机器学习基础-逻辑回归第16页

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

Tensorflow：介绍常见激活函数和池化，并用Tensorflow搭建前向神经网络

1.1sigmoidS形曲线，早期用于卷积层，通常用于逻辑回归任务的最后一层输出tensorflow对应api：tf.nn.sigmoid()分类中通常和损失函数一起使用1.2relu线性整流函数，通常用于卷积层和全

努力不秃头的小仙主·2023-10-25 11:19

机器学习——逻辑回归一对多

逻辑回归的分类变量是离散值，但有时可能不是两种，而是多种那么下图所示的三种分类，如果用逻辑回归来处理呢一个可行的方法是：如上图，即对没有一种类别，都构建一个“一对余”的二分类逻辑回归模型，即每一个模型预测某一种类别的可能性

BioLearner·2023-10-25 06:13

《机器学习实战》ch1 ~ ch15 笔记目录

《机器学习实战》笔记（一）：Ch1-机器学习基础《机器学习实战》笔记（二）：Ch2-k-近邻算法《机器学习实战》笔记（三）：Ch3-决策树《机器学习实战》笔记（四）：Ch4-基于概率论的分类方

Liu_Goodfellow·2023-10-24 20:09

吴恩达机器学习笔记---正则化

前言使用正则化技术缓解过拟合现象，使模型更具泛化性1.过拟合问题(Overfit)2.代价函数(CostFunction)3.线性回归的正则化(RegularizedLinearRegression)4.逻辑回归的正则化

ML0209·2023-10-24 20:38

机器学习-吴恩达-笔记-3-正则化

目录过拟合问题代价函数正则化线性回归正则化逻辑回归【此为本人学习吴恩达的机器学习课程的笔记记录，有错误请指出！】

Leon.ENV·2023-10-24 20:05

sigmoid和softmax函数

CFH1021/article/details/104841428添加链接描述激活函数简介从事或对人工智能行业有了解的人员来说，相信对softmax和sigmoid这两个激活函数并不陌生，这两个激活函数实不仅在逻辑回归有应用

菠萝王先生·2023-10-24 17:32

2.机器学习基础（一）

文章目录第二章机器学习基础2.1基本概念2.1.1什么是神经网络2.1.2各种常见算法图示2.1.3计算图的导数计算2.1.4理解局部最优与全局最优2.1.5大数据与深度学习之间的关系2.2机器学习学习方式

abolition cc·2023-10-24 14:52

均方误差代数函数小结

在机器学习中，线性回归、逻辑回归问题总是绕不开代价函数。本文将从代价函数的个人理解，均方误差代数函数作用原理以及在线性回归问题中为什么选择均方误差代数函数阐述。

孟哲Hogan·2023-10-24 03:48

吃瓜教程2|线性模型

线性几率回归（逻辑回归）线性判别分析想让同类样本点的投影点尽可能接近，不同类样本点投影之间尽可能远，即：让各类的协方差之和尽可能小，不用类之间中心的距离尽可能大。

fof920·2023-10-24 01:04

三、机器学习基础知识：Python常用机器学习库（Numpy第二部分）

其他创建数组的方式5.1空数组5.2全零数组5.3全一数组5.4数列5.5随机数组5.6数组转换6、索引、切片和迭代7、Numpy计算7.1基本数组运算7.2条件运算7.3统计运算8、Numpy存取文件前序内容：三、机器学习基础知识

七层楼的疯子·2023-10-23 17:31

三、机器学习基础知识：Python常用机器学习库（Numpy第一部分）

文章目录1、Numpy定义2、ndarray对象3、Numpy数据类型4、Numpy数组类型1、Numpy定义Numpy是NumbericalPython的简称，是用来进行高性能计算与分析的基础包，是Python中重要的扩充库。它支持高维度数组与矩阵运算，也针对数组运算提供了大量的数学函数库。Numpy运算效率极好，是大量机器学习框架的基础库。使用Numpy，开发人员可以很方便地执行数组运算、逻辑

七层楼的疯子·2023-10-23 17:01

三、机器学习基础知识：Python常用机器学习库（Pandas）

文章目录1、Pandas2、Series数据结构2.1Series的创建2.2Series的索引与访问2.3Series的常见操作3、DataFrame对象3.1DataFrame的创建与索引3.2DataFrame的访问3.3DataFrame的常见操作4、数据对齐5、缺失数据处理6、Pandas存取文件1、PandasPandas库是以Numpy库为基础构建的，通常用来处理表格型(关系型)的数

