逻辑回归

了解机器学习中的不同回归类型，包括线性回归和逻辑回归；每种回归技术都有自己的回归方程和回归系数；我们在本文中介绍了 7 种不同的回归类型。

在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。

傅一平：建模的世界没有银弹！

为什么我们要对员工离职进行预测，因为它会帮助公司减少员工离职成本的消耗。

逻辑回归是拟合回归曲线的方法，当y是分类变量时，y = f（x）。这个模型的典型用途是基于一组预测变量x预测y。预测因子可以是连续的，分类的或两者的混合。

2002、2006、2010、2014 年的冠军得主分别为巴西、意大利、西班牙和德国，基本上遵循了“风水轮流转”的规律。现在，每年世界杯上演之前，数据科学家、投行和 AI 研究机构都会出来做一下预测。相比于当年风头大盛但短命的章鱼保罗来说，现在的专家和机构预测世界杯用上了机器学习、大数据等方法，理论上来说预测结果会更加有准头。但是，事实上真是这样吗？

从Logistic回归开始，然后尝试Tree Ensembles和/或Neural Networks。奥卡姆的剃刀原理：使用最简单的算法，可以满足您的需求，并且只有在严格需要的情况下才用更复杂的算法。根据我自己的经验，只有神经网络和梯度增强决策树（GBDT）正在工业中广泛使用。 我目睹Logistic回归和随机森林被弃用不止一次（这意味着它们是好的开始）。 …

根据30年的商业经验，下面的列表是我认为首先应该在数据科学课中讲授的（非全面的）内容选择。 这是我文章的后续内容为什么Logistic回归应该最后讲解。 我不确定下面这些主题是否在数据营或大学课堂上讨论过。 问题之一是招聘教师的方式。 招聘过程是有利于以学业成就或其“明星”身份而闻名的个人，并且他们倾向于在数十年内反复教导同一事物。 厉害的专业人士对成为老师…

从2006年起，人肉搜索发生频次迅速上升，影响力也迅速扩大，人肉搜索日益成为一种“症候式”的网络现象。

本文先为初学者介绍了必知的十大机器学习（ML）算法，并且我们通过一些图解和实例生动地解释这些基本机器学习的概念。我们希望本文能为理解机器学习基本算法提供简单易读的入门概念。 机器学习模型 在《哈佛商业评论》发表「数据科学家是 21 世纪最性感的职业」之后，机器学习的研究广受关注。所以，对于初入机器学习领域的学习者，我们放出来一篇颇受欢迎的博文——《初学者必知…

日前，一位署名为“傲海”的阿里云工程师在云栖社区发布了一篇分析北京雾霾成因的文章。作者通过机器学习算法分析发现，北京重度雾霾天的出现同大气中二氧化氮的含量存在强相关性。

机器学习中存在各种不同的分类模型，如逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。评估不同分类模型性能的方法是相通的。

逻辑回归，也称LogisticRegression,主要区别于一般的线性回归模型。

每个数据科学家每天都要处理成吨的数据，而他们60%~70%的时间都在进行数据清洗和数据格式调整，将原始数据转变为可以用机器学习所识别的形式。

这一章，我们讨论广义线性回归模型的具体形式的另一种形式，逻辑回归（logistic regression）。