机器学习基础-逻辑回归

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

深度神经网络中的激活函数

简介线性模型是机器学习领域中最基本也是最重要的工具，以逻辑回归和线性回归为例；在真实情况中，我们往往会遇到线性不可分问题（例如XOR异或函数），需要非线性变换对数据的分布进行重新映射。
nlpming·2023-12-16 20:06

机器学习技术系列：一篇图文笔记了解【机器学习基础知识】

导言最近有小半年由近半数工作和生活时间在机器学习技术（ML）的学习与工程实践中，感觉自己阅读了几本ML方面好书，找到了一些更好的学习网站，所以重新梳理了一下自己理解的的ML基础知识。相关参考摘录书籍及网站如下《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》（第2版）《Python深度学习》（第2版）网站：https://www.showmeai.tech/一、机器学
yaocoder·2023-12-16 08:25

Course3-Week2-推荐系统

Course3-Week2-推荐系统文章目录Course3-Week2-推荐系统1.推荐机制的问题引入1.1预测电影评分1.2数学符号2.协同过滤算法2.1协同过滤算法-线性回归2.2协同过滤算法-逻辑回归
虎慕·2023-12-16 01:44

十大机器学习算法

20181214373学院：广研院【原文链接】MachineLearning:十大机器学习算法-知乎(zhihu.com)【嵌牛导读】本文对基础的机器学习算法做了一个简单介绍【嵌牛鼻子】线性回归支持向量机k-近邻逻辑回归决策树
哦O·2023-12-15 23:32

斯坦福机器学习 Lecture5 (判别学习算法、GDA 高斯判别分析，skip)

讲解GDA(高斯判别分析)目前我们学习的所有学习算法（线性回归和逻辑回归和广义线性模型）被称为判别学习算法(discriminative)今天要讲生成学习算法TODO:here
shimly123456·2023-12-15 22:06

机器学习基础知识分享：深度学习

深度学习（DeepLearning）是近年来发展十分迅速的研究领域，并且在人工智能的很多子领域都取得了巨大的成功．从根源来讲，深度学习是机器学习的一个分支，是指一类问题以及解决这类问题的方法。深度学习为了学习一种好的表示，需要构建具有一定“深度”的模型，并通过学习算法来让模型自动学习出好的特征表示（从底层特征，到中层特征，再到高层特征），从而最终提升预测模型的准确率．所谓“深度”是指原始数据进行非
白牛DATA·2023-12-15 20:58

人工智能（AI）领域广泛使用的关键算法及其解决的问题 列出计算机中各种算法及对应解决的实际问题

逻辑回归（LogisticRegression）:问题：用于二分类问题，预测一个事件发生的概率。
小黄人软件·2023-12-15 19:50

机器学习算法应用场景与评价指标

常用的算法包括逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林、梯度提升机等。2.多元分类问题当你的
数据科学知识库·2023-12-15 18:18

机器学习基础介绍

百度百科：机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。基本概念机器学习的基本思路：把现实生活中的问题抽象成数学模型，并且很清楚模型中不同参数的作用利用数学方法对这个数学模型进行求解，从而解决现
DogDaoDao·2023-12-15 13:01

机器学习 | 机器学习基础知识

一、机器学习是什么计算机从数据中学习规律并改善自身进行预测的过程。二、数据集1、最常用的公开数据集2、结构化数据与非结构化数据三、任务地图1、分类任务Classification已知样本特征判断样本类别二分类、多分类、多标签分类二分类：垃圾邮件分类、图像识别等多分类问题：鸢尾花分类问题多标签分类问题：标签间不互斥，概率和不为12、回归任务Regression线性回归多项式回归：一个因变量，一个或多
西皮呦·2023-12-15 00:39

机器学习-分类问题

前言《机器学习-回归问题》知道了回归问题的处理方式,分类问题才是机器学习的重点.从数据角度讲,回归问题可以转换为分类问题的微分逻辑回归逻辑回归（LogisticsRegression）,逻辑回归虽然带有回归字样
懒猫gg·2023-12-14 23:48

机器学习---逻辑回归算法

1、逻辑回归逻辑回归又叫logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型。
30岁老阿姨·2023-12-14 22:10

Ray构建GPU隔离的机器学习平台

Ray框架介绍Ray是一个开源分布式计算框架，在机器学习基础设施中发挥着至关重要的作用。Ray促进分布式机器学习训练，使机器学习从业者能够有效利用多个GPU的能力。
数据与后端架构提升之路·2023-12-14 22:57

