多分类logistic回归分析

CS229 Week3 罗杰斯特回归&正则化

CS229Week3罗杰斯特回归&正则化date:2017-03-2618:40:21categories:ML/CS229mathjax:truetags:[MachineLearning,CS229]第三周6LogisticRegression
gb_QA_log·2024-01-26 03:22

Tensorflow & Keras的loss函数总结

一、二分类与多分类交叉熵损失函数的理解交叉熵是分类任务中的常用损失函数，在不同的分类任务情况下，交叉熵形式上有很大的差别，二分类任务交叉熵损失函数：多分类任务交叉熵损失函数：这两个交叉熵损失函数对应神经网络不同的最后一层输出
牧世·2024-01-25 18:49

数学建模常见算法的通俗理解（3）

11Logistic模型（计算是/否的概率）11.1粗浅理解我们有m张图片，并且获取了这些图片的特征向量的矩阵，我们需要判断这些图片中是否满足我们某个要求，如是否含有猫这种动物。
菜只因C·2024-01-25 14:38

sklearn多分类模型评测（LR, linearSVC, lightgbm）

多分类背景：多分类是指具有两类以上的分类任务;例如，分类一组可能是橘子，苹果或梨的水果图像。本文旨在为大家提供一段即写即用的代码，跳过对原理的解说，直接上手跑一版baseline。
柠樂helen·2024-01-25 14:07

R语言VRPM包绘制多种模型的彩色列线图

列线图，又称诺莫图（Nomogram），它是建立在回归分析的基础上，使用多个临床指标或者生物属性，然后采用带有分数高低的线段，从而达到设置的目的：基于多个变量的值预测一定的临床结局或者某类事件发生的概率
天桥下的卖艺者·2024-01-25 12:34

SPSS中如何通过现有数据文件中的已有变量计算生成新变量

有时需要对变量进行一定的加工，比如在研究学生的中考成绩与IQ值之间的关系时，可能需要先将学生文化课、体育课和试验课等成绩按照一定的权重进行计算，得到学生的中考总成绩，再与IQ值通过相关分析、回归分析等方法开展研究
数据科学作家·2024-01-24 19:06

《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》视频讲解：SPSS数据排序

常用统计学原理、实证研究的套路、调查问卷设计、信度分析、效度分析、T检验、ANOVA分析、相关性分析、回归分析
数据科学作家·2024-01-24 19:05

《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》视频讲解：SPSS数据行列转置

常用统计学原理、实证研究的套路、调查问卷设计、信度分析、效度分析、T检验、ANOVA分析、相关性分析、回归分析
数据科学作家·2024-01-24 19:33

C4.5决策树的基本建模流程

C4.5决策树的基本建模流程作为ID3算法的升级版，C4.5在三个方面对ID3进行了优化：（1）它引入了信息值（informationvalue）的概念来修正信息熵的计算结果，以抑制ID3更偏向于选择具有更多分类水平的列进行展开的情况
今天也要加油丫·2024-01-24 11:09

逻辑回归(Logistic Regression)和正则化

1.分类问题案例：在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；之前我们也谈到了肿瘤分类问题的例子，区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。二元分类问题：将因变量(dependentvariable)可能属于的两个类分别称为负向类（negativeclass）和正向类（positiveclass），则因变
清☆茶·2024-01-24 10:08

机器学习：性能度量——Precision，Recall，F1_score（Python）

importpandasaspdfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearnimport
捕捉一只Diu·2024-01-24 09:18

粒子群优化极限学习机时间序列预测，pso-elm时间序列回归分析

目录背影极限学习机粒子群优化极限学习机时间序列预测，pso-elm时间序列回归分析主要参数MATLAB代码效果图结果分析展望完整代码下载链接：粒子群优化极限学习机时间序列预测，pso-elm时间序列回归分析资源
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-24 08:05

基于核极限学习机的回归分析，基于极限学习机的预测

目录背影极限学习机基于核极限学习机的回归分析主要参数MATLAB代码效果图结果分析展望完整代码下载链接：（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-24 08:35

