逻辑回归分类器

全连接层是什么

1、定义全连接层（FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用，是每一个节点都与上一层的所有结点相连。
朝朝暮暮Quake·2023-11-30 01:53

吴恩达机器学习课后作业Python实现 03 Multi-class Classification & Neural Network

文章目录题目描述数据集介绍逻辑回归（多元分类）神经网络题目描述在本练习中，将使用逻辑回归和神经网络来识别手写数字(从0到9)。
shy~·2023-11-30 01:27

吴恩达机器学习课后作业Python实现 02 Logistic Regression

文章目录逻辑回归正则化逻辑回归逻辑回归题目描述设想你是某大学相关部分的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。
shy~·2023-11-30 01:57

关于机器学习中（决策树）分类器的快速构建、可视化及效果评估

故本人结合个人经验和参考资料，尝试以决策树为例，展现一个机器学习分类器的搭建、训练和评估过程。欢迎评论和指正！
Karl张翔·2023-11-30 00:30

决策树可视化，被惊艳到了！

，而GBDT的基分类器最常用的就是CART决策树！掌握决策树，对理解之后的GBDT、LightGBM都有大有裨益。可视化的方式理解决策树，对深刻理解这个模型很有帮助。
Wang_AI·2023-11-30 00:59

竞赛选题 题目：基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习 机器视觉

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
laafeer·2023-11-29 21:58

一文详解人工智能：线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM)

简介：在人工智能领域，线性回归、逻辑回归和支持向量机是常见的机器学习算法。本文将详细介绍这三种算法的原理和应用，并提供相应的代码示例。
RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

python支持向量机分类器怎么用_用Python实现SVM多分类器

支持向量机(SVM)——分类预测，包括多分类问题，核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等项目1说明svm.py该文件中实现了一个简单的SVM，使用SMO进行优化，在选择优化的变量时采用随机选择的方式。plattSMO.py该文件也是采用SMO进行优化，在选择优化变量时，选择误差步长最大的两个变量进行优化，可以大幅提高优化速度。该文件中还加入了核函
weixin_39881760·2023-11-29 12:39

OpenCV+python计算机视觉图像处理4——机器学习

样本特征分类器预测、检验haar+adaboost->facehaar(模板)+adaboost(分类器，三级级联：强分类器，弱分类器，node结点)hog+svm->小狮子识别视频分解图片#1.load2
手写的现在ing·2023-11-29 11:32

机器学习K近邻算法

K近邻算法与逻辑回归不同的是:K近邻可以解决多分类问题，而逻辑回归是解决二分类问题的（但是工作当中逻辑回归用的还是比较多的）我之所以建议学习机器学习先学K近邻算法，是因为大多数算法需要数学方面的基础特别多
可爱的泥鳅·2023-11-29 07:31

AI智能生态系统（机器学习项目，在线部署）

该系统为国庆期间练手项目，目前已部署上线，项目链接：AI智能生态系统包含了以下四个项目：狗猫图像分类器（PetAIVision）任务描述：利用卷积神经网络（CNN）实现图像分类任务，以精确识别狗和猫的图像
github_czy·2023-11-28 23:44

集成学习-Boosting和Bagging异同

它最初的思想很简单：使用一些（不同的）方法改变原始训练样本的分布，从而构建多个不同的分类器，并将这些分类器线性组合得到一个更强大的分类器，来做最后的决策。也就是常说的“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的想
fpzRobert·2023-11-28 19:42

机器学习中的ROC曲线理解和实战

2、AUC是1乘以的方格中的一部分，起大小在0-1之间，AUC越大说明模型效果越好，AUC=1,是完美的分类器，该模型至少存在一个阈值，可以将正负样本完美的
努力的乞丐·2023-11-28 17:54

机器学习：线性回归与逻辑回归

一、单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)以预测住房价格为例子，单变量线性回归是指只有一个特征（输入变量），这里以房子的大小来预测房价。假使我们回归问题的训练集（TrainingSet）如下表所示：将要用来描述这个回归问题的标记如下:代表训练集中实例的数量代表特征/输入变量；代表目标变量/输出变量；(,)代表训练集中的实例；((),())代表第个观察实例；
passerby58·2023-11-28 17:35

