机器学习基础-逻辑回归第11页

【机器学习基础】对数几率回归（logistic回归）

为梦而生~·2023-11-18 18:02

机器学习回归与聚类算法

机器学习回归与聚类算法思维导图线性回归欠拟合与过拟合岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习K-means算法4.1线性回归回归问题：目标值-连续型的数据4.1.1线性回归的原理2什么是线性回归函数关系特征值和目标值线型模型线性关系

可爱的杨一凡·2023-11-18 18:58

机器学习基础之《回归与聚类算法（7）—无监督学习K-means算法》

一、什么是无监督学习1、没有目标值—无监督学习一家广告平台需要根据相似的人口学特征和购买习惯将美国人口分成不同的小组，以便不同的用户采取不同的营销策略。Airbnb需要将自己的房屋清单分组成不同的社区，以便用户能更轻松地查阅这些清单（对房屋进行分类）。一个数据科学团队需要降低一个大型数据集的维度的数量，以便简化建模和降低文件大小（比如PCA降维）。二、无监督学习包含算法1、聚类K-means（K均

csj50·2023-11-18 17:13

学习笔记 Day 44（模型保存，逻辑回归，聚类算法）

模型保存和加载：分类算法--逻辑回归：代码实现：deflogitic():#构造列标签名字column=['Samplecodenumber','ClumpThickness','UniformityofCellSize

a_Loki·2023-11-18 17:42

机器学习基础之《回归与聚类算法（8）—回归与聚类算法小结》

梯度下降SGDRegressor模型评估均方误差过拟合和欠拟合过拟合：模型过于复杂正则化L1正则化LASSOL2正则化（更常用）Ridge欠拟合：模型过于简单增加数据、特征岭回归正则化力度Ridge()逻辑回归分类输入

csj50·2023-11-18 17:42

机器学习第7天：逻辑回归

文章目录介绍概率计算逻辑回归的损失函数单个实例的成本函数整个训练集的成本函数鸢尾花数据集上的逻辑回归Softmax回归Softmax回归数学公式Softmax回归损失函数调用代码参数说明结语介绍作用：使用回归算法进行分类任务思想

Nowl·2023-11-18 17:41

【机器学习Python实战】线性回归

后面的内容会越来越有意思~⭐内容说明：本专栏主要针对机器学习专栏的基础内容进行python的实现，部分基础知识不再讲解，有需要的可以点击专栏自取~往期推荐（机器学习基础专栏）：【机器学习基础】机器学习入门

为梦而生~·2023-11-18 17:08

机器学习基础之《回归与聚类算法（6）—模型保存与加载》

一、背景现在我们预测每次都要重新运行一遍模型。完整的流程应该是不断调整阈值重复计算。当训练或者计算好一个模型之后，那么如果别人需要我们提供结果预测，就需要保存模型（主要是保存算法的参数）。二、sklearn模型的保存和加载API1、importjoblib保存：joblib.dump(rf,"test.pkl")rf：是预估器estimatortest.pkl：是保存的名字将预估器序列化保存在本地

csj50·2023-11-18 17:32

机器学习的逻辑回归

Sigmoid函数逻辑回归的预测函数梯度下降法-逻辑回归importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#生成一个关于分类器性能的详细报告。

托比-马奎尔·2023-11-17 11:44

人工智能基础_机器学习039_sigmoid函数_逻辑回归_逻辑斯蒂回归_分类神器_代码实现逻辑回归图---人工智能工作笔记0079

逻辑斯蒂回归（LogisticRegression）是一种常用的分类算法，其基本思想是通过拟合一个逻辑斯蒂函数来预测样本所属的类别。它广泛应用于各个领域，如医学、金融、市场营销等，具有较好的解释性和可解释性。在逻辑斯蒂回归中，我们通常使用的是二分类问题，即样本只属于两个类别中的一个。为了进行多类别的分类，可以采用一对多（One-vs-Rest）的方法，将多类别的问题转化为多个二分类问题。虽然叫做逻

脑瓜凉·2023-11-17 10:29

Python | 机器学习之逻辑回归

目录结构1.机器学习之逻辑回归概念1.1机器学习1.2逻辑回归2.逻辑回归2.1实验目的2.2实验准备2.3实验题目2.4实验内容2.5实验心得致读者1.机器学习之逻辑回归概念1.1机器学习传统编程要求开发者明晰规定计算机执行任务的逻辑和条条框框的规则

Sarapines Programmer·2023-11-17 08:25

2021-03-07 大数据课程笔记 day46

Rich Dad·2023-11-17 07:21

【机器学习基础】多元线性回归（适合初学者的保姆级文章）

为梦而生~·2023-11-17 03:45

【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）

为梦而生~·2023-11-17 03:44

python手写函数与调用库分别实现逻辑回归与线性回归

逻辑回归使用uci数据集中的data_banknote_authentication数据进行逻辑回归。数据集：代价cost:最终目标是要求出使得J(theta)最小时theta的值。

