regression 雖然被稱為回歸，但其實際上是分類模型，並常用於二分類。logistic regression 因其簡單 可並行化 可解釋強深受工業界喜愛。在正式介紹模型之前，先聊一聊logitstic分布。1.1 邏輯斯諦分布 logistic distribu...