七层楼的疯子·2023-10-23 17:56

互联网金融风控面试算法知识(一)

先附上之前对算法的一些总结：1.常用机器学习算法的原理推导2.评分卡的一些理论知识关于逻辑回归一、逻辑回归的优缺点，在金融领域相比其他算法有什么优势，局限性在哪？(1)

Labryant·2023-10-23 14:34

【Python机器学习】零基础掌握LinearDiscriminantAnalysis判别分析

简单的逻辑回归或决策树算法虽然有用，但有时候需要更精细和强大的工具来解决更复杂的分类问题。假设医生希望根据患者的年龄、体重、身高和血糖四个指标来预测患者是否有高血压的风险。

Mr数据杨·2023-10-23 14:29

解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM

3、逻辑回归算法3.1什么是逻辑函数?3.2逻辑回归可以用于多类分类吗？3.3如何解释逻辑回归中的系数？4、支持向量机（SVM）算法4.1优点4.2缺点5、结语1、机器学习算法简介机器学习算法是一种基

春人.·2023-10-23 10:28

如何从小白成长为AI工程师笔记

入门机器学习基础对于本科生来说，需要打好数学基础，包括高数、概率论和线性代数。对于已经上研究生或工作想转行的人来说，可以直接开始学习机器学习算法，重要的是理解算法的原理和推导过程。

北辰Charih·2023-10-23 06:09

机器学习(一)Spark机器学习基础

文章目录1.Spark机器学习基础1.0机器学习和大数据的区别和联系1.1机器学习引入1.2机器学习三次浪潮1.3人工智能领域基础概念区别1.3.1人工智能、机器学习、深度学习关系1.3.2数据分析、数据挖掘基本概念区别

大模型Maynor·2023-10-23 03:22

【面试】逻辑回归

逻辑回归的常见面试点总结(博客园)LR（逻辑回归）为什么使用sigmoid函数1.基本概念一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的

账号已删除·2023-10-23 00:05

逻辑回归案例练习

机器学习常用评价指标一、案例二、常用评价指标三、案例解决一、案例题目：假如重庆交通大学准备招标采购一套宿舍行人目标图像识别系统，选择2家公司的产品来测试。测试手段是：从学生宿舍区一段监控视频中识别男生的人数。实验结果如下：算法1（产品1）的检测结果：检测出“男生”人数82人，其中78人为男生，4人其实是女生；算法2（产品2）的检测结果：检测出“男生”人数88人，其中80人为男生，8人其实是女生；经

lyjccchong·2023-10-22 22:47

如何在Python中实现一个决策树算法？

本文假定读者具备相关机器学习基础知识，比如机器学习的相关理论、算法、模型等

禅与计算机程序设计艺术·2023-10-22 19:32

利用逻辑回归进行鸢尾花分类

利用逻辑回归进行鸢尾花分类数据集处理数据可视化模型训练首先导入我们所需要用到的库importnumpyasnpimportpandasaspd##绘图函数库importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns1

努力学习的小刘123·2023-10-22 13:03

花5分钟学习机器学习基础知识

一、什么是机器学习机器学习的目的是让机器学习,而不是执行预设的算法。机器学习适用于难以制定规则的问题,如垃圾邮件识别、图像识别。机器学习模拟人类学习过程:从样本中学习归纳总结,形成模型,然后应用模型完成任务。机器学习需要大量样本数据和计算能力支持。当前数据量大、计算能力强的时代非常适合机器学习。机器学习应用非常广泛,从垃圾邮件识别到自动驾驶都需要机器学习。机器学习是人工智能的一种方法，其核心思想是

代码写注释·2023-10-22 09:59

这是一个小“废”贴

数据处理二，机器学习上课进度及练习应用部分生成自己的数据集广义线性模型交叉验证：评估估算器的表现计算f1_score数据降维特征选择集成学习1，k-邻近算法2，线性回归3，决策树4，朴素贝叶斯算法5，逻辑回归

壮壮不太胖^QwQ·2023-10-22 04:16

数据回归算法 | Python逻辑回归

逻辑回归是一种经典的机器学习算法，用于解决二分类问题。它常被用于预测某个事件发生的概率，通过将输入特征映射到一个概率值来进行分类。

码农腾飞·2023-10-22 02:23

徐宗本院士将在2023年CCF中国软件大会上作特邀报告

主要从事应用数学、智能信息处理、机器学习基础理论研究。

pengxin_ce·2023-10-21 22:32

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