你今天学习了嘛·2023-11-16 10:00

机器学习和深度学习领域的算法和模型

机器学习和深度学习领域有许多算法和模型，以下是一些常见的算法和模型：线性回归（LinearRegression）逻辑回归（LogisticRegression）决策树（DecisionTree）随机森林

超级大超越·2023-11-16 02:35

吴恩达机器学习12-支持向量机

首线复习逻辑回归：预测结果如下：代价函数如下：而支持向量机则是用折线来代替：故对比两者可得到对应的优化目标：min⁡θ1m[∑i=1my(i)(−log⁡hθ(x(i)))+(1−y(i))((−log⁡

小y同学在学习·2023-11-15 21:59

吴恩达机器学习----支持向量机

（共18章，其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了）第十二章支持向量机(SupportVectorMachine)1、优化目标与逻辑回归和神经网络相比，支持向

huapusi·2023-11-15 21:29

吴恩达机器学习笔记26-样本和直观理解1（Examples and Intuitions I）

在普通的逻辑回归中，我们被限制为使用数据中的原始特征?1,?2,...,??，我们虽然可以使用一些二项式项来组合这些特征，但是我们仍然受到这些原始特征的限制。

weixin_34221773·2023-11-15 21:58

吴恩达《机器学习》8-5-＞8-6:特征与直观理解I、样本与值观理解II

相对于普通的逻辑回归，在使用原始特征x1,x2,...,xn时受到一定的限制。虽然可以使用一些二项式项来组合这些特征，但仍然受到原始特征的限制。在神经网络中，原始特征仅作为输入层存在。

不吃花椒的兔酱·2023-11-15 21:18

怎样通俗易懂理解Bagging和随机森林

首先我们先来讲一点预备知识，机器学习有很多进行分类和回归的预测方法（模型），而例如分类的KNN、逻辑回归与

Python和数据分析·2023-11-15 17:45

【赠书第4期】机器学习与人工智能实战：基于业务场景的工程应用

文章目录前言1机器学习基础知识2人工智能基础知识3机器学习和人工智能的实战案例4总结5推荐图书6粉丝福利前言机器学习与人工智能是当前最热门的领域之一，也是未来发展的方向。

EmotionFlying·2023-11-14 15:46

【机器学习基础】机器学习的基本术语

为梦而生~·2023-11-14 13:33

【机器学习基础】机器学习入门（1）

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~专栏介绍：本专栏的第一篇文章，当然要介绍一下了~来说一下这个专栏的开设动机和主要内容⭐️作为人工智能专业的学生，我老早之前就想要记录一下人工智能的学习，但是由于太忙一直没时间（现在也很忙），现在正好各种课要结课并且有各种课程设计，借着这次机会开一个专栏，后面可能也没时间了。⭐️内容安排：这个专栏主要讲解机器学习

为梦而生~·2023-11-14 13:02

【机器学习基础】机器学习入门（2）

为梦而生~·2023-11-14 13:49

机器学习6：逻辑回归

给定以下训练数据集：我们定义逻辑回归模型的假设函数和损失函数。

Blossom i·2023-11-14 10:47

13. 机器学习——回归

线性回归逻辑回归逻辑回归和Lasso回归本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。

qq_32468785·2023-11-14 08:15

python算法中的机器学习算法之监督学习知识点（详解）

目录学习目标：学习内容：Ⅰ.线性回归（LinearRegression）Ⅱ.逻辑回归（LogisticRegression）

除不掉的灰色·2023-11-14 05:27

逻辑回归癌症病人预测与不均衡样本评估指标

逻辑回归：逻辑回归是一种用于分类问题的机器学习算法。它基于线性回归模型，通过将输入特征与权重进行线性组合，并将结果通过一个称为sigmoid函数的激活函数映射到0和1之间的概率值来进行分类

Aqiyou859·2023-11-13 08:23

逻辑回归-癌症病预测与不均衡样本评估

代码破碎真君·2023-11-13 08:18

【读书笔记-＞推荐系统】02-01 协同过滤

02-01协同过滤思维导图纲要这章主要介绍的是机器学习推荐系统的模型，例如协同过滤（CollaborativeFiltering,CF)、逻辑回归(LogisticRegression,LR),进化到因子分解机

小明2766·2023-11-13 01:44

PyTorch技术和深度学习——三、深度学习快速入门

torch.nn模块构建线性回归模型1）使用torch.nn.Linear训练线性回归模型2）使用torch.nn.Sequential类训练线性回归模型3）使用torch.nn.Module训练线性回归模型3.逻辑回归

千里之行起于足下·2023-11-13 00:19

100天精通风控建模(原理+Python实现)——第1天：什么是风控建模？

风控建模整体流程 逻辑回归三部曲——逻辑回归和sigmod函数的由来 逻辑回归三部

阿黎逸阳·2023-11-12 22:29

DeepRS(001)--FM模型理论与实践

文章目录DeepRS(001)--FM模型理论与实践FM背景one-hot困境FM模型代码参考文献DeepRS(001)–FM模型理论与实践FM背景在传统的逻辑回归等相关变种模型中均认为特征是相互独立的

