机器学习基础-逻辑回归

sklearn 逻辑回归Demo

逻辑回归案例假设表示基于上述情况，要使分类器的输出在[0,1]之间，可以采用假设表示的方法。
小小程序○·2023-12-25 07:11

基于鸢尾花数据集的逻辑回归分类实践

基于鸢尾花数据集的逻辑回归分类实践重要知识点逻辑回归原理简介：Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别），所以利用了Logistic
小小程序○·2023-12-25 07:40

分类模型

分类模型二分类模型对于二分类模型，介绍逻辑回归(logisticregression)和Fisher线性判别分析两种分类算法；对于多分类模型，将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤水果分类例子这个实际上就是一个二分类问题
Cr不是铬·2023-12-25 01:06

【机器学习】liblinear库使用说明（翻译）

它目前支持以下方法：L2-正则化逻辑回归/L2-损失支持向量分类/L1-损失支持向量分类L1-正则化L2-损失支持向量分类/L1-正则化逻辑回归L2-正则化L2-损失支持向量回归/L1-损失支持向量回归单类支持向量机
十年一梦实验室·2023-12-25 01:35

基于Flask、MySQL和Echarts的*市CPI和物价水平数据可视化分析

本文将介绍一款基于Flask、MySQL和Echarts的数据可视化系统，通过统计局提供的数据集，详细分析了*市CPI的变化趋势、组成结构，并运用逻辑回归对未来CPI进行预测，通过可视化大屏生动呈现数据分析结果
爱欲无极·2023-12-25 00:12

LogisticRegression - 参数说明

LogisticRegression，一共有14个参数：逻辑回归参数详细说明参数说明如下：penalty：惩罚项，str类型，可选参数为l1和l2，默认为l2。用于指定惩罚项中使用的规范。
魏鹏飞·2023-12-24 11:34

神经网络：机器学习基础

【一】什么是模型的偏差和方差？误差（Error）=偏差（Bias）+方差（Variance）+噪声（Noise），一般地，我们把机器学习模型的预测输出与样本的真实label之间的差异称为误差，其反应的是整个模型的准确度。噪声（Noise）：描述了在当前任务上任何机器学习算法所能达到的期望泛化误差的下界，即刻画了当前任务本质的难度。偏差（Bias）：衡量了模型拟合训练数据的能力，偏差反应的是所有采样
是Dream呀·2023-12-24 10:40

sklearn中常用的分类算法汇总及svm分类模型

sklearn中常用的分类算法（模块名–函数名–算法名)：（1)linear_modelLogisticRegression逻辑回归>>>fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression
ZhangX銮·2023-12-23 23:34

梯度下降求解逻辑回归

需要数据集可以私信我为了便于展示结果，省去繁琐的复制粘贴，采用notebook截屏的方式，带来不便还请谅解。
UlissesJr·2023-12-23 22:10

零基础学人工智能：TensorFlow 入门例子

TensorFlow中最重要的概念是张量（Tensor），它代表了多维数组或矩阵，因此TensorFlow支持各种不同类型的计算，如线性回归、逻辑回归、卷积神经网络、循环神经网络等。
人工智能MOS·2023-12-23 12:59

Lasso回归、岭回归和弹性网络回归

在逻辑回归正则化一文中，我们详细解释了正则化的原理及作用：当有很多个特征X时，有些特征往往不重要，所以需要降低其的权重。而正则化则是为每个特征修改权重从而提升训练效果。
ShawnWeasley·2023-12-23 07:54

逻辑回归OvR策略

逻辑回归本身是为解决二分类问题而设计的，但聪明的前辈们很快就将其应用于多类别分类问题。这种方法被称为一对多（One-vs-Rest,OvR）策略，它通过将多类别问题分解为多个二分类问题来实现。
ShawnWeasley·2023-12-23 07:51

对算法的认识——逻辑回归

逻辑回归：找出一条直线来分类数据逻辑回归虽然名字叫回归，却是属于分类算法，是通过Sigmoid函数将线性函数的结果映射到Sigmoid函数中，预估事件出现的概率并分类。
qq_38737545·2023-12-23 06:23

