逻辑回归分类器第15页

pcl-2 pcl结合opencv做svm分类（高程数据）

pcl自动的ml文件夹内存在svm分类器，但是遗憾的是，我并不能掌握应用方法，因此借用opencv的cv空间进行了点云坐标的转移，使用opencv的svm功能进行调试。

JJC妖妖君·2023-12-05 07:55

SnowNLP：处理中文文本内容

为实现上面的功能用到了不少的算法和模型，比如textrank、贝叶斯分类器、隐含马尔科夫模型等。对于学习研究中文分

nearvoid·2023-12-05 06:03

十四、机器学习进阶知识：KNN分类算法

分类介绍2、KNN分类核心要素3、KNN分类实例1.1鸢尾花分类1.2手写数字识别1、KNN分类介绍分类是数据分析中非常重要的方法，是对己有数据进行学习,得到一个分类两数或构造出一个分类模型（即通常所说的分类器

七层楼的疯子·2023-12-05 05:34

MLP，GCN，GAT，GraphSAGE， GAE， Pooling，DiffPool

MLPGCNGAT区别与联系在节点表征的学习中：MLP节点分类器只考虑了节点自身属性，忽略了节点之间的连接关系，它的结果是最差的；而GCN与GAT节点分类器，同时考虑了节点自身属性与周围邻居节点的属性，

super尚·2023-12-05 04:47

Sklearn常用API以及代码

**1.ensemble集成**VotingClassifier（投票分类器）由若干异质分类器组成，例如LR,RF朴素贝叶斯（GNB）importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportmetrics

teacher_ma_·2023-12-04 18:55

影像组学学习笔记(24)-文献导读:了解88种降维、分类器组合

本笔记来源于B站Up主:有Li的影像组学系列教学视频本节(24)主要讲解:解读一篇文献，了解不同的降维、分类器组合方法这篇文献2018年发表在EuropeanRadiology上：Radiomicsfeaturesonnon-contrast-enhancedCTscancanpreciselyclassifyAVM-relatedhematomasfromotherspontaneousintr

北欧森林·2023-12-04 16:09

解决维度爆炸问题

一、出自https://www.jianshu.com/p/867193608bbd二、如何避免维度灾难image.png图1展示了随着维度变得很大，分类器的性能是下降的。

羽天驿·2023-12-04 15:18

贝叶斯分类器（Bayesian Classifier）

贝叶斯分类器（BayesianClassifier）详解贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的一类统计分类方法。它们在给定数据的条件下，通过计算不同类别的概率来进行分类。

h52013141·2023-12-04 08:09

简单的最小距离分类器

最小距离分类器最小距离分类器（MinimumDistanceClassifier）是一种简单的分类算法，它基于计算数据点到不同类别中心的距离来进行分类。它通常用于二维或多维数据的分类。

h52013141·2023-12-04 08:08

西瓜书-AdaBoost

做一个简单分析，考虑二分类问题，假定基本分类器的错误率为,有由基分类器相互独立，设X为T个基分类器分类正确的次数，因此根据Hoeffding不等式令得由上面的式子可以得到，个体分类器的数目越大。

weixin_34418883·2023-12-04 04:15

Andrew Ng ML(4)——过拟合&正则化

overfitting(过拟合)特征过多会导致过拟合（或者说训练样本太少）线性回归中的过拟合逻辑回归中的过拟合Q：如何解决过拟合？

tmax·2023-12-04 02:50

吴恩达《机器学习》11-1-11-2:首先要做什么、误差分析

一、首先要做什么选择特征向量的关键决策以垃圾邮件分类器算法为例，首先需要决定如何选择和表达特征向量。

不吃花椒的兔酱·2023-12-03 22:29

机器学习笔记(九)——手撕支持向量机SVM之间隔、对偶、KKT条件详细推导

可能有的伙伴会想到上一篇文章讲到的逻辑回归拟合决策边界，这肯定是一种不错的方法，本文所讲的SVM也是可以解决这种分类问题的；既然都是分类算法，所以通过一个例子可以比对出二者的相同点和不同点。超平面

