逻辑回归分类器第24页

模式识别——1.贝叶斯决策论Bayesian decision theory_P1

知识架构(P1+P2)概要最小误差率贝叶斯决策最小风险贝叶斯决策分类器设计高斯密度下的判别函数1.1概要先验概率：根据经验或以往数据分析得到的概率。后验概率：在得到数据后再重新加以修正的概率。

Druid_C·2023-10-24 05:32

模式识别——高斯分类器

模式识别——高斯分类器需知定义特殊情况（方差一致）Sigmoid需知所有问题定义在分类问题下，基于贝叶斯决策定义条件概率为多元高斯分布，此时观测为向量X=X1,X2,...,XnX={X_1,X_2,.

季马宝宝·2023-10-24 05:01

均方误差代数函数小结

在机器学习中，线性回归、逻辑回归问题总是绕不开代价函数。本文将从代价函数的个人理解，均方误差代数函数作用原理以及在线性回归问题中为什么选择均方误差代数函数阐述。

孟哲Hogan·2023-10-24 03:48

自然语言处理---RNN经典案例之构建人名分类器

1案例介绍关于人名分类问题：以一个人名为输入,使用模型帮助判断它最有可能是来自哪一个国家的人名，这在某些国际化公司的业务中具有重要意义，在用户注册过程中，会根据用户填写的名字直接给他分配可能的国家或地区选项，以及该国家或地区的国旗，限制手机号码位数等等。人名分类数据，数据下载地址：https://download.pytorch.org/tutorial/data.zip2案例步骤整个案例的实现可

lichunericli·2023-10-24 02:54

吃瓜教程2|线性模型

线性几率回归（逻辑回归）线性判别分析想让同类样本点的投影点尽可能接近，不同类样本点投影之间尽可能远，即：让各类的协方差之和尽可能小，不用类之间中心的距离尽可能大。

fof920·2023-10-24 01:04

深度学习 | Pytorch深度学习实践（Chapter 10、11 CNN）

十、CNN卷积神经网络基础篇首先引入——二维卷积：卷积层保留原空间信息关键：判断输入输出的维度大小特征提取：卷积层、下采样分类器：全连接引例：RGB图像（栅格图像）首先，老师介绍了CCD相机模型，这是一种通过光敏电阻

西皮呦·2023-10-23 18:02

互联网金融风控面试算法知识(一)

先附上之前对算法的一些总结：1.常用机器学习算法的原理推导2.评分卡的一些理论知识关于逻辑回归一、逻辑回归的优缺点，在金融领域相比其他算法有什么优势，局限性在哪？(1)

Labryant·2023-10-23 14:34

【Python机器学习】零基础掌握LinearDiscriminantAnalysis判别分析

简单的逻辑回归或决策树算法虽然有用，但有时候需要更精细和强大的工具来解决更复杂的分类问题。假设医生希望根据患者的年龄、体重、身高和血糖四个指标来预测患者是否有高血压的风险。

Mr数据杨·2023-10-23 14:29

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.·2023-10-23 10:28

数据挖掘概述

分类：构造一个分类器，把数据映射到给定类别的某一个。关联分析：寻找数据中值的关联和相关性。数据总结：对数据进行压缩，

菜鸟一千零八十六号·2023-10-23 05:24

【面试】逻辑回归

逻辑回归的常见面试点总结(博客园)LR（逻辑回归）为什么使用sigmoid函数1.基本概念一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的

账号已删除·2023-10-23 00:05

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）

朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesClassifier）是一类基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。它是一种有监督学习算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等问题。

亿星海·2023-10-23 00:55

机器学习之朴素贝叶斯分类器原理详解、公式推导（手推）、面试问题、简单实例（python实现，sklearn调包）

目录1.朴素贝叶斯原理1.1.特性1.2.思路2.公式推导3.简单实例3.1.数据集脱单数据集2.0脱单数据集1.0西瓜数据集3.2.python实现3.3.sklearn实现3.4.实验结果4.几个注意点(面试问题)5.运行（可直接食用）1.朴素贝叶斯原理1.1.特性朴素贝叶斯是一种有监督学习算法，这种算法基于贝叶斯的一个朴素的假设——每对特征和样本数据都是独立同分布的。最终可以推出朴素贝叶斯分

铖铖的花嫁·2023-10-23 00:53

逻辑回归案例练习

机器学习常用评价指标一、案例二、常用评价指标三、案例解决一、案例题目：假如重庆交通大学准备招标采购一套宿舍行人目标图像识别系统，选择2家公司的产品来测试。测试手段是：从学生宿舍区一段监控视频中识别男生的人数。实验结果如下：算法1（产品1）的检测结果：检测出“男生”人数82人，其中78人为男生，4人其实是女生；算法2（产品2）的检测结果：检测出“男生”人数88人，其中80人为男生，8人其实是女生；经

lyjccchong·2023-10-22 22:47

决策树算法在Python中的实现

决策树算法在Python中的实现决策树是一种常用的机器学习算法，它是一种基于树结构的分类器，可以用于解决分类和回归问题。在本文中，我们将探讨如何在Python中实现决策树算法，并提供相应的源代码。

