逻辑回归分类器第23页

Pytorch专题实战——逻辑回归(Logistic Regression)

文章目录1.计算流程2.Pytorch搭建线性逻辑模型2.1.导入必要模块2.2.数据准备2.3.构建模型2.4.训练+计算准确率1.计算流程1)设计模型：Designmodel(input,output,forwardpasswithdifferentlayers)2)构建损失函数与优化器：Constructlossandoptimizer3)循环：Trainingloop-Forward=co

程旭员·2023-10-28 22:33

（《机器学习》完整版系列）第2章模型评估与选择 ——2.5 代价的曲线美

代价曲线错误率与代价曲线前面我们得到了学习器（打分器）hhh的ROC曲线，ROC上的任何一个点RRR对应于一个二分类器hRh_{

人工干智能·2023-10-28 14:29

吴恩达深度学习-序列模型 2.7 负采样

这节课学习的同样是一个监督学习嵌入向量的模型，上节课的skip-gram使用的softmax分类器求和带来的计算量太大了，这节课使用的算法可以避免这个问题。这节课名字叫做负采样，那么正采样呢？

prophet__·2023-10-28 10:32

Keras：VGG16模型微调

目前大部分的卷积神经网络都分为两部分，第一部分由卷积层、池化层组成的卷积基部分，主要用于特征提取；第二部分是由全连接神经网络组成的分类器，主要用

机器不学习我学习·2023-10-28 10:45

MATLAB身高体重识别性别

2、试验直接设计线性分类器的方法，与基于概率密度估计的贝叶斯分类器进行比较。3、体会留一法估计错误率的方法和结果。

zouroot·2023-10-28 05:56

贝叶斯分类器matlab实现

用matlab模拟最小错误率贝叶斯分类器与最小风险分类器，效果个人感觉还算能看的下去^_^注意：如果对实验原理还不算太懂，可以看其他大牛的博客或者看书，不管怎么样概率论知识是前提，不如乘法定理，条件概率

GallagherZ·2023-10-28 05:23

mysql 体重类型身高_用身高和体重数据进行分类实验

二、具体做法：(1)应用单个特征进行实验：以(a)身高或者(b)体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法或者贝叶斯估计法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到测试样本

weixin_39916511·2023-10-28 05:23

关于身高体重的编程MATLAB,用身高和或体重数据进行性别分类的实验（一）.doc...

学号：班级：组员：20093023239391彭群聂20093023099391吕鑫20093023519392袁暾实验目的用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集，建立Bayes分类器

JIAN人依在·2023-10-28 05:22

体重年龄性别身高预测鞋码_用身高和体重数据进行性别分类的实验报告

2、试验直接设计线性分类器的方法，与基于概率密度估计的贝叶斯分类器进行比较。3、体会留一法估计错误率的方法和结果。

Siului·2023-10-28 05:22

数据集：男女身高体重（二维）

数据集：男女身高体重（二维）本文讨论该数据集的Bayes和MSE分类器的设计。

DeeGLMath·2023-10-28 05:17

用身高和/或体重数据进行性别分类

用身高和/或体重数据进行性别分类【摘要】根据身高和/或体重等数据，利用模式识别贝叶斯（bayes）分类器来对人的性别进行分类，做出函数图，使得我们容易分析这两者之间的异同。

linana123456789·2023-10-28 05:17

实验三：最小错误率的贝叶斯分类预习报告

一、实验原理贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。

Starfavouraa·2023-10-28 05:12

Bayes决策：身高与体重特征进行性别分类

Pattern-recognition-programming:模式识别编程(github.com)简述分别依照身高、体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器

夏天是冰红茶·2023-10-28 05:07

基于卷积神经网络的笑脸数据集（GENKI4K）训练

Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+

m0_47297839·2023-10-27 23:32

Spark 初探总结

ResilientDistributedDatasets转换map,floatMap,groupByKey...动作count,collect,save...3.学习算法分类与回归->监督式学习(带标签)目标结果明确线性回归逻辑回归

shaun_x·2023-10-27 18:06

机器学习项目实战

Titanic幸存者预测-监督学习分类1.数据准备2.数据加载及处理1.加载结构化的训练集2.处理缺失值，异常值3.特征工程4.逻辑回归算法训练模型5.模型性能评估6.模型持久化6.1sklearn0.21

laufing·2023-10-27 18:22

深度学习与计算机视觉（一）

文章目录计算机视觉与图像处理的区别人工神经元感知机-分类任务Sigmoid神经元/对数几率回归对数损失/交叉熵损失函数梯度下降法-极小化对数损失函数线性神经元/线性回归均方差损失函数-线性回归常用损失函数使用梯度下降法训练线性回归模型线性分类器多分类器的决策面

