尋覓網際網路，少有機器學習通俗易懂之演算法講解、案例等，專案立於這一問題之上，整理乙份基本演算法講解+案例於文件，供大家學習之。通俗易懂之文章亦不可以面概全，但凡有不正確或爭議之處，望告知，自當不吝賜教！
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邏輯回歸是用來做分類演算法的，大家都熟悉線性回歸，一般形式是y=ax+b，y的取值範圍是[-∞, +∞]，有這麼多取值，怎麼進行分類呢？不用擔心，偉大的數學家已經為我們找到了乙個方法。
首先我們先來看乙個函式，這個函式叫做sigmoid函式：
函式中t無論取什麼值，其結果都在[0,-1]的區間內，回想一下，乙個分類問題就有兩種答案，一種是「是」，一種是「否」，那0對應著「否」，1對應著「是」，那又有人問了，你這不是[0,1]的區間嗎，怎麼會只有0和1呢？這個問題問得好，我們假設分類的閾值是0.5，那麼超過0.5的歸為1分類，低於0.5的歸為0分類，閾值是可以自己設定的。
好了，接下來我們把ax+b帶入t中就得到了我們的邏輯回歸的一般模型方程：
結果p也可以理解為概率，換句話說概率大於0.5的屬於1分類，概率小於0.5的屬於0分類，這就達到了分類的目的。
邏輯回歸的損失函式跟其它的不同，先一睹尊容：
解釋一下，當真實值為1分類時，用第乙個方程來表示損失函式；當真實值為0分類時，用第二個方程來表示損失函式，為什麼要加上log函式呢？可以試想一下，當真實樣本為1是，但h=0概率，那麼log0=∞，這就對模型最大的懲罰力度；當h=1時，那麼log1=0，相當於沒有懲罰，也就是沒有損失，達到最優結果。所以數學家就想出了用log函式來表示損失函式，把上述兩式合併起來就是如下函式，並加上正則化項：
最後按照梯度下降法一樣，求解極小值點，得到想要的模型效果。
其實我們可以從二分類問題過度到多分類問題，思路步驟如下：
1.將型別class1看作正樣本，其他型別全部看作負樣本，然後我們就可以得到樣本標記型別為該型別的概率p1。
2.然後再將另外型別class2看作正樣本，其他型別全部看作負樣本，同理得到p2。
3.以此迴圈，我們可以得到該待**樣本的標記型別分別為型別class i時的概率pi，最後我們取pi中最大的那個概率對應的樣本標記型別作為我們的待**樣本型別。
總之還是以二分類來依次劃分，並求出概率結果。
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通俗易懂 邏輯回歸演算法講解 演算法 案例
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通俗易懂 線性回歸演算法講解 演算法 案例
1.7python實現 github位址 加資料 我們首先用弄清楚什麼是線性，什麼是非線性。相信通過以上兩個概念大家已經很清楚了，其次我們經常說的回歸回歸到底是什麼意思呢。對大量的觀測資料進行處理，從而得到比較符合事物內部規律的數學表示式。也就是說尋找到資料與資料之間的規律所在，從而就可以模擬出結果...
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