逻辑回归分类器第17页

吴恩达机器学习作业2（python）

git参考（课程+代码+作业）代码不包括画图部分逻辑回归op.minimize高级算法计算代价最小值importnumpyasnpimportscipy.optimizeasop#逻辑回归，分类问题#梯度下降

之江小林·2023-11-25 16:57

吴恩达机器学习作业3（python）

git参考（课程+代码+作业）代码不包括画图部分逻辑回归importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltimportscipy.ioassioimportmathimportscipy.optimizeasop

之江小林·2023-11-25 16:57

数据科学和人工智能技术笔记十三、树和森林

十三、树和森林作者：ChrisAlbon译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0Adaboost分类器image#加载库fromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifierfromsklearnimportdatasets

布客飞龙·2023-11-25 16:26

用最简单的语言来解释一下数据挖掘的十大算法

C4.5以决策树的形式构建了一个分类器

zdy0_2004·2023-11-25 14:39

机器学习学习路线及知识汇总

艾醒(AiXing-w)·2023-11-25 14:34

svm原理之svm分类超平面

线性分类器(一定意义上,也可以叫做感知机)是最简单也很有效的分类器形式.在一个线性分类器中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念。用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小例子。

机械之路·2023-11-25 06:13

Windows使用opencv训练模型过程记录（提供样本）

首先按照这个指引安装好所需要的工具：Windows环境下训练OpenCV分类器Windows环境下训练OpenCV分类器_@陌阡的博客-CSDN博客Python+pip下载opencv_createsamples.exe

keeng2008·2023-11-25 05:35

机器学习逻辑回归算法原理与python代码实现入门

一、原理逻辑回归模型本质就是将线性回归模型通过Sigmoid函数进行了一个非线性转换，得到一个介于0～1之间的概率值。

青枫浦上看桃花·2023-11-25 03:47

机器学习之分类

spark.mllib支持两种线性分类方法：线性支持向量机（SVM）和逻辑回归。线性SVM仅支持二进制分类，而逻辑回归支持二进制和多类分类问题。

辣椒种子·2023-11-24 22:01

机器学习训练营机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测学习笔记

机器学习训练营机器学习算法（一）:基于逻辑回归的分类预测学习笔记一、学习知识点概要二、学习内容三、学习问题与解答四、学习思考与总结本学习笔记为阿里云天池龙珠计划机器学习训练营的学习内容，学习链接为：添加链接描述一

yan冰·2023-11-24 19:03

笔记1：机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测

笔记1：机器学习算法（一）:基于逻辑回归的分类预测1.概念辨析1.1分类预测1.2逻辑回归2.代码解析2.1教程中的代码流程2.2教程代码知识准备2.2.1使用到的第三方库2.2.2使用到的函数2.2.3

n_ll·2023-11-24 19:02

《天池龙珠 - 机器学习训练营》01.机器学习算法: 基于逻辑回归的分类预测学习笔记

目录一、学习知识点概要1.1逻辑回归模型的介绍1.2代码实现流程二、学习内容三、学习问题与解答四、学习思考与总结本学习笔记为阿里云天池龙珠计划Docker训练营的学习内容，学习链接为：https://tianchi.aliyun.com

囧囧JOJO·2023-11-24 19:56

天池机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测

pytorch实战课时7神经网络MSE的缺点：偏导值在输出概率值接近0或者接近1的时候非常小，这可能会造成模型刚开始训练时，偏导值几乎消失，模型速度非常慢。交叉熵损失函数：平方损失则过于严格，需要使用更合适衡量两个概率分布差异的测量函数。使用逻辑函数得到概率，并结合交叉熵当损失函数时，在模型效果差的时候学习速度比较快，在模型效果好的时候学习速度变慢。torch.randint(0,2,(10,))

我在Bilibili上大学·2023-11-24 19:55

参数估计-最大似然估计和贝叶斯参数估计

我们利用训练样本来估计先验概率和条件概率密度，并以此设计分类器。当假设数据符合某种分布时，其参数均是未知的，此时分类模型是包含未知参数的概率模型，因此要对其进行参数估计。

于建民·2023-11-24 18:03

机器学习---最大似然估计和贝叶斯参数估计

1.估计贝叶斯框架下的数据收集，在以下条件下我们可以设计一个可选择的分类器:P(wi)(先验)；P(x|wi)(类条件密度)但是。我们很少能够完整的得到这些信息!