逻辑回归模型中特征是否需要归一化？

从前向过程来看：逻辑回归模型的输出是经过softmax的概率值，概率值的排序不受归一化的影响。从另一个角度来看，softmax其实也就实现了归一化的目的。
不会念经的木鱼仔·2023-12-23 03:46

Logistic Regression逻辑线性回归（基于diabetes数据集）

ReceiverOperatingCharacteristic）一、数据处理二、建模三、confusion_matrix四、ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）介绍：LogisticRegression（逻辑回归
取名真难.·2023-12-22 22:20

逻辑回归（LR，Logistic Regression）算法 简介

逻辑回归（LR，LogisticRegression）算法当线性回归的预测结果，由于受到个别极端数值的影响而不准的时候,可以用逻辑回归来解决.逻辑回归模型的输出只能在0到1之间，也就是表达一个事件会发生的概率
草明·2023-12-22 20:09

逻辑回归

2逻辑回归2.1从线性回归到逻辑回归分类问题可以通过线性回归+阈值去解决吗?
iOSDevLog·2023-12-22 08:43

【AI-1】卷积神经网络

典型的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和随机森林等。无监督学习（UnsupervisedLearning）：在无监督学习
W Y·2023-12-21 15:00

【机器学习】线性模型-softmax回归（三种方法实现 softmax 回归模型:自定义、sklearn、tensorflow）...

三种方法实现softmax回归模型自定义、sklearn、tensorflow一、原理softmax回归逻辑回归和softmax回归的区别二、示例代码1-Softmax_Sklearnsklearn的LogisticRegression
十年一梦实验室·2023-12-21 12:43

机器学习基础实验（使用 Pandas 进行数据探索）

介绍本次实验通过分析电信运营商的客户离网率数据集来熟悉Pandas数据探索的常用方法，并构建一个预测客户离网率的简单模型。知识点排列索引交叉表透视表数据探索课程介绍机器学习开放基础课程是蓝桥云课经由OpenMachineLearningCourse授权并制作的机器学习免费基础实战课。蓝桥云课和mlcourse.ai共同享有改编内容版权。我们在原英文课程提供的内容和代码基础上进行了编译，并不局限于简
程序老猫·2023-12-21 08:14

机器学习基础实验（人口收入普查数据探索）

本次挑战中，你需要运用Pandas探索数据，并回答有关Adult数据集的几个问题。Adult数据集是一个关于人口收入普查的数据集，其包含多个特征，目标值为类别类型。首先，我们加载并预览该数据集。importwarningsimportnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibi
程序老猫·2023-12-21 08:14

机器学习基础实验（Python 数据可视化分析）

介绍在机器学习领域中，可视化是十分重要的。在开始一项新任务时，通过可视化手段探索数据能更好地帮助人们把握数据的要点。在分析模型表现和模型报告的结果时，可视化能使分析显得更加生动鲜明。有时候，为了理解复杂的模型，我们还可以将高维空间映射为视觉上更直观的二维或三维图形。总而言之，可视化是一个相对快捷的从数据中挖掘信息的手段。本文将使用Pandas、Matplotlib、seaborn等流行的库，带你上
程序老猫·2023-12-21 08:14

机器学习之逻辑回归，一文掌握逻辑回归算法知识文集

欢迎点赞✍评论⭐收藏文章目录人工智能(逻辑回归算法)一、逻辑回归算法知识01.梯度下降法（GradientDescent）1.1什么是梯度下降法？1.2梯度下降法的具体步骤和算法公式？
普修罗双战士·2023-12-21 07:48

使用 TensorFlow 执行逻辑回归

创建一个包含用于定义逻辑回归的Python代码的JupyterNotebook，然后使用TensorFlow（tf.keras）实现它在本教程中，了解如何创建包含用于定义逻辑回归的Python代码的JupyterNotebook
人工智能小豪·2023-12-21 07:04

