机器学习基础-逻辑回归第13页

逻辑斯蒂回归

逻辑斯蒂回归使用回归可以进行分类，，需要使用sigmod函数，将实数压缩到0-1之间的一个数，表示类别的概率，不像归一化函数会出现0或者1的数逻辑回归就是线性回归进行sigmod函数处理，将预测结果变成

qq_38404903·2023-11-03 19:53

Python机器学习实战（一）

文章目录基于逻辑回归实现乳腺癌预测基于k-近邻算法实现鸢尾花分类基于决策树实现葡萄酒分类基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类基于支持向量机实现葡萄酒分类基于高斯混合模型实现鸢尾花分类基于主成分分析实现鸢尾花数据降维基于奇异值分解实现图片压缩基于逻辑回归实现乳腺癌预测

数据攻城小狮子·2023-11-03 09:05

吴恩达深度学习--logistic回归中的梯度下降法

a^i是训练样本的预测值以上是对于单个例子的逻辑回归。我们可以初始化J=0，dw1dw2db都为0回顾我们正在做的细节，dw1、dw2、db作为累加器

862180935588·2023-11-03 04:14

tensorflow学习笔记--机器学习基础知识--（1）基本图像分类

学习教材是tensorflow官网上的新手教程为了让自己有更深的印象和理解，将自己的学习笔记记录基础分类：对于衣服的图片分类本指南训练了一个神经网络模型来对衣服的图像进行分类，例如运动鞋和衬衫。本指南使用tf.keras在TensorFlow中构建和训练模型。from__future__importabsolute_import,division,print_function,unicode_li

爱玩的阿是·2023-11-03 03:32

AIOPS学习资源

时间序列分析-B站时间序列分析的基础、原理、算法和应用-知乎时间序列数据分析101-(1)一份全面详尽的时间序列入门教程-知乎-推荐图解72个机器学习基础知识点-推荐机器学习入门与核心概念-B站机器学习

MrUncle德鲁·2023-11-02 22:04

《NTP-VFL - A New Scheme for Non-3rd Party Vertical Federated Learning》模型原理

二、模型详情1、推导逻辑回归模型：P(y=1∣

superY25·2023-11-02 19:16

学习人工智能需要掌握哪些基础知识，需要具备哪些数学和编程技能？

机器学习基础：了解机器学习算法的基本原理和分类，如监督学习、非监督学习和强化学习等。深度学习基础：了解神经网络的基本结构和工作原理，了解卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等深度学习模型。学习人工

程序媛珂珂·2023-11-02 15:41

r ridge回归_R语言逻辑回归和泊松回归模型对发生交通事故概率建模

原文链接http://tecdat.cn/?p=14139我们考虑风险敞口，计算包含风险敞口的多个数量(经验均值和经验方差)的非参数估计量。如果要对二项式变量建模。这里的模型如下：未观察到该期间的索赔数量索偿的数量考虑一种情况，其中关注变量不是索偿的数量，而仅仅是索偿发生的标志。利用泊松过程模型，我们可以获得这意味着在一年的前六个月中没有索赔的概率是一年中没有索赔的平方根。假设可以通过一些链接函数

weixin_39859394·2023-11-02 15:24

机器学习基础线性回归及一些基础概念（正则化、过拟合、欠拟合等）

文章目录一、线性回归简介1.线性回归应用场景2.什么是线性回归2.1定义与公式2.2线性回归的特征与目标的关系分析3.小结二、线性回归api初步使用1.线性回归API2.举例2.1步骤分析2.2代码过程3.小结三、线性回归的损失和优化1.损失函数2.优化算法2.1正规方程2.1.1什么是正规方程2.1.2正规方程求解举例2.1.3正规方程的推导2.2梯度下降(GradientDescent)2.2

落花雨时·2023-11-02 15:21

t检验、线性回归、PCA、CCA、PLS，都是一家人

2.线性回归说简单也简单，其核心就是用最小二乘法确定损失函数的最小值，如果因变量Y是二分类变量，就是逻辑回归，但也是属于线性回归。3.PCA用得够多了，要说原理，那就是寻找样本在高维空间中方差最大的

陈荣昌·2023-11-02 12:24

R语言使用surveyCV包对NHANES数据（复杂调查加权数据）进行10折交叉验证

地址为：https://wwwn.cdc.gov/nchs/nhanes/Default.aspx既往咱们通过多篇文章对复杂加权数据的线性模型、逻辑回归模型、生存分析模型进行了分析。