神经网络与反向传播

以下文章来源于NewBeeNLP，作者Ryan1、NeuralNetworks:Foundations在前面的讨论中认为，因为大部分数据是线性不可分的所以需要非线性分类器，不然的话线性分类器在这些数据上的表现是有限的
科技州与数据州·2023-11-28 17:15

人工智能与神经元的内容梳理（持续更新）

《DeepLearning》四、社区与资源五、工具与框架六、学习路径1.逻辑回归,线性回归2.损失函数七、相关论文[^1]一.计算机视觉相关(ComputerVisionRelatedSurveys)A
妇男主任·2023-11-28 15:23

机器学习的复习笔记1

常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归、支持向量机等。无监督学习：与监督学习不同，无监督
大滑稽儿·2023-11-28 15:18

Python OpenCV从入门到精通——第十五章——人脸检测和人脸识别

demo01.pyimportcv2img=cv2.imread("peoples.png")#读取人脸图像#加载识别人脸的级联分类器faceCascade=cv2.CascadeClassifier(
empty__barrel·2023-11-28 12:25

paddleocr笔记

对上述文本多边形区域进行裁剪与透视变换校正，将文本区域转化成矩形框，再使用方向分类器对方向进行校正。基于包含文字区域的矩形框进行文本识别，得到最终识别结果。
博观而约取,厚积而薄发·2023-11-28 08:01

人工神经网络分类,神经网络 分类器

1、神经网络有哪些主要分类规则并如何分类？神经网络模型的分类人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。1按照网络拓朴结构分类网络的拓朴结构，即神经元之间的连接方式。按此划分，可将神经网络结构分为两大类：层次型结构和互联型结构。层次型结构的神经网络将神经元按功能和顺序的不同分为输出层、中间层（隐层）、输出层
aifans_bert·2023-11-28 07:49

线性分类器--图像表示

整个模型图像表示二进制图像灰度图像彩色图像大多数分类算法都要求输入向量！rbg的图像矩阵转列向量大小为32X32的话，图像矩阵转列向量是多少维？32x32x3=3072维列向量
骆驼穿针眼·2023-11-28 03:45

线性分类器--分类模型

记录学习北京邮电大学计算机学院鲁鹏为什么从线性分类器开始？形式简单、易于理解通过层级结构（神经网络）或者高维映射（支撑向量机）可以形成功能强大的非线性模型什么是线性分类器？
骆驼穿针眼·2023-11-28 03:45

线性分类器--数据处理

数据集划分通常按照70%，20%，10%来分数据集数据处理斯坦福的线性分类器体验http://vision.stanford.edu/teaching/cs231n-demos/linear-classify
骆驼穿针眼·2023-11-28 03:45

线性分类器---损失函数与优化算法

如何衡量分类器对当前样本的效果好坏？需要损失函数什么是损失函数？损失函数搭建了模型性能与模型参数之间的桥梁，指导模型参数优化。
骆驼穿针眼·2023-11-28 02:08

模式识别作业-线性分类器设计总结

刚刚做完线性分类器的作业，趁热打铁做下总结。摘要模式识别的目的是要在特征空间中设法找到两类(或多类)之间的分界面。
秃头研究生·2023-11-28 02:08

机器学习入门之逻辑回归：泰坦尼克号生存预测

前言小白的机器学习的入门必备项目科赛网上有着这个项目详细的讲解对小白十分友好1.了解项目概况RMS泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日，在她的处女航中，泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没，在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会，并为船舶制定了更好的安全规定。造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够的救生艇。尽管幸存下沉有一些运气
阿斯顿820·2023-11-28 01:32