星光璀璨技术之心·2023-10-22 19:03

【BP-Adaboost预测】基于BP神经网络的Adaboost的单维时间序列预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及数据1概述Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种集成学习算法，它可以将多个弱分类器组合成一个强分类器。

长安程序猿·2023-10-22 19:14

机器学习之GBT, since 2021-04-18

GBT通过多轮迭代，每轮迭代产生一个分类器，每个分类器在上轮分类器的残差基础上进行训练。最终得到的分类器是每轮得到的分类器做加权求和得到的。对每轮分类器的要求是足够简单，低方差高偏差。训练的过程是

Mc杰夫·2023-10-22 18:51

python调用astra进行人脸检测（使用CascadeClassifier）

1、简述方法：使用opecv中，CascadeClassifier级联分类器实现人脸检测，CascadeClassifier就是opencv下objdetect模块中用来做目标检测的级联分类器的一个类，

谢大旭·2023-10-22 15:30

(36)[EACL] Bag of Tricks for Efficient Text Classification

实验表明，我们的快速文本分类器fastText在准确率上与深度学习分类器基本相当，在训练和评价方面，速度提高了许多数量级。使用一个标准的多核CPU，我们可以在不到10分钟的时间内训练快速文本处理超

gdtop818·2023-10-22 14:03

Bag of Tricks for Efficient Text Classification(FastText)

实验表明fasttext在准确性方面与深度学习分类器保持一致，并且训练和评估的速度大大提高。可以在不到10分钟的时间内使用标准的

云淡风轻__·2023-10-22 14:33

NLP paper精读（六）——Bag of Tricks for Efficient Text Classification

实验表明效果与神经网络分类器相同的情况下，fastText的耗时显著降低。

技术宅zch·2023-10-22 14:32

【论文阅读】Bag of Tricks for Efficient Text Classification

实验表明快速文本分类器fastTextfastTextfastText与深度学习分类器在准确度方面等价，并且训练和评估过程要快。

沐兮Krystal·2023-10-22 14:57

利用逻辑回归进行鸢尾花分类

利用逻辑回归进行鸢尾花分类数据集处理数据可视化模型训练首先导入我们所需要用到的库importnumpyasnpimportpandasaspd##绘图函数库importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns1

努力学习的小刘123·2023-10-22 13:03

python 三种常用的人脸检测算法详解+代码

以下是三种常用的人脸检测算法及其实现方式：1.OpenCV中的Haar级联分类器：OpenCV是一个广泛用于计算机视觉任务的开源库。

深度探索者·2023-10-22 13:32

这是一个小“废”贴

数据处理二，机器学习上课进度及练习应用部分生成自己的数据集广义线性模型交叉验证：评估估算器的表现计算f1_score数据降维特征选择集成学习1，k-邻近算法2，线性回归3，决策树4，朴素贝叶斯算法5，逻辑回归

壮壮不太胖^QwQ·2023-10-22 04:16

数据回归算法 | Python逻辑回归

逻辑回归是一种经典的机器学习算法，用于解决二分类问题。它常被用于预测某个事件发生的概率，通过将输入特征映射到一个概率值来进行分类。

码农腾飞·2023-10-22 02:23

机器学习：集成方法之Bagging和Boosting

基分类器一般采用的是弱可学习（weaklylearnable）分类器，通过集成方法，组合成一个强可学习（stronglylearnable）分类器。

JiYH·2023-10-21 21:36

[Machine Learning][Part 6]Cost Function代价函数和梯度正则化

目录拟合欠拟合过拟合正确的拟合解决过拟合的方法：正则化线性回归模型和逻辑回归模型都存在欠拟合和过拟合的情况。

思则变·2023-10-21 21:22

【TensorFlow1.X】系列学习笔记【基础一】

系列学习笔记【基础一】大量经典论文的算法均采用TF1.x实现,为了阅读方便,同时加深对实现细节的理解,需要TF1.x的知识文章目录【TensorFlow1.X】系列学习笔记【基础一】前言线性回归非线性回归逻辑回归总结前言本篇博主将用最简洁的代码由浅入深实现几个小案例

牙牙要健康·2023-10-21 21:39

（2023|ICML，LLM，标记掩蔽，并行解码）Muse：使用掩蔽生成 Transformer 的文本到图像生成

交流群：922230617获取资料）目录0.摘要1.简介2.模型2.1.预训练文本编码器2.2.使用VQGAN进行语义标记化2.3.基础模型2.4.超分辨模型2.5.解码器微调2.6.可变掩码率2.7.无分类器引导