奶糖猫Esong·2023-12-03 19:49

机器学习中的逻辑回归模型（代码分析）

逻辑回归函数中，若继续使用线性回归模型中的代价函数，由于逻辑回归函数非凸的特性，其求不出局部最小值，故需要引入新的代价函数，损失函数（lossfuction），下图右侧为逻辑回归模型的代价函数，想让不能用梯度下降法

王凯铭893·2023-12-03 17:50

学习计划

学习标准-理解公式，会推导公式3、pandas、numpy，scipy学习4、a-算法理论:简单线性回归，多元线性回归，回归里面的梯度下降方法b-分类算法:逻辑回归，决策树，支持向量机c-聚类算法:kmeans

黏小莲·2023-12-03 15:21

SHAP（六）：使用 XGBoost 和 HyperOpt 进行信用卡欺诈检测

构建XGBoost分类器后，它将使用HyperOpt库（sklearn的GridSearchCV和RandomziedSearchCV算法的替代方案）来调整各种模型参数，目标是实现正常交易和欺诈交易分类的最大

rgb2gray·2023-12-03 13:27

numpy实现神经网络

到目前为止我们都是初始所有参数为0，这样的初始方法对于逻辑回归来说是可行的，但是对于神经网络来说是不可行的。如果我们令所有的初始参数都为0，这将意味着我们第二层的所有激活单元都会有相同的值。

小小程序○·2023-12-03 12:26

【100天精通Python】Day73：python机器学习入门算法详解与代码示例

目录1.监督学习算法：1.1线性回归（LinearRegression）：1.2逻辑回归（LogisticRegression）：1.3决策树（DecisionTree）：1.4支持向量机（SupportVectorMachine

LeapMay·2023-12-03 08:19

【机器学习实战】利用AdaBoost元算法提高分类性能

boosting技术通过集中关注被已有的分类器错分的那些数据来获得新的分类器，基于所有分类器的加权求和得到结果。

吵吵人·2023-12-03 07:32

算法工程师面试八股（搜广推方向）

文章目录机器学习线性和逻辑回归模型逻辑回归二分类和多分类的损失函数二分类为什么用交叉熵损失而不用MSE损失？

贪钱算法还我头发·2023-12-03 03:29

神经网络表述(Neural Networks: Representation)

神经网络表述(NeuralNetworks:Representation)1非线性假设我们之前学的，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。

小小程序○·2023-12-02 22:04

逻辑回归使用Numpy实现逻辑回归

使用Numpy实现逻辑回归sigmoid函数g(z)=1(1+e−z)g(z)=\frac{1}{(1+e^{−z})}g(z)=(1+e−z)1#sigmoid函数defsigmod(z):return1

小小程序○·2023-12-02 22:34

逻辑回归与正则化逻辑回归、激活函数及其代价函数

逻辑回归、激活函数及其代价函数线性回归的可行性对分类算法，其输出结果y只有两种结果{0，1}，分别表示负类和正类，代表没有目标和有目标。

小小程序○·2023-12-02 22:33

逻辑回归正则化

正则化过拟合问题对于模型，如果一个模型对于数据的偏差很大，不能能够很好的拟合数据的分布，称为欠拟合，或者说这个算法具有高偏差的特性。如果一个模型虽然可以穿过所有的数据点，但是其图像波动很大，其同样也不能描述数据的分布，（其数据的分布是无法被泛化处理），称为过拟合，或者说这个算法具有高方差的特性。在这种情况下，模型的参数过于多（有可能代价函数正好为0），以至于可能没有足够多的数据去约束它来获得一个假

小小程序○·2023-12-02 22:33

特征重要性分析有那些方法?