机器学习笔记：地理加权回归（GWR）

传统的线性回归机器学习笔记：线性回归_线性回归的读书笔记-CSDN博客最优的β为：2地理加权回归（GWR）2.1模型概述地理加权回归（GeographicallyWeightedRegression，GWR）是传统回归分析的扩展
UQI-LIUWJ·2024-01-23 22:06

数模--预测类模型选择的一般规律

目录一、单序列or回归分析？1.分析数据特性2.考虑问题目标3.评估可用信息4.明确模型假设二、单序列预测模型三、回归分析预测模型一、单序列or回归分析？
Faelan.·2024-01-23 21:31

Python多项式回归sklearn

一、理论介绍多项式回归是一种回归分析的方法，它通过使用多项式函数来拟合数据。与简单线性回归不同，多项式回归可以更灵活地适应数据的曲线特征，因为它可以包含多个特征的高次项。
rubyw·2024-01-23 14:50

机器学习_线性回归原理和实战

所谓回归分析(regressionanalysis)，就是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析，说白了就是当自变量变化的时候，研究一下因变量是怎么跟着变化的，它可以用来预测客流量、降雨量
you_are_my_sunshine*·2024-01-23 09:33

【小白学机器学习3】关于最简单的线性回归，和用最小二次法评估线性回归效果, 最速下降法求函数的最小值

目录1什么是回归分析1.1什么是线性回归1.2非线性回归2数据和判断方法2.1原始数据2.2判断方法：最小二乘法3关于线性回归的实测3.1用直线模拟3.2怎么判断哪个线性模拟拟合更好呢？
奔跑的犀牛先生·2024-01-23 09:36

深度学习-多层感知器-建立MLP实现非线性二分类-MLP实现图像多分类

多层感知器（Multi-LayerPerceptron）（人工神经网络）多层感知器模型框架MLP用于非线性分类预测在不增加高次项数据的情况下，如何通过MLP实现非线性分类预测MLP模型框架MLP实现多分类预测实战准备
小旺不正经·2024-01-23 07:05

使用Python进行数据分析：基于SciPy库的统计分析与建模

在本文中，我们将探讨如何使用Python和SciPy库进行统计分析和建模，包括描述性统计、假设检验、回归分析以及更高级的统计建模技术。二.安装SciPy在开始之前，我们需要先安装SciPy库。
aobulaien001·2024-01-23 01:47

Logistic回归实战

一、题目假设你是一所大学的行政管理人员，你想根据两门考试的结果，来决定每个申请人是否被录取。你有以前申请人的历史数据，可以将其用作逻辑回归训练集。对于每一个训练样本，你有申请人两次测评的分数以及录取的结果。为了完成这个预测任务，我们需要构建一个可以基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型。二、可视化数据importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib
时间邮递员·2024-01-22 21:01

己才是自己的牢笼啊。丨2022年2月第4周小结

我以为运动就是跑步、游泳和普拉提，竟然还有好多分类。还有，如何平衡减重目标和吃美食欲望，这是一门大学问。为什么欲望总是
丨张伟丨·2024-01-22 13:39

GBDT+LR探秘：构建高效二分类模型的初体验

GBDT（GradientBoostingDecisionTree，梯度提升决策树）和LR（LogisticRegression，逻辑回归）是两种广泛应用于二分类问题的算法。
uncle_ll·2024-01-22 13:45

《深度学习之美》读书笔记章三

3.1.2监督学习的形式化描述在监督学习中，根据目标预测变量的类型不同，可以分为回归分析和分类学习。回归分析包括：
wenju_song·2024-01-22 10:38

【机器学习300问】15、什么是逻辑回归模型？

逻辑回归（LogisticRegression）是一种广义线性回归分析模型，尤其适用于解决二分类问题（输出为两个类别）。（1）二分类举例邮件过滤：判断一封电子邮件是否为垃圾邮件。
小oo呆·2024-01-22 09:09

