逻辑回归分类器第20页

如何用sklearn对随机森林调参

://zhuanlan.zhihu.com/p/126288078Author：陈罐头一、概述sklearn是目前python中十分流行的用来实现机器学习的第三方包，其中包含了多种常见算法如：决策树，逻辑回归

赵孝正·2023-11-12 10:17

【Python】利用决策树分类器对鸢尾花进行分类

1.决策树（监督学习)决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。1.1特征选择特征选择最终会影响决策树的分类效率。通常在进行特征选择时，会考虑额两个指标:信息增益和信息增益比。1.2生成算法ID3(信息增益)C4.5(信息增益率)CARTClassificationandRegressionTree(基尼系数)1.3决策树修剪指决

~来了小老弟·2023-11-12 08:08

100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林

机器学习算法与Python实战·2023-11-12 07:11

python车牌识别_python+opencv实现车牌识别

文章目录：一、前言二、训练分类器2.1、准备训练用单字符图片2.2、图片预处理2.3、用opencv的preprocess_hog()处理图片2.4、用SVM训练分类器三、车牌定位四、字符分割五、字符识别六

weixin_39550172·2023-11-12 05:30

【模型融合】集成学习（boosting, bagging, stacking）原理介绍、python代码实现（sklearn）、分类回归任务实战

boostingbaggingStacking投票平均Stack代码实现1.分类1.0数据集介绍1.1boosting1.2bagging1.3stacking2.回归2.0数据集介绍stacking概览简单来说，集成学习是一种分类器结合的方法

铖铖的花嫁·2023-11-12 02:17

第七章块为结构建模 P3｜系统建模语言SysML实用指南学习

块可以指定某个行为作为其主行为或者分类器行为，该行为在块实例化后启动执行。其他行为可以指定为方法，提供了处理服务请求的细节。这两类行为也可以反过来引发块的其他行为。

韦恩少爷的背·2023-11-11 23:02

数据分析实战 | 逻辑回归——病例自动诊断分析

目录一、数据及分析对象二、目的及分析任务三、方法及工具四、数据读入五、数据理解六、数据准备七、模型训练八、模型评价九、模型调参十、模型预测一、数据及分析对象CSV文件——“bc_data.csv”数据集链接：https://download.csdn.net/download/m0_70452407/88524905该数据集主要记录了569个病例的32个属性，主要属性/字段如下：（1）ID：病例的

天下弈星~·2023-11-11 23:25

【论文阅读笔记】Detecting AI Trojans Using Meta Neural Analysis

创新：通过元分类器来预测给定目标模型是否被后门攻击。该方法不对攻击策略进行假设，仅为黑盒访问。为了在不了解

MiaZX·2023-11-11 22:19

Python数据分析与机器学习18- 逻辑回归项目实战2-样本不均匀解决方案

文章目录一.样本不均匀带来的影响二.处理样本不均衡问题的方法2.1权重法2.2采样法三.实例3.1下采样3.2SMOTE方法参考：一.样本不均匀带来的影响我们从样本数据中知道，正常的交易数据有2.8w左右数据，异常的交易数据有492，正常的交易数据与异常交易数据差距非常大，这样会导致我们模型的效果不佳。下面我们来列举一个案例:代码:importpandasaspdimportmatplotlib.

只是甲·2023-11-11 22:45

机器学习推导+python实现（八）：线性可分支持向量机

本节代码的实现部分参考机器学习实验室内容安排线性回归（一）、逻辑回归（二）、K近邻（三）、决策树值ID3（四）、CART（五）、感知机（六）、神经网络（七）、线性可分支持向量机（八）、线性支持向量

明曦君·2023-11-11 18:04

机器学习笔记（三）

枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

CS224W5.1——消息传递和节点分类

其中一个关键概念是集体分类，包括分配初始标签的局部分类器、捕获相关性的关系分类器和传播相关性的集体推理3个步骤。

阿牛大牛中·2023-11-11 13:43

机器学习实战——《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》

跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战一、基础部分二、信用卡欺诈检测实战——监督学习2.1下采样与过采样2.1.1过采样数据生成策略SMOTE2.2逻辑回归2.3分类结果混淆矩阵2.4过采样实战2.5

躬身入世，以生证道·2023-11-11 10:40

深度学习笔记（02）：神经网络的输入和输出

logistics回归，逻辑回归问题。图像在计算机中如何保存？要保存一张图像，要保存三个独立矩阵，对应三原色通道。如果输入图像大小是64×64大小的，那个矩阵的大小也是64×64的，而且是3个矩阵。

qq_36346625·2023-11-11 10:57

机器学习（四）——支持向量机SVM

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中最大间隔的线性分类器，其学习的目标是使间隔最大化。

鲸可落·2023-11-11 05:52

支持向量机（SVM）通俗版讲解

一、认识支持向量机支持向量机（supportvectormachine，简称SVM），是一种解决二分类问题的机器学习模型，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

ee学习中·2023-11-11 05:39

一篇超详细的pytorch基础语法讲解及理论推导（一）

张量-线性回归-自动求导-逻辑回归来源：投稿来源：阿克西编辑：学姐1pytorch简介PyTorch是2017年1月FAIR（FacebookAIResearch）发布的一款深度学习框架。