三月七꧁ ꧂·2023-11-24 18:23

机器学习系列 - 7.逻辑回归

1.什么是逻辑回归：1.1线性回归的3个假设：a.因变量和自变量之间呈线性相关。b.自变量与干扰项相互独立。c.没被线性模型捕捉到的随机因素服从正态分布。

小蘑菇1962·2023-11-24 16:01

逻辑回归

01==零壹·2023-11-24 15:06

opencv-使用 Haar 分类器进行面部检测

Haar分类器是一种用于对象检测的方法，最常见的应用之一是面部检测。Haar分类器基于Haar-like特征，这些特征可以通过计算图像中的积分图来高效地计算。

普通研究者·2023-11-24 15:40

AlgoC++第五课：基于矩阵的算法实现

目录基于矩阵的算法实现前言1.矩阵2.矩阵求导推导3.矩阵示例代码3.1Matrix.hpp3.2Matrix.cpp3.3main.cpp3.4拓展-cblas_sgemm3.5拓展-LU分解4.多元线性回归5.多元逻辑回归

爱听歌的周童鞋·2023-11-24 11:41

ovs分类器 flow和miniflow

本文介绍ovs分类器中很重要的两个结构体:flow和miniflow，及其相关函数。

分享放大价值·2023-11-24 10:00

GEE：梯度提升树（Gradient Boosting Tree）分类教程（样本制作、特征添加、训练、精度、参数优化、贡献度、统计面积）

GradientBoostingTree）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)，运行梯度提升树分类器教程

_养乐多_·2023-11-24 10:06

加载yolov5 模型到cuda0和加载resnet50模型到cuda1出错处理

先说下我工程：我需要使用yolov5的模型给出一张图中的检测结果，然后把这些检测结果再次送到resnet50的分类器中进行分类，刚开始我把两个模型都加载到了cuda0,一切完美运行．为了加速，我把yolov5

粼粼淇·2023-11-24 08:43

python手写数字识别论文_Python数据分析及可视化实例之手写体数字识别

手写体数字识别MNIST数据集基于线性假设的支持向量机分类器LinearSVC#coding:utf-8#In[1]:#从sklearn.datasets里导入手写体数字加载器。

weixin_39644021·2023-11-24 08:37

天猫用户重复购买预测（速通二）

天猫用户重复购买预测（二）模型训练分类相关模型1、逻辑回归分类模型2、K近邻分类模型3、高斯贝叶斯分类模型4、决策树分类模型5、集成学习分类模型模型验证模型验证指标特征优化特征选择技巧1、搜索算法2、特征选择方法模型训练分类相关模型

盖盖的博客·2023-11-24 01:46

SSD与yolov1的对比

一、简单的介绍fastrcnn系列的模型的套路：1.使用事先设定的boundingboxes,对每个boxes重新采样像素或者特征,应用一个高质量的分类器。缺失是太慢了。想要提

欠我的都给我吐出来·2023-11-23 21:41

吴恩达深度学习Course1-Week(3)

（1）由逻辑回归到神经网络（2）神经网络的符号规定（3）向量化Vectorization（4）向量化后伪编程Programing二、激活函数ActiveFunction（1）常用的四种激活函数（2）四种激活函数的导数

木心·2023-11-23 19:35

吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)

吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)文章目录吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)一、影响神经网络的性能的因素二、逻辑回归(logisticregression)中的一些符号(