逻辑回归系数：逻辑回归中，特征的系数表示特征对分类的贡献。岭回归和LASSO回归系数：这些正则化方法可以减小不重要的特征的系数，从而筛选出重要特征。树模型：决策树：通过树的节点分

XF鸭·2023-12-02 21:50

旋转人脸的检测及检索

旋转人脸的检测及检索上海市大同中学刘留E-Mail:Geo(DOT)Cra[AT]gmail{DOT}com[PDF版本]摘要：本文论述了一种基于眼睛粗定位划分可能人脸区域后送入分类器进行判别的人脸检测方法

thirdapple·2023-12-02 20:59

线性可分SVM摘记

线性可分SVM摘记0.线性可分1.训练样本到分类面的距离2.函数间隔和几何间隔、(硬)间隔最大化3.支持向量\qquad线性可分的支持向量机是一种二分类模型，支持向量机通过核技巧可以成为非线性分类器。

zfoox·2023-12-02 19:11

2018-09-06

近年来机器学习应用于恶意URL检测的研究较多，最常用的方法是利用URL字符串的词性特征，提取词袋模型，进而使用各种机器学习的分类器例如svm等去进

creamelody·2023-12-02 15:09

人工神经网络（ANN）及BP算法

图中圆圈可以视为一个神经元（又可以称为感知器）设计神经网络的重要工作是设计hiddenlayer，及神经元之间的权重添加少量隐层获得浅层神经网络SNN；隐层很多时就是深层神经网络DNN1.2从逻辑回归到神经元

逍遥_yjz·2023-12-02 14:51

支持向量机(一)

有了感知机的基础，开始入手支持向量机(supportvectormachines)，它还是一种线性分类器，但是它要求此线性分类器，在特征空间上间隔最大。

躬身入世，以生证道·2023-12-02 09:47

软著项目推荐深度学习卷积神经网络的花卉识别

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列

iuerfee·2023-12-02 09:23

SMO优化算法（Sequential minimal optimization）

机器学习SVM分类器中SMO算法https://blog.csdn.net/qq_28503457/article/details/96704927https://www.cnblogs.com/liqizhou

正在学习的小天师兄·2023-12-02 01:36

图像形状及数量识别（matlab实现）

（4）设置分类器完成分类。基

一寸光阴不可轻·2023-12-01 23:21

Matlab实现简单图形的识别

我们将使用机器学习算法来训练一个分类器，该分类器能够根据输入的图像判断其所属的图形类别。首先，我们需要收集用于训练的图像样

程序员拓荒·2023-12-01 23:46

实战：垃圾短信分类器

上次我们讲到朴素贝叶斯分类，忘记的同学参考一文搞懂朴素贝叶斯分类，今天就通过朴素贝叶斯分来来实现一个简单的垃圾短信分类器。

程序员Morgan·2023-12-01 23:25

如何计算F值（编程）

首先，让我们来了解一下精确度和召回率的概念：精确度（Precision）：精确度表示分类器在预测为正例的样本中有多少是真正的正例。

安静漫游·2023-12-01 20:03

机器学习——逻辑回归

@[TOC]机器学习——逻辑回归逻辑回归逻辑回归定义：基于多元线性回归的分类算法，在多元线性回归的基础上，把结果缩放在0-1之间。

SF-FCZ·2023-12-01 15:17

【机器学习】线性模型之逻辑回归

文章目录逻辑回归Sigmoid函数概率输出结果预测值与真实标签之间的并不匹配交叉熵逻辑回归模型梯度下降逻辑回归模型求解编程求解sklearn实现，并查看拟合指标逻辑回归逻辑回归是一种广义线性模型，形式上引入了

撕得失败的标签·2023-12-01 15:39

Course1-Week3-分类问题

Course1-Week3-分类问题文章目录Course1-Week3-分类问题1.逻辑回归1.1线性回归不适用于分类问题1.2逻辑回归模型1.3决策边界2.逻辑回归的代价函数3.实现梯度下降4.过拟合与正则化