多分类综述笔记

多标签分类问题概况及医学影像分类的思考最近在做眼底图像的多标签分类，读了一下武大的刘威威老师的综述TheEmergingTrendsofMulti-LabelLearning[1]，自己也看了一点医学影像分类和自然图像多标签分类的文章。本文主要总结一下阅读之后对多标签分类（multi-labelclassification,MLC）问题的理解，以及对于医学影像上的多标签问题的特点的一点思考。综述的
一只白海豹·2024-01-21 23:48

基于长短期神经网络的回归分析，基于LSTM的回归预测

目录背影摘要LSTM的基本定义LSTM实现的步骤基于长短期神经网络LSTM的回归分析MATALB代码：基于长短期神经网络的回归分析，基于LSTM的回归预测资源-CSDN文库https://download.csdn.net
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-21 20:52

【LUBS5308M】Business Analytics and Decision Science

AutonomousShipment”,anewstart-upventureoperatingoutofLeedsthatislookingtouseautonomousrobotdronestoconductlastleglogisticstode
iuww1314·2024-01-21 18:04

反欺诈与异常点检测

1.反欺诈检检测1.1反欺诈检测的难点反诈骗实际是个多分类问题，每种不同的诈骗都当做一种单独的类型。
MusicDancing·2024-01-21 16:24

XGBoost系列3——XGBoost在多分类问题中的应用

目录写在开头1.多分类问题的介绍1.1什么是多分类问题？1.2多分类问题的挑战1.3XGBoost如何应对多分类问题？
theskylife·2024-01-21 15:50

基于VGG16的猫狗分类实战

KarenSimonyan和AndrewZisserman于2014年在论文“VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGESCALEIMAGERECOGNITION”中提出的一种处理多分类
芝芝士Clim·2024-01-21 11:34

第八章 正则化

本章含盖8.1过拟合问题8.2代价函数8.3线性回归的正则化8.4Logistic回归的正则化8.1过拟合问题在将线性回归和logistic回归应用到某些机器学习应用中时，会出现过度拟合问题，导致它们表现欠佳
tomas家的小拨浪鼓·2024-01-21 10:15

SAS logistic回归模型如何计算校正比例？

在流行病学研究中，在研究两种因素的关联性研究时，通常在论文的表1时，往往会根据暴露因素进行分组，然后分析不同暴露组的基本特征，这时候连续变量会采用均数（标准差）表示，分类变量采用频数（构成比/率）表示，但这里往往给出的原始值，但有时候部分论文会给出校正均值和校正率，部分同学可能会很困惑，比如下面这篇文章的表1：这篇文章是研究慢阻肺和骨密度的相关性，因此表1给出了健康者和慢阻肺患者其他基本特征。上表
kaiming0000·2024-01-21 09:26

R绘制线性回归限制性立方样条图

接上一期关于logistic回归的限制性立方样条，本期介绍基于线性回归模型的限制性立方样条图。变量要求：x为连续性变量，y为连续性变量。其他协变量既可以是分类变量，也可以是连续变量。
kaiming0000·2024-01-21 09:56

R绘制基于Cox回归模型的限制性立方样条图

R绘制基于Cox回归模型的限制性立方样条图上两期分享了线性回归和logistic回归模型的限限制性立方样条图，那么这一期继续分享基于Cox回归的限制性立方样条的R实现。
kaiming0000·2024-01-21 09:56

关于美国公司数据的经济意义进行的多元分析

详细结论：输出结果1：线性回归分析结果表符号值常数(Intercept)2335.30标准化系数(StandardizedCoefficients)MV-0.806419CF0.807489P0.240677S0.665299t
Recursions·2024-01-21 07:25

爬山算法优化遗传算法优化极限学习机的多分类预测，p-ga-elm多分类预测

目录背影极限学习机爬山算法优化遗传算法优化极限学习机的多分类预测，p-ga-elm多分类预测主要参数MATLAB代码效果图结果分析展望完整代码下载链接：爬山算法优化遗传算法优化极限学习机的多分类预测，p-ga-elm
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-21 06:27

统计学R语言实验8 ：线性回归

通过观察散点图，可以看到收入和支出之间有着很强的相关性（2）线性回归分析可以得到一元线性回归模型中截距的最小二乘估计为β0=和自变量incom
Blossom i·2024-01-21 02:21