木心·2023-11-23 19:05

Course 3-Structuring Machine Learning Projects--Week 1

比如我们在训练一个猫的分类器，经过一段时间训练后，准确率达到了90%，但这对我们来说还不够好。

岱宗雪·2023-11-23 19:00

【机器学习小记】【平面数据分类】deeplearning.ai course1 3rd week programming

带有一个隐藏层的平面数据分类数据集介绍数据集形状模型搭建参数初始化前向传播隐藏层输出层反向传播输出层隐藏层梯度下降更新参数预测其他np.dot()与np.multiply()的区别结果使用简单逻辑回归测试不同的隐藏层神经元数测试其他数据集原始数据集测试不同的隐藏层神经元数目标

LittleSeedling·2023-11-23 19:27

竞赛选题题目：垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习开题

文章目录1前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的垃圾邮件分类该项目较为新颖

laafeer·2023-11-23 18:46

巨头复产，下游疲软，铁矿石定价逻辑回归供需

8月19日铁矿i2001分时图8月19日早盘，受上周末铁矿石港口库存大幅下降的提振以及技术面144日线的支撑，铁矿石主力合约i2001在开盘后一度上攻2%至636.5点。但该上涨逻辑并未受市场认可，因为上周港口库存数的下跌更多是受到台风“利奇马”的影响，导致大量船舶难以抵港卸货造成的被动下降。这种下降并不是来源于供需关系的变化，因此午盘在跌破日内均线631点后，大盘情绪面失控，i2001价格反跌0

彦辰大宗·2023-11-23 15:42

胶质母细胞瘤免疫亚型分析+免疫组化发8+分SCI

本研究作者对单细胞转录组和bulk转录组数据集进行分析，鉴定到了一个新的GBM细胞亚型，随后构建的11-基因分类器有助于将GBM划分为对预后和抗PD-1治疗效果不同的亚组。

JUpter_·2023-11-23 13:59

机器学习-有监督学习-分类算法：SVM/支持向量机【SVM：高维空间里用于二分类的超平面；支持向量：超平面附近隔离带边界上的样本】【求参数(ω,b)使超平面y(x)=Φ(x)·ω+b能最优分隔两集合】

其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。SVM是一种二类分类模型。

u013250861·2023-11-23 08:47

机器学习系列笔记九: 逻辑回归

机器学习系列笔记九:逻辑回归文章目录机器学习系列笔记九:逻辑回归IntroLogisticRegression原理激活函数逻辑回归的损失函数实现逻辑回归算法决策边界在逻辑回归中使用多项式特征代码实现逻辑回归中使用正则化

ChanZany·2023-11-23 08:13

Python 逻辑回归：理论与实践

其中，逻辑回归作为一种简单而有效的分类算法，在数据科学和机器学习领域扮演着重要角色。本篇博客将深入探讨逻辑回归的原理和实现，并通过代码示例展示其在不同数据集上的分类效果。

Python_P叔·2023-11-23 08:03

人工智能基础_机器学习047_用逻辑回归实现二分类以上的多分类_手写代码实现逻辑回归OVR概率计算---人工智能工作笔记0087

然后我们再来看一下如何我们自己使用代码实现逻辑回归的,对二分类以上,比如三分类的概率计算我们还是使用莺尾花数据首先我们把公式写出来defsigmoid(z):定义出来这个函数可以看看到这需要我们理解OVR

脑瓜凉·2023-11-23 08:00

【现学现卖】CHEER与病毒宏基因组数据分析（2）

HierarCHicaltaxonomicclassificationforviralmEtagEnomicdataviadeepleaRning接上文：【现学现卖】CHEER与病毒宏基因组数据分析（1）2.方法这部分介绍了病毒宏基因组分类的方法，首先介绍了CHEER结构，从目到属的等级分类模型；还介绍了不同层次的分类器

乔伊nikkie·2023-11-23 01:56

机器学习——周志华_笔记

机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记神经网络介绍支持向量机SVM介绍贝叶斯分类器EM算法集成学习聚类降维与度量学习特征选择与稀疏学习计算学习理论半监督学习概率图模型强化学习神经网络介绍神经网络介绍

Pandy Bright·2023-11-23 00:44

【PyGIS】使用阿里AIEarth快速下载指定区域指定年份的土地利用数据

研究团队基于Landsat长时序卫星观测数据，构建时空特征，结合随机森林分类器得到分类结果，并提出一种包含时空滤波和逻辑推理的后处理方法进一步提高CLCD的时空一