@@老胡·2023-10-27 17:18

进阶课4——随机森林

随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器，每棵树都由随机选择的一部分特征进行训练和构建。通过多棵树的集成，可以增加模型的多样性和泛化能力。

AI 智能服务·2023-10-27 10:52

CS231N assignment2 SVM

课程主页：网易云课堂CS231N系列课程语言：Python3.61线形分类器以图像为例，一幅图像像素为32*32*3代表长32宽32有3通道的衣服图像，将其变为1*3072的一个向量，即该图像的特征向量

weixin_30363509·2023-10-27 09:38

深度学习系列之cs231n assignment1 KNN（二）

那么这一次的分享就是assignment1中K近邻分类器的使用，以及完成其中的四个问题，这四个

明曦君·2023-10-27 09:06

支持向量机（SVM）

（2）SVM采用监督学习方式，对数据进行二分类（这点跟逻辑回归一样）。但是，S

轩儿毛肚·2023-10-27 09:04

GWAS分析基本流程及分析思路

分析基本流程及分析思路数据预处理（DNAgenotyping、Qualitycontrol、Imputation）QC的工作可以做PLINK上完成Imputation的工作用IMPUTE2完成2.表型数据统计分析逻辑回归

ChrisJO·2023-10-27 08:40

竞赛选题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

laafeer·2023-10-27 08:32

朴素贝叶斯

特殊情况处理处理概率为0的情况：平滑处理总结不同于其它分类器，朴素贝叶斯是

李静数据分析·2023-10-27 04:53

统计学习方法——支持向量机(SVM)

SVM支持向量机(supportvectormachines,SVM)是一种二类分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器；支持向量机还包含核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法欧几里得空间和希尔伯特空间

AndrewZhou924·2023-10-26 16:18

神经元谈到深度神经网络

序列文章上文[《一文速览机器学习的类别（Python代码）》](https://www.jianshu.com/p/fbe59dc46907)提到逻辑回归并做了简单介绍。

算法进阶·2023-10-26 12:59

机器学习：集成算法概述

集成学习（Ensemblelearning）就是将若干个弱分类器通过一定的策略组合之后产生一个强分类器，是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果

Zen of Data Analysis·2023-10-26 12:56

从神经元谈到深度神经网络

作者|泳鱼来源|算法进阶本文将从神经元到逻辑回归模型结构，并将其扩展到深度深度网络模型。一、谈谈智慧对于人类智慧奥秘的探索，不同时代、学科背景的人对于智慧的理解及其实现方法有着不同的思想主张。

AI科技大本营·2023-10-26 12:56

【毕设选题】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

caxiou·2023-10-26 10:34

逻辑回归

逻辑回归二分类情况对于二分类问题，在线性可分的情况下，试图构建一个判别式W′X′+b{W'X'+b}W′X′+b，为了便于操作将判别式增广为WX{WX}WX。

Gowi_fly·2023-10-26 07:20

头歌--人脸识别系统--OpenCV人脸检测

目录第1关：图片基本操作第2关：色彩空间及其转换第3关：基于Harr特征的人脸检测分类器第4关：绘制人脸与人眼区域第1关：图片基本操作'''****************BEGIN**********

咖喱要加力·2023-10-26 04:08

机器学习中为什么需要梯度下降_机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法...

多元线性回归)(小小：机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法)(小小：机器学习理论（五）主成分分析法)(小小：机器学习理论（六）多项式回归)(小小：机器学习理论（七）模型泛化)(小小：机器学习理论（八）逻辑回归

weixin_39607423·2023-10-26 02:24

对抗样本生成系列：JSMA目标扰动

先前的算法生成的对抗性样例只能达到让分类器分类错误的目的，

小生很忙·2023-10-25 22:22

9. 优化和满足指标（machine learning yearning）

你需要在这三个分类器上做选择：采用简单的公式将准确率和运行时间合并为一个单一的指标看上去并不自然，比如：Accuracy-0.5*RunningTime你可以这样做：首先，定义一个“可接受的”运行时间。

whj0709·2023-10-25 18:03

机器学习实验一：KNN算法，手写数字数据集(使用汉明距离)（2）

KNN-手写数字数据集：使用sklearn中的KNN算法工具包（KNeighborsClassifier)替换实现分类器的构建，注意使用的是汉明距离；运行结果：（大概要运行4分钟左右）代码：importpandasaspdimportosdefhamming