天桥下的卖艺者·2023-11-02 06:57

机器学习基础---分类与检测的评价指标---AP，mAP，PR曲线

目录分类任务中的AP，mAP，PRC（PR曲线）为什么需要PR曲线APmAPAP的计算方法：P-R曲线的绘制方法mAP计算方法检测任务中的AP与AP@50,AP@75AP和mAP是图像分类任务中的评价方法，可以用于检测任务。分类任务中的AP，mAP，PRC（PR曲线）为什么需要PR曲线PrecisionandRecall(PR曲线)：用于稀有事件检测，如目标检测、信息检索、推荐系统。负样本非常多（

xys430381_1·2023-11-02 00:49

第2篇机器学习基础 —（4）k-means聚类算法

~前期回顾：第2篇机器学习基础—（1）机器学习概念和方式第2篇机器学

小哥谈·2023-11-01 17:11

机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第3章使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅Part 1

本章讲解的主要内容有：介绍用于分类的健壮知名算法，如逻辑回归、支持向量机、决策树和K

矢寸心·2023-11-01 06:18

Pytorch机器学习——3 神经网络（八）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.5反向传播算法在传统的机器学习方法（比如逻辑回归）中，可以通过梯度下降来确定权重的调整

辘轳鹿鹿·2023-10-31 05:29

15. 机器学习 - 支持向量机

逻辑回归预测心脏病在本节课开始呢，我给大家一份逻辑回归的练习，利用下面这个数据集做了一次逻辑回归预测心脏病的练习。本次练习的代码在「茶桁的AI秘籍」在Github上的代码库内，数据集的获取在文末。

茶桁·2023-10-31 03:28

机器学习基础维基翻译保序回归随机森林 Pipeline处理及简单的sklearn例子分类：机器学习Sklearn

Isotonicregression(保序回归)Innumericalanalysis,isotonicregression(IR)involvesfindingaweightedleast-squaresfitxtoRnwithweightsvectorwtoRnsubjecttoasetofnon-contradictoryconstraintsofthekindxi>=xj.(x分量保序)S

meng_shangjy·2023-10-31 02:20

Spark机器学习之分类与回归

目录分类Classification-----------逻辑回归Logisticregression-------------------二项式逻辑回归Binomiallogisticregression

dingcheng998·2023-10-31 02:49

风控学习：基于逻辑回归构建一张简单的评分卡

说明1.数据集来源为kaggle，因为是一个demo，且需要验证结果，所以仅取其训练集；2.本项目主要为了说明构建一张简单的评分卡（A卡，也就是贷前）的过程，所以省略了EDA的部分，仅仅做一个简单的流程说明。3.数据集和代码已经上传，点击下载下载链接导入相关包importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsk

爱挠静香的下巴·2023-10-31 02:45

sklearn中的逻辑回归

目录逻辑回归1.1逻辑回归概述1.2为什么需要逻辑回归1.3sklearn中的逻辑回归2linear_model.LogisticRegression2.3梯度下降：重要参数max_iter2.4二元回归与多元回归

Lennng·2023-10-31 02:44

机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归一、逻辑回归理论概述二、sklearn逻辑回归的使用1.正则化参数2.特征工程（可解释的特征降维）：embedded3.梯度下降：重要参数max_iter4.二元回归和多元回归重要参数：solver

`AllureLove·2023-10-31 02:42

如何在【逻辑回归】中优化控制正则化程度的超参数C

一.逻辑回归基本介绍逻辑回归也称作logistic回归，是一种广义的线性回归分析模型，主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过训练集来训练模型，并在训练结束后对测试集进行分类。

数字生命Allen·2023-10-31 02:38

基于【逻辑回归】的评分卡模型金融借贷风控项目实战

背景知识：在银行借贷过程中，评分卡是一种以分数形式来衡量一个客户的信用风险大小的手段。今天我们来复现一个评分A卡的模型。完整的模型开发所需流程包括：获取数据，数据清洗和特征工程，模型开发，模型检验和评估，模型上线，模型检测和报告。我们先来导入相关的模块：'''获取数据——数据清洗——特征工程——模型训练和开发——模型检验和评估——模型上线和监控'''importpandasaspdimportnu