深度之眼·2023-11-11 04:43

计算机毕设基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码识别检测机器视觉

基本的检测框架有两种：一种是以滑动窗口为单位对图像进行扫描，对扫描所得的每个子图像提取特征，并用学习到的分类器

DanCheng-studio·2023-11-11 00:50

吴恩达机器学习7-正则化

在逻辑回归中也是如此：

小y同学在学习·2023-11-10 17:03

吴恩达机器学习（十七）过拟合、正则化下的代价函数

文章目录1.过拟合2.正则化下的代价函数1.过拟合包插线性回归和逻辑回归等的几种学习算法能够有效解决许多问题，但是当它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过度拟合的问题，导致它们表现欠佳。

计算机视觉从零学·2023-11-10 17:33

欠拟合过拟合正则化-------吴恩达机器学习心得

如下图的线性回归函数和逻辑回归函数的第一个图形，就是欠拟合，即假设函数不能很好的拟合训练数据。而第三个图形就是过拟合的例子，即学习的假设能够完全拟合训练集的每一个数据，但不能推

weixin_44102752·2023-11-10 17:33

吴恩达机器学习--线性/逻辑回归正则化

正则化线性回归、逻辑回归文章目录正则化线性回归、逻辑回归1、正则化线性回归2、正则化的逻辑回归模型1、正则化线性回归对于线性回归的求解，我们之前推导了两种学习算法：一种基于梯度下降，一种基于正规方程。

W_Y_J_love·2023-11-10 17:52

机器学习（吴恩达）-5 过拟合问题及正则化

（1）过拟合介绍（2）解决过拟合可用的方法2.正则化（1）正则化介绍（2）正则化线性回归（3）正则化逻辑回归1.什么是过拟合？

音无八重·2023-11-10 17:20

吴恩达《机器学习》7-1-＞7-4:过拟合问题、代价函数、线性回归的正则化、正则化的逻辑回归模型

一、过拟合的本质过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在新数据上的泛化能力较差。考虑到多项式回归的例子，我们可以通过几个模型的比较来理解过拟合的本质。线性模型（欠拟合）：第一个模型是一个线性模型，它的拟合程度较差，不能充分适应训练集。四次方模型（过拟合）：第三个模型是一个四次方的模型，过于强调对训练集的拟合，失去了对新数据的泛化能力。中间模型（适中拟合）：中间模型似乎在拟合训练集和对新数据的泛化之间

不吃花椒的兔酱·2023-11-10 17:18

收藏 | 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林

louwill12·2023-11-10 15:12

如何在线性回归和逻辑回归中使用正则化

二、如何在线性回归中使用正则化三、如何在逻辑回归中使用正则化前言正则化可以处理过度拟合问题，在线性回归和逻辑回归中均有应用。

晓亮.·2023-11-10 14:47

题解 | #使用梯度下降对逻辑回归进行训练#

题解|#三元操作符#`timescale1ns/1nsmoduletop_module(input[7:0]a,b,c,d,output[7:0]题解|#农场的奶牛分组#importjava.util.*;publicclassSolution{/***代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，3小红结账python大家一起吃饭的时候，总是小红先付钱，然后大家再把钱转给小红。现在小红有张账单

2301_79125642·2023-11-10 09:28

基于BP神经网络+Adaboost的强分类器设计实现公司财务预警

Adaboost算法的思想是合并多个弱分类器的输出以产生有效分类。

带我去滑雪·2023-11-10 08:03

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV1)模型算法详解

模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV1)模型算法详解前言GoogLeNet讲解Inception结构InceptionV1结构1x1卷积的作用辅助分类器

牙牙要健康·2023-11-10 05:31

机器学习——逻辑回归

一、分类问题监督学习的最主要类型分类（Classification）：身高1.85m，体重100kg的男人穿什么尺码的T恤？根据肿瘤的体积、患者的年龄来判断良性或恶性？根据用户的年龄、职业、存款数量来判断信用卡是否会违约？输入变量可以是离散的，也可以是连续的。二分类们先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次步骤：①->②多分类我们先定义其中一类为类型1（正类），其余数据为负

七七喝椰奶·2023-11-09 22:29

【毕业论文】基于MATLAB的人脸识别算法的研究

ResearchonFaceRecognitionAlgorithmbasedonMATLAB目录目录目录2摘要3关键词4第一章绪论41.1人脸识别算法研究背景41.2相关技术综述5第二章人脸检测算法62.1Haar特征和级联分类器

wusp1994·2023-11-09 18:44

深度学习 - 构建多层感知器

这里写目录标题一，tf.kears.Dense()实现线性回归（梯度下降法）1，读取数据2，构建全连接模型（单层）二，构建多层感知器（神经网路）三，逻辑回归的实现importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastftf

壮壮不太胖^QwQ·2023-11-09 17:52

OpenCV自带的HAAR级联分类器对脸部(人脸、猫脸等)的检测识别

在计算机视觉领域，检测人脸等是一种很常见且非常重要的应用，我们可以先通过开放计算机视觉库OpenCV来熟悉这个人脸识别领域。另外OpenCV关于颜色的识别，可以查阅：OpenCV的HSV颜色空间在无人车中颜色识别的应用HSV颜色识别的跟踪实践https://blog.csdn.net/weixin_41896770/article/details/1317468411、多尺度检测人脸我们先直接对一

寅恪光潜·2023-11-09 16:38

Tensorflow学习笔记：1-tensorflow-gpu部署 & keras简单使用-2023-2-12

版本部署及测试0-查看NVIDIA驱动版本1-安装2-测试3-简单使用4-tf.keras概述1、（单层）线性回归1、导包&数据读取和观察2、预测目标与损失函数3、创建模型4、训练5、预测2、多层感知器3、逻辑回归

Merlin雷·2023-11-09 12:48

使用faster rcnn进行目标检测（pytorch）

参考FasterR-CNNObjectDetectionwithPyTorch|LearnOpenCV在R-CNN中，每个边界框由图像分类器独立分类，有2000个区域提案，图像分类器计算了每个区域提案的特征图

007_rbq·2023-11-09 05:40

目标检测 pytorch复现R-CNN目标检测项目

目标检测pytorch复现R-CNN目标检测项目1、R-CNN目标检测项目基本流程思路2、项目实现1、数据集下载：2、车辆数据集抽取3、创建分类器数据集3、微调二分类网络模型4、分类器训练5、边界框回归器训练

郭庆汝·2023-11-09 05:36

人工智能几行代码实现换脸，python+dlib实现图文教程

图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。

或大或小此次·2023-11-09 03:24

嵌入式养成计划-47----QT--基于QT的OpenCV库实现人脸识别功能

调整人脸图像尺寸，将人脸图像放到矩形框容器中，再将这个图像显示到UI界面上录入人脸：加载或者创建级联分类器文件（有就是加载，没有就是

zhk___·2023-11-08 23:54

支持向量机分类入门实用指南

目的是给支持向量机的初学者提供一个快速提升分类器性能的方法。

u012507022·2023-11-08 21:24

Nat. Med. | 基于遗传学原发部位未知癌症的分类和治疗反应预测

作者开发了OncoNPC，这是一个基于机器学习的分类器，使用来自三个机构的22种癌症类型中的36,445个肿瘤的定向次世代测序（NGS）数据进行训练。肿瘤N

DrugAI·2023-11-08 20:42

在预训练bert模型上fine-tune的一些经验（实习）

最近在改进一个研究语义进行二分类的分类器，原分类器是基于textcnn的，但是效果不是特别好，于是决定使用预训练bert模型进行微调（fine-tune），中间遇到了许多预料未及的问题，但是这些问题也让我学到了许多东西目录对数据集的处理模型训练主要代码和流程训练过程遇到的问题经验和所得对数据集的处理原数据集是

又三郎丶·2023-11-08 13:22

【机器学习1】特征工程

在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化的，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。但

猫头不能躺·2023-11-08 11:14

【机器学习3】有监督学习经典分类算法

2逻辑回归2.1逻辑回归与线性回归逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的是回归问题，这是两者的最本质的区别。逻辑回归中给定自变量和超参数后，得到因变量的期望，并基于此期望来处理预测分类问题。逻

猫头不能躺·2023-11-08 10:10

机器学习（附1）贝叶斯系列

机器学习（附1）贝叶斯系列文章目录机器学习（附1）贝叶斯系列前言一、贝叶斯学派二、贝叶斯公式（贝叶斯法则、贝叶斯定理、贝叶斯规则）三、极大似然估计与最大后验概率极大似然估计最大后验概率区别四、贝叶斯分类器之朴素贝叶斯

元吉光·2023-11-08 10:54

干货| 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括：线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析K近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林聚类算法与

Python数据之道·2023-11-08 07:02

【机器学习2】模型评估

1评估指标1.1准确率准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例但是准确率存在明显的问题，比如当负样本占99%时，分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率。

猫头不能躺·2023-11-08 07:11

半监督学习思路学习记录

2、我们最终目的是得到一个分类器，即网络模型。

yzZ_here·2023-11-08 05:24

CSP历年真题题解（持续更新）

我毫不怀疑到最后这篇题解就只有每次CSP的前两题√202006-1线性分类器题目大意传送门解题思路高中（还是初中？）

Clove_unique·2023-11-07 23:24

SHAP 和 LIME 解释模型

判断法律案件胜诉可能性2.2LIME解释器工作原理2.3本地解释模型的训练过程2.4举例说明1：新闻分类2.4举例说明2：电影评论判断1、SHAP解释器1.1案例：用于预测患者肺癌该案例使用肺癌数据集,使用随机森林分类器训练模型

没有人比我更懂暴力算法·2023-11-07 19:37

《机器学习实战笔记--第一部分分类算法：决策树 3》

构造分类器：我们在构造了决策树之后，可以用于实际的分类了。在执行分类的时候需要决策树以及用于构造树的标签向量。

z新一·2023-11-07 16:24

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