召唤师的峡谷·2023-11-12 16:46

FM模型与POLY2模型

首先对于参数量级，由线性模型到多项式模型到FM模型参数量级变化为：n–>n*n–>kn(kkn线性模型回归问题我们一般使用的比较见得baseline就是线性回归，二元分类问题就是逻辑回归LR。

weixin_43209472·2023-11-12 16:32

练手项目——Click-Through Rate Prediction 逻辑回归

系统环境：操作系统：Windows8.164-bitCPU：Inteli7-4200HQ3.60GHzRAM：8GBGPU:GeForceGTX970M(CUDA10.1)目录读取数据Filedescriptions：Datafields：数据预处理特征离散/因子化训练小部分特征训练全特征训练选择部分特征标准化模型调参库环境：importpandasaspdimportseabornassnsim

XuZhiyu_·2023-11-12 14:21

神经网络（第二周）

一、简介1.1需求预测示例1.1.1逻辑回归算法根据价格预测商品是否畅销。

叫小侯的小白程序员·2023-11-12 14:47

吴恩达机器学习8-神经网络介绍

吴恩达机器学习8-神经网络介绍1.神经网络引入无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。

小y同学在学习·2023-11-12 13:25

吴恩达机器学习--神经网络概述

假如我们只选用灰度图片，每个像素则只有一个值，我们可以选取图片上的两个不同位置上的两个像素，然后训练一个逻辑回归算法利用这两个像素的值来判断图片上是否是汽车。

weixin_40025586·2023-11-12 13:24

吴恩达《机器学习》8-1-＞8-2:非线性假设、神经元和大脑

一、非线性假设在之前学到的线性回归和逻辑回归中，存在一个缺点，即当特征数量很多时，计算的负荷会变得非常大。

不吃花椒的兔酱·2023-11-12 13:20

如何用sklearn对随机森林调参

://zhuanlan.zhihu.com/p/126288078Author：陈罐头一、概述sklearn是目前python中十分流行的用来实现机器学习的第三方包，其中包含了多种常见算法如：决策树，逻辑回归

赵孝正·2023-11-12 10:17

100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林

机器学习算法与Python实战·2023-11-12 07:11

数据分析实战 | 逻辑回归——病例自动诊断分析

目录一、数据及分析对象二、目的及分析任务三、方法及工具四、数据读入五、数据理解六、数据准备七、模型训练八、模型评价九、模型调参十、模型预测一、数据及分析对象CSV文件——“bc_data.csv”数据集链接：https://download.csdn.net/download/m0_70452407/88524905该数据集主要记录了569个病例的32个属性，主要属性/字段如下：（1）ID：病例的

天下弈星~·2023-11-11 23:25

机器学习基础概念

大家好，我是一名正在学习机器学习的小白，最近在写一些关于机器学习基础概念的文章。如果你也对机器学习感兴趣，或者想要了解一些基础知识，欢迎来关注我哦！

浩茫·2023-11-11 22:51

Python数据分析与机器学习18- 逻辑回归项目实战2-样本不均匀解决方案

文章目录一.样本不均匀带来的影响二.处理样本不均衡问题的方法2.1权重法2.2采样法三.实例3.1下采样3.2SMOTE方法参考：一.样本不均匀带来的影响我们从样本数据中知道，正常的交易数据有2.8w左右数据，异常的交易数据有492，正常的交易数据与异常交易数据差距非常大，这样会导致我们模型的效果不佳。下面我们来列举一个案例:代码:importpandasaspdimportmatplotlib.

只是甲·2023-11-11 22:45

机器学习推导+python实现（八）：线性可分支持向量机

本节代码的实现部分参考机器学习实验室内容安排线性回归（一）、逻辑回归（二）、K近邻（三）、决策树值ID3（四）、CART（五）、感知机（六）、神经网络（七）、线性可分支持向量机（八）、线性支持向量

明曦君·2023-11-11 18:04

机器学习笔记（三）

枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

【机器学习基础】(二)：理解线性回归与梯度下降并做简单预测

预测从瞎猜开始按上一篇文章所说，机器学习是应用数学方法在数据中发现规律的过程。既然数学是对现实世界的解释，那么我们回归现实世界，做一些对照的想象。想象我们面前有一块塑料泡沫做的白板，白板上分布排列着数枚蓝色的图钉，隐约地它们似乎存在着某种规律，我们试着找出规律。白板上的图钉（数据）如上图所示，我们有没有一种方法（数学算法）来寻找规律（模型解释）呢？既然不知道怎么做，那我们瞎猜吧！我拿起两根木棒在白

风度78·2023-11-11 17:49

【机器学习基础】Lasso 和 Ridge回归中的超参数调整技巧

在这篇文章中，我们将首先看看Lasso和Ridge回归中一些常见的错误，然后我将描述我通常采取的步骤来优化超参数。代码是用Python编写的，我们主要依赖scikit-learn。本文章主要关注Lasso的例子，但其基本理论与Ridge非常相似。起初，我并没有真正意识到需要另一个关于这个主题的指南——毕竟这是一个非常基本的概念。然而，当我最近想要确认一些事情时，我意识到，市面上的很多文章要么太学术