数字生命Allen·2023-10-31 02:38

如何绘制【逻辑回归】中threshold参数的学习曲线

threshold参数的意义是通过筛选掉低于threshold的参数，来对逻辑回归的特征进行降维。

数字生命Allen·2023-10-31 02:36

大数据进阶之算法——Spark ML库VectorAssemble详解

为了训练逻辑回归和决策树等ML模型，将原始的多个特征列组合成一个特征向量是很有用的。VectorAssemble将接受一下的输入列类型：所有数值类型、布尔类型和向量类型。

Clozzz·2023-10-30 17:17

机器学习基础（6）：线性回归和拟合

线性回归1介绍线性回归是通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。回归问题的目标值是连续的，比如价格，收入等等。试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：()=_1_1+_2_2+…+__+w为权重，b称为偏置项，可以理解为：_0×1一元线性回归：涉及到的变量只有一个多元线性回归：涉及到的变量两个或两个以上单变量：多变量：

Y_蒋林志·2023-10-30 12:07

逻辑回归介绍及statsmodels、sklearn实操

目录1、逻辑回归简要介绍2、statsmodels中实现逻辑回归3、sklearn实现逻辑回归3.1基础案例代码3.2样本不平衡问题处理3.3LogisticRegression模型参数说明3.4模型调优方法

sikadeerlu·2023-10-30 07:28

机器学习基础：特征选择

目录1.需要特征选择的原因2.特征选择的方法2.1Wrappers包装法2.1.1可实现的Wrapper方法：sequentialforwardselection（贪心法）2.1.2可实现的Wrapper方法：sequentialbackwardselection（消融法）2.2Filtering过滤法2.2.1PointwiseMutualInformation（PMI）逐点互信息法2.2.2M

小羊和小何·2023-10-30 02:07

在线工作坊 | Python机器学习算法4-逻辑回归及其应用

活动简介欢迎来到Python机器学习算法系列在线分享的第四集.上期回顾，请参考：Python机器学习算法实践III-随机森林及应用本次分享为大家介绍逻辑回归（LogisticRegression）以及它的应用

MicrosoftReactor·2023-10-29 20:33

【深度学习】吴恩达课程笔记(三)——参数VS超参数、深度学习的实践层面

七、深度学习的实践层面1.训练/验证/测试集(Train/Dev/Test)2.偏差/方差(Bias/Variance)3.机器学习基础4.L2正则化范数的概念正则化的定义L2正则化正则化为什么可以预防过拟合

今天有没有吃饱饱·2023-10-29 16:31

机器学习(一) —— 机器学习基础

Python——机器学习机器学习(一)——机器学习基础一、数据集1.1加载数据集1.2划分数据集二、特征工程2.1特征预处理(归一化/标准化)2.2特征降维(特征选择/主成分分析/线性判别器)2.3特征提取

share16·2023-10-29 09:41

python分类预测降低准确率_十分钟掌握python机器学习特征选择

weixin_39845613·2023-10-29 09:41

R数据分析：多分类逻辑回归

上篇文章给大家写了二分类逻辑回归，今天扩展到多分类：Multinomiallogisticregressionisusedtomodelnominaloutcomevariables,inwhichthelogoddsoftheoutcomesaremodeledasalinearcombinationofthepredictorvariables

Codewar·2023-10-29 07:20

Day4：逻辑回归（Logistic Regression）简介

Day4.jpg逻辑回归是什么？逻辑回归用于分类问题。在分类问题中，我们尝试预测目前观测目标属于哪一类，它会产生一个离散的二元结果（0或1）。一个简单的例子是某人在即将到来的选举中是否会投票。

海之瑶·2023-10-29 06:05

近期微软重大论文----《通用人工智能的火花：GPT-4的早期实验》

这篇论文是最近讨论度极高的一篇论文，推特上几乎被这篇论文刷屏，作者SebastienBubeck是微软机器学习基础组的研究经理。

小林猿~·2023-10-28 22:35

Pytorch专题实战——逻辑回归(Logistic Regression)

文章目录1.计算流程2.Pytorch搭建线性逻辑模型2.1.导入必要模块2.2.数据准备2.3.构建模型2.4.训练+计算准确率1.计算流程1)设计模型：Designmodel(input,output,forwardpasswithdifferentlayers)2)构建损失函数与优化器：Constructlossandoptimizer3)循环：Trainingloop-Forward=co