【R语言】临床特征分组，多分类转换成二分类

前面我们讲过肿瘤TNM分期我们知道T分期一般可以分成T1,T2,T3和T4四个期。另外一个常用的临床特征是组织病理分期，一般也是分为四期stageI，stageII，stageIII和stageIV。四组在我们做差异表达分析的时候是比较麻烦的。☞R代码TCGA差异表达分析☞零代码TCGA差异表达分析最简单的方法是将四个期合并成两个期。今天天我们就来聊聊如何用R来将四分期的临床特征转换成二分期。首先
生信交流平台·2024-01-20 23:23

NNL（negative log loss） 和 cross entropy loss的区别

而在多分类（multi-class）任务中，预测分布式模型经过softmax函数后的输出vector，而真实分布则是每个输出目标类（groundtruth）的
大猫子·2024-01-20 22:47

机器学习实验||分类机器学习建模分析

实验目的掌握机器学习建模分析掌握回归分析、分类分析、聚类分析、降维等了解各分类器之间的差异实验环境操作系统：作系统：Windows11应用软件：JupyterNotebook实验内容与结果（题目、源程序
小嘤嘤怪学·2024-01-20 16:23

Stata 基本回归分析

普通最小二乘估计方法(OrdinaryLeastSquare，简记为OLS)，是单一方程线性回归模型最常用、最基本的估计方法。1.小样本的普通最小二乘法分析OLS的基本思想就是通过让残差e的平方和最小，从而使得模型的估计成为可能。实验原理image.png#打开数据文件、观测数据特征sysuseusaauto,clearedit#关注一下原始数据及其统计特征describe#数据的统计特征regr
迷茫的小孩2·2024-01-20 12:06

临床预测模型构建 Logistic 回归

上期我们已经基本了解变量的类型，以及如果处理不同种类的变量，现在我们就来学些一个临床预测模型--GLM广义线性模型及R语言实现。广义线性模型(GeneralizedLinearModel)是一般线性模型的推广，它使因变量的总体均值通过一个非线性连接函数而依赖于线性预测值，允许响应概率分布为指数分布族中的任何一员。许多广泛应用的统计模型都属于广义线性模型，如常用于研究二元分类响应变量的Logisti
90066456ace6·2024-01-20 12:04

loss函数之NLLLoss，CrossEntropyLoss

NLLLoss负对数似然损失函数，用于处理多分类问题，输入是对数化的概率值。对于包含个样本的batch数据，是神经网络的输出，并进行归一化和对数化处理。
ltochange·2024-01-20 00:18

多元分类预测 | Matlab 基于KPCA-ISSA-SVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化支持向量机故障诊断分类预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述Matlab基于KPCA-ISSA-SVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化支持向量机故障诊断分类预测多特征输入单输出的二分类及多分类模型
前程算法屋·2024-01-19 23:15

多元分类预测 | Matlab 基于KPCA-ISSA-LSSVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述Matlab基于KPCA-ISSA-LSSVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测多特征输入单输出的二分类及多分类模型
前程算法屋·2024-01-19 23:45

分类预测 | Matlab实现ISSA-SVM基于多策略混合改进的麻雀搜索算法优化支持向量机的数据分类预测

可实现二分类和多分类。程序已经调试好，替换数据集直接运行出图
机器学习之心·2024-01-19 23:15

【Python机器学习】多分类问题的不确定度

decision_function和predict_proba也适用于多分类问题。
zhangbin_237·2024-01-19 21:44

Python数据分析案例35——多元线性回归全流程 (数据探索可视化，回归分析，多重共线性，残差检验，异方差检验，自相关检验)

案例背景很多经济学同学用Python做传统统计学的回归分析时可能没有R或者Stata，Eviews，SPSS方便，他们对回归分析里面常用的检验过程不熟悉。
阡之尘埃·2024-01-19 14:13

spark读取MySQL数据机器学习预测存入MySQL

{LogisticRegression,LogisticRe
大数据驱动·2024-01-19 14:12
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