KmBase·2023-11-22 21:40

机器学习之贝叶斯分类器

贝叶斯决策论(Bayesiandecisiontheory)是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都己知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。1、相关术语和算法1.1、贝叶斯决策论决策论中将期望损失称为风险（risk）。贝叶斯判定准则(Bayesdecisionrule)：为最小化总体风险，只需在每个样本上选择那个能使条件风险最小的类

yangtom249·2023-11-22 19:06

机器学习（二）——贝叶斯分类器

文章目录1.贝叶斯决策论1.1贝叶斯判定准则1.2极大似然估计2.朴素贝叶斯分类器2.1拉普拉斯平滑2.2示例1.贝叶斯决策论核心：将最小化分类错误率转换为最大化先验概率和类条件概率（似然）的乘积。

冠long馨·2023-11-22 19:30

【机器学习】贝叶斯分类器

贝叶斯分类器是一种概率模型，利用贝叶斯公式来解决分类问题。假设样本的特征向量服从一定的概率分布，我们就可以计算出该特征向量属于各个类的条件概率。分类结果是条件概率最大的分类结果。

十年一梦实验室·2023-11-22 19:26

部署ML/DL 模型到一个consolidated AI演示

FastAPI，TensorFlowServing，HAProxy，Docker，Covid-19目的：过去几个月里，我们提到了一些深度学习和机器学习的快速演示，包括一个简单的Covid-19X射线图像分类器和一个用于可能的

InterSystems·2023-11-22 17:16

NLP：使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法

SciKitLearn是一个用于机器学习项目的广泛库，包括多种分类器和分类算法、训练和指标收集方法以及预处理输入数据的方法。在每个NLP项目中，文本都需要矢量化才能被机器学习算法处理。矢量化方

无水先生·2023-11-22 16:58

机器学习实战4：Adaboost提升：病马实例+非均衡分类问题

一引言1元算法（集成算法）：多个弱分类器的组合；弱分类器的准确率很低50%接近随机了这种组合可以是不同算法或同一算

weixin_34008805·2023-11-22 15:40

分类模型-评估指标（2）：ROC曲线、 AUC值（ROC曲线下的面积）【只能用于二分类模型的评价】【不受类别数量不平衡的影响；不受阈值取值的影响】【AUC的计算方式：统计所有正负样本对中的正序对】

评价二值分类器的指标很多，比如precision、recall、F1score、P-R曲线等。但这些指标或多或少只能反映模型在某一方面的性能。

u013250861·2023-11-22 15:07

[机器学习] - 提升方法AdaBoost

Adaboost是一种集成学习的方法，当采用基于简单模型的单个分类器对样本进行分类的效果不理想时，人们希望能够通过构建并整合多个分类器来提高最终的分类性能。

ZhuNian的学习乐园·2023-11-22 15:35

徒手写代码之《机器学习实战》---adaboost算法(2) （在一个较难数据集上应用AdaBoost）

在一个难数据集上应用AdaBoost此较难数据即逻辑回归算法中从疝气病症预测病马的数据说明:将horseColicTraining2.txt和horseColicTest2.txt放在当前目录下。

憨宝宝·2023-11-22 15:05

adaboost 预测马病的几率,最大auc取法, 测试集准确率82.09%

实践中当迭代次数较大的时候会过拟合,故以最大训练次数40次,在训练集错误率不上升的前提下,最大的auc的次数,作为最佳迭代次数3.每次训练都会计算auc并绘图,迭代40次后,依照最大auc的次数重新训练,得到3个弱分类器

陈君豪·2023-11-22 15:59

预测模型的选择

预测模型通常为回归任务，但是也有一些是以标签类别为主的分类任务，分类任务常用的模型有逻辑回归、线性判别分析、knn近邻分类算法、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机，我们有时并不知道哪个模型是最好，所以要进行比较

weixin_56938151·2023-11-22 12:52

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