决策树（第四周）

一、决策树基本原理如下图所示，是一个用来辨别是否是猫的二分类器。
叫小侯的小白程序员·2023-11-27 22:45

OpenCV笔记整理【人脸检测之Harr级联分类器&&dlib库】

1.级联分类器：OpenCV提供的级联分类器有Harr、HOG、LBP这3种，这些分类器以XML文件保存，这里主要演示Harr检测人脸（OpenCV提供的分类器不仅限于检测人脸，还包括下表特征检测，当然
武尚发的博客·2023-11-27 22:14

知识补给站20230419-20230421

10.贷款五级分类11.B端业务和C端业务（参考人人都是产品经理的文章）12.欺诈检测-多分类13.过拟合14.广义线性模型15.经验风险+结构风险16.极大似然估计-求最优参数17.逻辑回归18.混淆矩阵
Charming&M·2023-11-27 16:45

机器学习 | 集成学习

集成学习集成学习的思想是将若干个学习器（分类器&回归器）组合之后产生一个新学习器WhyneedEnsembleLearning?
icebreakeros·2023-11-27 12:23

geemap学习笔记 07 geemap 监督分类案例

文章目录前言一、监督分类介绍1.定义2.监督分类方法二、geemap中监督分类的详细步骤1.加载地图底图2.加载研究区影像数据3.创建训练样本4.分类器训练5.影像监督分类6.分类结果颜色修改7.添加图例和可视化展示
弈落馨·2023-11-27 10:34

机器学习笔记05---SVM支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier
一件迷途小书童·2023-11-27 09:15

自己动手写随机森林（Random Forest）

比如，统计学最爱的逻辑回归直线，它只有这2个变量，就是这条直线的斜率，
A君来了·2023-11-27 07:02

人工智能基础_机器学习050_对比sigmoid函数和softmax函数的区别_两种分类器算法的区别---人工智能工作笔记0090

可以看到最上面是softmax的函数对吧,但是如果当k=2那么这个时候softmax的函数就可以退化为sigmoid函数,也就是逻辑斯蒂回归了对吧我们来看一下推导过程,可以看到上面是softmax的函数可以看到k=2表示,只有两个类别对吧,两个类别的分类不就是sigmoid函数嘛对吧,所以说如果k=2那么softmax就退化为sigmoid函数了,来处理二分类了可以看到上面有个theta1对吧so
脑瓜凉·2023-11-27 06:49

无标题文章

>Byjoey周琦本文将首先简单介绍指数族分布，然后介绍一下广义线性模型（generalizedlinearmodel,GLM),最后解释了为什么逻辑回归（logisticregression,LR)是广义线性模型的一种
joeyqzhou·2023-11-27 04:35

Azure Machine Learning - Azure可视化图像分类操作实战

目录一、数据准备二、创建自定义视觉资源三、创建新项目四、选择训练图像五、上传和标记图像六、训练分类器七、评估分类器概率阈值八、管理训练迭代在本文中，你将了解如何使用Azure可视化页面创建图像分类模型。
TechLead KrisChang·2023-11-26 22:05

机器学习 day13（正则化，线性回归的正则化，逻辑回归的正则化）

1.正则化的思想如果特征的参数值更小，那么对模型有影响的特征就越少，模型就越简单，因此就不太容易过拟合如上图所示，成本函数中有W₃和W₄，且他们的系数很大，要想让该成本函数达到最小值，就得使W₃和W₄接近0，从而消除它们对成本函数的影响，最后我们就得出一个接近二次函数（左边图片）的成本函数2.正则化的一般形式通常，一个模型有很多特征，我们不知道哪个特征的参数重要，哪个特征的参数我们需要缩小或惩罚。
丿罗小黑·2023-11-26 22:17

正则化、线性回归、逻辑回归

0、引出最左边的模型最高次项为一次，此时模型是一条直线；直观的观察样本点（红色×）的趋势，我们发现该模型并不能很好的拟合两者的关系（事实上，随着房子面积增大，住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓，而不是无限递增）。此类情况称为欠拟合。最右边的模型最高次项为四次，此时模型从表面看上去很好的拟合了样本点，但实际上这是一条非常难看的曲线，不断的波动。可以想象得到，当一个新的样本需要预测时，该模型的结
MinJinFan·2023-11-26 22:44