程旭员·2023-10-28 22:33

机器学习——基础概念

一.机器学习基础概念总结过层中，我结合了头歌上的相关公开课程：详见（一）.什么是机器学习？机器学习致力于通过计算的手段，利用经验来改善系统的性能。

七七（考研）·2023-10-28 14:30

机器学习之路：FaceBook预测案例分析-----＞KNN算法的应用与调优

小白的机器学习之路（二）引子学习机器学习基础：从理论到实践了解机器学习机器学习的定义机器学习的分类机器学习的基本原理掌握数据预处理数据清洗特征选择特征工程分类算法sklearn转换器和预估器KNN算法获取数据数据集划分特征工程

是一个Bug·2023-10-28 02:25

Spark 初探总结

ResilientDistributedDatasets转换map,floatMap,groupByKey...动作count,collect,save...3.学习算法分类与回归->监督式学习(带标签)目标结果明确线性回归逻辑回归

shaun_x·2023-10-27 18:06

机器学习项目实战

Titanic幸存者预测-监督学习分类1.数据准备2.数据加载及处理1.加载结构化的训练集2.处理缺失值，异常值3.特征工程4.逻辑回归算法训练模型5.模型性能评估6.模型持久化6.1sklearn0.21

laufing·2023-10-27 18:22

支持向量机（SVM）

（2）SVM采用监督学习方式，对数据进行二分类（这点跟逻辑回归一样）。但是，S

轩儿毛肚·2023-10-27 09:04

GWAS分析基本流程及分析思路

分析基本流程及分析思路数据预处理（DNAgenotyping、Qualitycontrol、Imputation）QC的工作可以做PLINK上完成Imputation的工作用IMPUTE2完成2.表型数据统计分析逻辑回归

ChrisJO·2023-10-27 08:40

Pytorch整体工作流程代码详解（新手入门）

适用读者：有一定的Python和机器学习基础的深度学习/Pytorch初学者。

Avasla·2023-10-27 04:32

第2篇机器学习基础 —（1）机器学习概念和方式

前言：Hello大家好，我是小哥谈。机器学习是一种人工智能的分支，它使用算法和数学模型来使计算机系统能够从经验数据中学习和改进，而无需显式地编程。机器学习的目标是通过从数据中发现模式和规律，从而使计算机能够自动进行预测和决策。机器学习有许多应用领域，包括模式识别、数据挖掘、计算机视觉、语音识别和自然语言处理等。本节课就给大家简单介绍下什么是机器学习以及机器学习包括哪几种方式，希望大家学习之后能够有

小哥谈·2023-10-26 21:48

神经元谈到深度神经网络

序列文章上文[《一文速览机器学习的类别（Python代码）》](https://www.jianshu.com/p/fbe59dc46907)提到逻辑回归并做了简单介绍。

算法进阶·2023-10-26 12:59

从神经元谈到深度神经网络

作者|泳鱼来源|算法进阶本文将从神经元到逻辑回归模型结构，并将其扩展到深度深度网络模型。一、谈谈智慧对于人类智慧奥秘的探索，不同时代、学科背景的人对于智慧的理解及其实现方法有着不同的思想主张。

AI科技大本营·2023-10-26 12:56

逻辑回归

逻辑回归二分类情况对于二分类问题，在线性可分的情况下，试图构建一个判别式W′X′+b{W'X'+b}W′X′+b，为了便于操作将判别式增广为WX{WX}WX。

Gowi_fly·2023-10-26 07:20

机器学习中为什么需要梯度下降_机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法...

多元线性回归)(小小：机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法)(小小：机器学习理论（五）主成分分析法)(小小：机器学习理论（六）多项式回归)(小小：机器学习理论（七）模型泛化)(小小：机器学习理论（八）逻辑回归

weixin_39607423·2023-10-26 02:24

第2篇机器学习基础 —（2）分类和回归

~前期回顾：第2篇机器学习基础—（1）机器学习概念和方式目录1.基本概念2.常见的分类算法3.常见的回归算法4.分类回

小哥谈·2023-10-25 21:33

机器学习基础

1常见学习方法无监督学习：输入数据没有维度标签，输出通常是自动聚合的不同类别的标签。分类是自动进行的，只要有数据就会找到相近特征，典型算法是聚类算法。举个栗子：让计算机将一篮水果中的同类别水果归到一起，不知道水果种类（标签），首先它需要得到各个水果的特征数据，并表示为数学向量，假设此向量包含了颜色、味道、形状等特征。然后将相似向量（距离较近）的水果归为一类。监督学习：已知输入数据的类别（标签），它

smilelingling·2023-10-25 19:21

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