R语言中逻辑回归的R方求解

逻辑回归是一种常用的统计方法，用于建立分类模型。在R语言中，我们可以使用不同的函数和库来进行逻辑回归分析，并计算模型的R方（R-squared）值，以评估模型的拟合程度。
代码创造·2023-12-21 04:29

梯度下降法

在机器学习和深度学习中，梯度下降法被广泛应用于求解模型参数的优化问题，例如线性回归、逻辑回归、神经网络等。梯度下降法的基本思想是通过不断迭代，使目标函数的值逐步趋近于最小值。
调钟师·2023-12-21 01:32

常见的预测算法

逻辑回归（LogisticRegression）：逻辑回归是一种常见的分类算法，其基本思想是通过拟合一条S形曲线来预测一个二元变量的概率。
调钟师·2023-12-21 01:01

常见的分类算法

本文将介绍十种常见的分类算法，包括K-近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、逻辑回归算法、神经网络算法、随机森林算法、梯度提升算法、AdaBoost算法和XGBoost算法。
调钟师·2023-12-21 01:01

机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

概念逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于解决分类问题的机器学习算法，尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上它用于处理分类任务，而不是回归任务。
贾斯汀玛尔斯·2023-12-20 11:17

支持向量机 支持向量机概述

supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalizedlinearclassifier)，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超亚面(maximum-marginhyperplane)与逻辑回归和神经网终相比
小小程序○·2023-12-20 06:13

Python机器学习基础（一）---数据集加载的方法

几个数据集加载的方式鸢尾花练习资源(这个资源有瑕疵，index列和Species都是带”“的字符串导致一些加载现实问题，从而验证还是pandas最好用)"index","Sepal.Length","Sepal.Width","Petal.Length","Petal.Width","Species""1",5.1,3.5,1.4,0.2,"setosa""2",4.9,3,1.4,0.2,"se
落世繁华·2023-12-20 04:27

Python机器学习基础（二）---数据可视化

一.简单图形生成1.Pandas生成折线图importpandasaspdimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplot#生成10行4列标准正态分布的数据df=pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range('1/1/2000',periods=10),columns=list('ABCD'))df.
落世繁华·2023-12-20 04:27

Python机器学习基础（三）---数据预处理

一.数据预处理作用数据预处理会将选定的数据转换为我们可以使用的形式或可以提供给ML算法的形式，以使其符合机器学习算法的期望。二.数据处理的常用方法1.规范化数据规范化是使属性数据按比例缩放，这样就将原来的数值映射到一个新的特定区域中，包括归一化，标准化等。1.1.归一化1.1.1：概念把数据变成（0，1）或者（1，1）之间的小数。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加
落世繁华·2023-12-20 04:27

朴素贝叶斯

对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，但是朴素贝叶斯却是生成方法。朴素贝叶斯分类算法核心算法：贝叶斯公式。
owolf·2023-12-19 19:46

支持向量机（SVM）：高效分类的强大工具

文章目录前言1.SVM的基本原理1.1核心思想1.2支持向量1.3最大化建模1.4松弛变量1.5核函数2.SVM与逻辑回归的区别和联系2.1区别2.2联系3.SVM的应用领域3.1图像分类3.2文本分类
_用户昵称_·2023-12-19 06:34

【机器学习】线性模型-logistic 回归

一、逻辑（logistic）回归原理1.1逻辑回归的数学原理1.2logistic回归的L2正则化原问题1.3逻辑回归的L2正则化原问题使用可信域牛顿法求解1.4logistic回归L2正则化的对偶问题
十年一梦实验室·2023-12-19 05:49

逻辑回归的介绍和应用

逻辑回归的介绍逻辑回归（Logisticregression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-18 22:55

notes2

机器学习ROC曲线、AUC、PR曲线等决策树，ID3、C4.5、CART决策树，随机森林、Adaboost、GBDT决策树，XGBoost、LightGBM逻辑回归，L1L2正则化熵，KL散度，交叉熵micro-f1
lym94·2023-12-18 14:53