深度学习——第5章 神经网络基础知识

第5章神经网络基础知识目录5.1由逻辑回归出发5.2损失函数5.3梯度下降5.4计算图5.5总结在第1课《深度学习概述》中，我们介绍了神经网络的基本结构，了解了神经网络的基本单元组成是神经元。
曲入冥·2023-12-14 20:52

深度学习-必备的数学知识-线性代数-1

那就是学习应用数学和机器学习基础。想要理解深度学习这些是必不可少的。我将在这篇文章中为大家介绍一部分与深度学习有关的线性代数。
占得世间一味愚·2023-12-14 19:10

【教程】逻辑回归怎么做多分类

目录一、逻辑回归模型介绍1.1逻辑回归模型简介1.2逻辑回归二分类模型1.3逻辑回归多分类模型二、如何实现逻辑回归二分类2.1逻辑回归二分类例子2.2逻辑回归二分类实现代码三、如何实现一个逻辑回归多分类
wwcsd2018001·2023-12-14 19:27

逻辑回归的损失函数和目标函数

损失函数逻辑回归通常使用对数损失函数（LogLoss），也称为逻辑损失或交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）。
NLP_wendi·2023-12-14 18:34

[PyTorch][chapter 6][李宏毅深度学习][Logistic Regression]

逻辑回归根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率，由于结果是一个概率，因此因变量的范围在0和1之间。[3]例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。
明朝百晓生·2023-12-14 17:01

机器学习基础入门

机器学习引言介绍机器学习的重要性和应用领域。简要说明机器学习与人工智能的关系。在当今迅速发展的技术世界中，机器学习已经成为一项不可或缺的技术，它正在改变我们解决问题和理解世界的方式。机器学习，作为人工智能（AI）的一个关键分支，利用算法和统计模型使计算机系统能够从数据中学习和作出决策，而无需明确的编程指令。机器学习的应用范围极广，从日常生活中的语音识别和推荐系统到商业领域的客户行为分析，再到医疗领
小昭dedug·2023-12-14 13:46

【数学建模】统计领域的逻辑回归（分类变量相关性检验、优势比OR、包含分类变量的多元逻辑回归）

统计领域的逻辑回归0指导方针1分类变量之间的相关性检验1.1分类变量相关性的示例1.2列联表分析1.3信用风险建模案例1.3.1制作两分类变量交叉表并求解交叉频率1.3.2相关性判定1.3.3p值与显著性水平
lys_828·2023-12-06 22:37

GraphPad Prism 9 for mac/win，新增超强大功能！重大更新！

新功能将你的分析和绘图带向新的维度新的分析：主成分分析（PCA）新的分析：主成分回归（PCR）新的图形：从多元变量数据绘制气泡图新的图形：从t检验生成评估图扩展的分析：多元t检验选项（配对，非参数，等等）扩展的分析：从多元线性回归和多元逻辑回归中做插值提升数据表列数上限对多变量数据表的大量改进自动向图形中增加多重比较结果
科研小行星·2023-12-06 14:07

spark mllib和spark ml机器学习基础知识

spark机器学习SparkMLib完整基础入门教程-y-z-f-博客园(cnblogs.com)参考spark机器学习简介机械学习是一门人工智能的科学，用于研究人工智能，强调算法，经验，性能开发者任务：spark基础+了解机器学习原理+相关参数含义millib：分类回归聚类协同过滤降维特征化：特则提取转化降维选择公交管道：构建评估调整机器学习管道持久性：保存和加载算法，模型和管道实用工具：线代(
厨 神·2023-12-05 16:50

Python机器学习、深度学习入门丨气象常用科学计算库、气象海洋常用可视化库、爬虫和气象海洋数据、气象海洋常用插值方法、EOF统计分析、WRF模式后处理等

目录专题一Python软件的安装及入门专题二气象常用科学计算库专题三气象海洋常用可视化库专题四爬虫和气象海洋数据专题五气象海洋常用插值方法专题六机器学习基础理论和实操专题七机器学习的应用实例专题八深度学习基础理论和实操专题九深度学习的应用实例专题十
WangYan2022·2023-12-05 11:14

Course2-Week2-神经网络的训练方法

1.1TensorFlow实现1.2损失函数和代价函数的数学公式2.其他的激活函数2.1Sigmoid激活函数的替代方案2.2如何选择激活函数2.3为什么需要激活函数3.多分类问题和Softmax函数3.1多分类问题3.2逻辑回归的推广
虎慕·2023-12-05 09:01

机器学习基础入门-jupyter7

我的学习笔记-python3入门小节7：python3安装和使用库其他语言称为包或者类库超级强大的第三方库安装方法：可以观看python3文档确定导入的具体库：importrandomimportdatetimefromurllib.parseimportquoteprint(random.randint(0,100))
一只程序吼·2023-12-04 10:00
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