正则化线性回归与正则化逻辑回归

1.TheProblemofOverfitting1还是来看预测房价的这个例子，我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但是，实际上这并不是一个很好的模型。我们看看这些数据，很明显，随着房子面积增大，住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓。因此线性回归并没有很好拟合训练数据。我们把此类情况称为欠拟合(underfitting)，或者叫作叫
matuoxifan·2023-11-26 22:13

python实现人脸检测

文章目录一、基础知识二、实现人脸检测一、基础知识我们使用机器学习的方法完成人脸检测，首先需要大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不含面部的图像）来训练分类器。我们需要从其中提取特征。
寻喃·2023-11-26 19:53

基于Qiime2处理Silva数据库

基于Qiime2处理Silva数据库前言一、安装Qiime2二、通过Qiime2下载Silva数据库1.RESCRIPt安装2.下载处理Silva数据库3.构建分类器3.1全长分类器构建3.2特异引物分类器构建总结前言本文主要介绍怎样通过
Biostudy-1005·2023-11-26 18:27

QIIME2进阶六_QIIME2训练分类器及物种注释

本文我们主要介绍了如何训练NaiveBayes分类器并把这个分类器应用于扩增子基因序列的物种注释与可视化。
环微分析·2023-11-26 18:24

Python | CAP - 累积精度曲线分析案例

为了直观地显示这一点，我们在图中绘制了三条不同的曲线：一个随机的曲线（random）通过使用随机森林分类器获得的曲线（forest）理论上完美的曲线（perfect）案例分析加载数据集importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotas
python收藏家·2023-11-26 17:42

NLP基础：逻辑回归（LR）详解与实战

NLP基础：逻辑回归（LR）详解与实战1.逻辑回归（LogisticRegression）简介2.逻辑回归优化算法推导2.1梯度下降法（GradientDescent）2.2随机梯度下降法2.3mini-batch
CQU-XJTU-Mr. Wu·2023-11-26 13:01

【机器学习】支持向量机(SVM)原理与实战

2.2实际模型训练三、总结待补充的内容四、参考资料本文属于我的机器学习/深度学习系列文章，点此查看系列文章目录前言本文涵盖对于支持向量机概念的理解（可视化模型），并拓展到其实际的应用当中，与以往的两个分类器
GentleCP·2023-11-26 13:51

yolo系列中的一些评价指标说明

Recall)五.F1-score六.P-R曲线七.AP八.mAP九[email protected]十.mAP@[0.5:0.95]一.混淆矩阵TP(Truepositives)：被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数
AoDeLuo·2023-11-26 11:09

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.·2023-11-26 10:18

斯坦福机器学习 Lecture3

卧槽，吴恩达讲得太好了22:20-41:00接下来我们看交叉熵（逻辑回归）推导逻辑回归定义交叉熵推导今天的机器学习就学到这里，先做作业TODO:here
shimly123456·2023-11-26 05:51

AdaBoost提升分类器性能

目录AdaBoost算法原理AdaBoost工作详情初始权重分配第一轮第二轮后续轮次最终模型AdaBoost的API解释AdaBoost对房价进行预测AdaBoost与决策树模型的比较结论AdaBoost算法原理在数据挖掘中，分类算法可以说是核心算法，其中AdaBoost算法与随机森林算法一样都属于分类算法中的集成算法.集成的含义就是集思广益，博取众长，当我们做决定的时候，我们先听取多个专家的意见
数据与后端架构提升之路·2023-11-25 17:18

GEE：kNN（k-最近邻）分类教程（样本制作、特征添加、训练、精度、最优参数、统计面积）

kNN（k-最近邻）分类的方法和代码，其中包括制作样本点教程（本地、在线和本地在线混合制作样本点，合并样本点等），加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特征、物候特征等)，运行kNN（k-最近邻）分类器教程
_养乐多_·2023-11-25 16:29
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