Logistic Regression——逻辑回归

1.为什么需要逻辑回归在前面学习的线性回归中，我们的预测值都是任意的连续值，例如预测房价。除此之外，还有一个常见的问题就是分类问题，而逻辑回归是一个解决分类问题的模型，其预测值是离散的。
搁浅丶.·2023-12-18 07:15

Support Vector Machine(SVM)——支持向量机

1.从逻辑回归到SVM回顾一下逻辑回归的模型然后经过sigmoid函数得到预测y=1的概率，sigmoid函数如下图对于单个样本来说损失函数如下当一个输入的真实标签为1时，损失函数就只剩，如左图所示,我们想要让
搁浅丶.·2023-12-18 07:05

机器学习基础：用 Lasso 做特征选择

大家入门机器学习第一个接触的模型应该是简单线性回归，但是在学Lasso时往往一带而过。其实Lasso回归也是机器学习模型中的常青树，在工业界应用十分广泛。在很多项目，尤其是特征选择中都会见到他的影子。Lasso给简单线性回归加了L1正则化，可以将不重要变量的系数收缩到0，从而实现了特征选择。本文重点也是在讲解其原理后演示如何用其进行特征选择，希望大家能收获一点新知识。lasso原理Lasso就是在
统计学家·2023-12-18 06:24

机器学习之回归算法-逻辑回归

一、概述1.1、概念是一种名为“回归”的线性分类器，是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。1.2、按预测标签的数据类型分连续型变量：通过线性回归方程z，线性回归使用输入的特征矩阵X来输出一组连续型的标签值y_pred，以完成各种预测连续型变量的任务（比如预测产品销量，预测股价等等）离散型变量：通过Sigmoid函数变换，线性回归方程z变换为g(z)，使得模型的值分布在(0
辣椒种子·2023-12-18 04:45

度量深度学习模型深度的方法

第一种方式基于评估架构所需执行的顺序指令的数目，深度取决于我们视为计算的步骤如下图所示：左边我们把乘法、加法、Sigmoid函数作为一个计算步骤，那么左图模型的深度为3；右边我们将左图的步骤视为一个整体逻辑回归
月光_a126·2023-12-17 20:03

机器学习笔记

关键词：数据模型预测2.机器学习算法分类2.1监督学习数据集有标签监督学习三要素：模型算法策略2.1.1分类classification离散型数据常用算法：Knn，朴素贝叶斯，svm，决策树与随机森林，逻辑回归
偏偏偏执先生·2023-12-17 17:40

逻辑回归正则化

逻辑回归正则化在处理具有多个特征且特征可能共线性（即特征之间高度相关）的数据集特别有用。下面用一个例子说明什么是正则化：假设你在厨房准备一顿饭，你的目标是做出美味又不过分油腻的菜肴。
ShawnWeasley·2023-12-17 17:46

逻辑回归原理及代码

逻辑回归原理线性回归主要用于预测连续的数值输出，基于线性关系模型，其目标是最小化实际值和预测值之间的差异。
ShawnWeasley·2023-12-17 17:45

逻辑回归代价函数

逻辑回归的代价函数通常使用交叉熵损失来定义。这种损失函数非常适合于二元分类问题。本篇来推导一下逻辑回归的代价函数。
ShawnWeasley·2023-12-17 17:14

Python到机器学习再到深度学习：一条完整的人工智能学习之路

Python到机器学习再到深度学习：一条完整的人工智能学习之路引言第一部分：Python基础第二部分：机器学习基础第三部分：深入深度学习引言简短介绍Python在数据科学和机器学习领域的重要性。
twinkle 222·2023-12-17 13:58

机器学习scikit-learn实现

机器学习scikit-learn实现scikit-learn简介scikit-learnAPI机器学习基础机器学习算法机器学习工作流程监督学习无监督学习数据集(Dataset)特征(Features)标签
hixiaoyang·2023-12-17 08:31

推荐Rerank二次重排序算法

比如用逻辑回归、随机森林、神经网络等来预测这个商品被点击或者被购买的可能性的概率，用的模型都是同一个，预测的时候是对特征转换做同样的处理。一般封装一个通用方法供离线和在线场景调用。
充电了么·2023-12-17 06:53
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