虎慕·2023-12-01 15:33

用于点击率预测的多视图功能传输笔记

目前现行的点击率预估模型如：线性逻辑回归（LR），但它无法提取少量的组合特征。继LR之后，还提出了因子分解机（FM）算法，它虽然改善了组合特征的LR问题。然而，它只考虑二阶交叉特征。

三块给你买麻糬_31c3·2023-12-01 11:35

R语言回归分析常见报错

1.解决R语言出现“二进列运算符中有非数值参数”的错误做逻辑回归时出现上述报错，检查后发现，是因为response因变量的类型为char，无法直接进行回归分析。

thisis_redbrick·2023-12-01 08:19

如何在C++中使用一个Python类-[PyImport_ImportModule、PyModule_GetDict、PyDict_GetItemString、PyObject_CallFuncti]

但你一定要用Python来操作图像,实现某些算法的时候,效率就变得非常重要.可惜的是,Python在大多数算法实现中,由于其循环操作实在是太慢,导致实现的算法效率非常之低.所以现在我要把深度学习中的一个类(分类器

隨意的風·2023-11-30 23:52

构建图像分类器

在本章中，我们将通过构建几个检测图像中对象的Web应用程序来更深入地了解TensorFlow.js的功能。将会有更完整的代码示例和说明，让您更好地了解如何在您的项目中实施机器学习。3.1使用预训练模型我们将要构建的第一个项目是一个快速游戏，系统会提示您找到周围的特定物体，使用设备的相机拍摄它们的照片，然后检查机器学习模型是否识别它们。输出如下：这个项目的核心是我们之前谈到的同一个对象检测模型，称为

启辰·2023-11-30 23:47

Lifelong Unsupervised Domain Adaptive Person Re-identification with Coordinated Anti-forgetting and

CVPR2022整体结构：reservoirsampling原本的方法：K取值为8，memory的size为512损失：总共两部分loss：实际上直接用来更新网络参数和分类器参数的loss：这个是泰勒展开式的原本形式

quarter-moon·2023-11-30 21:42

人工智能审计决定论 ...

01人工智能垃圾邮件分类器、siri、人脸识别中有没有你心目中的人工智能？如果你并不满意的话，AlphaGo（战胜了顶级围棋大师）算吗？

止月房·2023-11-30 13:58

【机器学习】针对分类器的三种攻击

对抗输入是经过特殊构造的输入，可以让分类器的分类结果不可靠从而避免被检测到。分类器面临两种类型的对抗输入：Mutatedinput（突变输入）是一种避免被分类器识别的攻击变种。

CamillaXu·2023-11-30 09:17

机器学习：领域自适应学习

训练一个分类器是小问题上难度训练数据和测试数据不一致，比如训练数据是黑白的，测试时彩色的，结果准确率非常低。训练数据和测试数据有点差距的时候，能不能效果也能好呢？

uncle_ll·2023-11-30 09:34

各种boost全梳理，一文搞定boosting模型

Boosting是机器学习中的一种集成学习框架，集成学习的意思是将多个弱分类器组合成一个强分类器，这个强分类器能取所有弱分类器之所长，达到相对的最优性能。

lucifer777·2023-11-30 07:29

IMU识别实验鼠的运动轨迹

并提出了由固定窗口分割、自适应窗口分割和一个用于鼠标行为识别的初步状态分类器组成的新组合分割方法，显著提高了实验鼠行为的分类准确率。

惯师科技·2023-11-30 05:19

人工智能基础_机器学习045_逻辑回归的梯度下降公式推导_更新公式---人工智能工作笔记0085

然后我们上面有了逻辑回归的损失函数,以后,我们再来看逻辑回归的梯度下降公式可以看到上面是逻辑回归的梯度下降公式,这里的阿尔法是学习率,这里的后面的部分是梯度也就是步长,这个阿尔法是,通过调节这个来控制梯度下降的快和慢对吧然后我们再来看逻辑回归可以看到这里上面是

脑瓜凉·2023-11-30 02:58

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