Blossom i·2023-10-25 13:33

Tensorflow：介绍常见激活函数和池化，并用Tensorflow搭建前向神经网络

1.1sigmoidS形曲线，早期用于卷积层，通常用于逻辑回归任务的最后一层输出tensorflow对应api：tf.nn.sigmoid()分类中通常和损失函数一起使用1.2relu线性整流函数，通常用于卷积层和全

努力不秃头的小仙主·2023-10-25 11:19

机器学习——逻辑回归一对多

逻辑回归的分类变量是离散值，但有时可能不是两种，而是多种那么下图所示的三种分类，如果用逻辑回归来处理呢一个可行的方法是：如上图，即对没有一种类别，都构建一个“一对余”的二分类逻辑回归模型，即每一个模型预测某一种类别的可能性

BioLearner·2023-10-25 06:13

机器学习实验一：KNN算法，手写数字数据集(使用汉明距离)

KNN-手写数字数据集：使用sklearn中的KNN算法工具包（KNeighborsClassifier)替换实现分类器的构建，注意使用的是汉明距离；分段解释代码：importosimportpandasaspdfromLevenshteinimporthamming

Blossom i·2023-10-25 05:47

基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言优质竞赛项目系列

Mr.D学长·2023-10-24 23:36

《机器学习实战》学习记录-ch3

第3章分类PS:个人记录，抄书系列，建议看原书原书资料：https://github.com/ageron/handson-ml2目录第3章分类3.1MNIST数据集3.2训练二元分类器3.2.1随机梯度下降

Cyan青·2023-10-24 20:09

吴恩达机器学习笔记---正则化

前言使用正则化技术缓解过拟合现象，使模型更具泛化性1.过拟合问题(Overfit)2.代价函数(CostFunction)3.线性回归的正则化(RegularizedLinearRegression)4.逻辑回归的正则化

ML0209·2023-10-24 20:38

机器学习-吴恩达-笔记-3-正则化

目录过拟合问题代价函数正则化线性回归正则化逻辑回归【此为本人学习吴恩达的机器学习课程的笔记记录，有错误请指出！】

Leon.ENV·2023-10-24 20:05

sigmoid和softmax函数

CFH1021/article/details/104841428添加链接描述激活函数简介从事或对人工智能行业有了解的人员来说，相信对softmax和sigmoid这两个激活函数并不陌生，这两个激活函数实不仅在逻辑回归有应用

菠萝王先生·2023-10-24 17:32

斯坦福计算机视觉公开课个人笔记——图像分类

目录序言：第一次课（introductiontoconvolution）：第二次课（ImageClassification）：图像的构成：为什么要进行图像分类：如何进行图像分类线性分类器的引入：序言：目前自己是本二的一名学生

小小小秃头·2023-10-24 13:13

机器学习学习笔记 1 Bagging模型

Bagging模型Bagging全称（bootstrapaggregation）并行训练一堆分类器的集成方法。

锋锋的快乐小窝·2023-10-24 09:17

TensorFlow.js图片分类的迁移学习

codelabs/tensorflowjs-teachablemachine-codelab/index.html1.简介在此代码实验室中，您将学习如何构建一个简单的“可教学的机器”，这是一个自定义图像分类器

zqyadam·2023-10-24 06:01

西瓜书——贝叶斯分类器+EM算法

西瓜书贝叶斯分类器详解https://blog.csdn.net/yangjingjing9/article/details/79986371贝叶斯分类器应用—水果分类https://blog.csdn.net

又笨又懒的猪·2023-10-24 05:46

模式识别1——朴素贝叶斯分类器

本人研究的是脑控手功能康复机器人方向，但是由于最近需要对EEG信号进行分类，所以利用各种分类器进行分类。

weixin_30566149·2023-10-24 05:13

模式识别与机器学习·第二章——统计判别

模式识别与机器学习·第二章——统计判别统计判别的意义贝叶斯判别贝叶斯最小风险判别两类（M=2）情况的贝叶斯最小风险判别多类（M类）情况的贝叶斯最小风险判别正态分布模式的贝叶斯分类器统计判别的意义模式识别的目的就是要确定某一个给定的模式样本属于哪一类

谷雨·清明·2023-10-24 05:40

模式识别——正态训练样本分类估计

涉足模式识别，对根据已知训练样本生成分类器进行分类估计，主要分为有监督和无监督两部分对了入门，先了解一下有监督的贝叶斯决策和无监督的Pazern窗估计贝叶斯决策贝叶斯决策，即根据先验概率P(wi)和类条件概率

Owen_Q·2023-10-24 05:33

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