EDPJ·2023-10-21 20:27

【机器学习】集成模型/集成学习：多个模型相结合实现更好的预测

集成学习原名为Classifiercombination/ensemblelearning，它是根据训练数据构造一组基分类器（baseclassifier）

TwcatL_tree·2023-10-21 18:54

Python 机器学习入门之ID3决策树算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之

bug别找我·2023-10-21 18:23

第三章 Python 机器学习入门之C4.5决策树算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之

bug别找我·2023-10-21 18:17

机器学习实战笔记（三）：使用k-近邻算法的手写识别系统（Python3 实现）

(2)准备数据：编写函数classify0()，将图像格式转换为分类器使用的list格式。(3)分析数据：在Python命令提示符中检查数据，确保它符合要求。

max_bay·2023-10-21 16:24

机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第3章使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅Part 2

其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn支持向量机实现最大间隔分类另一种强大又广泛使用的学习算法是支持向量机(SVM)，可看成是对感知机的扩展。使用感知机算法，我们最小化误分类错误。但在SVM中，我们的优化目标是最大化间隔（margin）。间隔定义为分隔的超平面（决策边界）之间的距离，距离超平面最近的训练样本称为支持向量。如图3.10所示：图3.10：SVM最大化决策边界

矢寸心·2023-10-21 12:14

使用pytorch实现高斯混合模型分类器

本文是一个利用Pytorch构建高斯混合模型分类器的尝试。我们将从头开始构建高斯混合模型(GMM)。

deephub·2023-10-21 11:41

Python 数据集：乳腺癌数据集（from sklearn.datasets import load_breast_cancer）。

（1）将样本集划分为70%的训练集，30%作为测试集，分别用逻辑回归算法和KNN算法（需要先对数据进行标准化）建模（不指定参数），输出其测试结果的混淆矩阵，计算其准确率、查全率和假正率。

蒙娜丽莎的Java·2023-10-21 10:10

动手学深度学习(一)——逻辑回归(gluon)

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|注：本文为李沐大神的《动手学深度学习》的课程笔记！#导入mxnetimportmxnetasmx#设置随机种子mx.random.seed(2)frommxnetimportgluonfrommxnetimportndarrayasndfrommxnetimportautogradfrommxnetimportimage辅助函数from

SnailTyan·2023-10-21 06:15

机器学习必刷题-手撕推导篇(1)：逻辑回归与k-means

手撕逻辑回归image手写k-means算法算法原理：(1)初始随机选取k个中心点；(2)遍历每个样本，选取距离每个样本最近的中心点，归为该类；(3)更新中心点为每类的均值；(4)重复(2)(3)迭代更新

arrnos·2023-10-21 06:07

【2 - 随机森林 - 原理部分】菜菜sklearn机器学习

sklearn入门&决策树在sklearn中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期：sklearn中的降维算法PCA和SVD第五期：sklearn中的逻辑回归第六期

如何原谅奋力过但无声·2023-10-21 04:24

机器学习入门____5.集成学习算法与随机森林

它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。

黑豪·2023-10-21 04:53

集成学习方法之随机森林-入门

它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。

靓仔写sql·2023-10-21 04:21

【逻辑回归模型】

逻辑回归模型https://blog.csdn.net/wangyutao12345/article/details/126285788?

风风是超人·2023-10-21 02:57

卷积神经网络特征融合,两个神经网络同时训练

多分类器结合的分类方法不同分类器的分类表现差异与其所分类数据的统计分布特征、先验知识、训练数据样本的大小以及分类器本身的结构等多个因素相关联。

「已注销」·2023-10-20 23:48

命名实体识别概述

机构等等有限集合，基于词库1.词库+分类词库中无法识别的一些词，可通过相似度，以及分类方法识别例如词库中感冒药品，感冒药无法穷尽正则：邮箱手机号分类方法方法利用规则（正则）投票模型分类模型非时序模型，逻辑回归

一心一意弄算法·2023-10-20 22:34

cvpr2019 目标检测算法_目标检测算法有哪些？

传统方法：级联分类器框架：Haar/LBP/积分HOG/ACFfeature+Adaboost级联分类器最先由PaulViolaandMichaelJ.Jones在CVPR2001中提出来。

weixin_39872044·2023-10-20 19:36

基于Opencv的自动美颜功能代码

原来程序的设想是先对照片进行人脸识别，然后对人脸进行美颜处理；花了大时间进行了人脸分类器的训练，但是识别效果还是不理想，所先跳过人脸识别，实现美颜处理；找到了一个PS美颜的教程http://www.jb51

万岳软件开发小城·2023-10-20 16:11

【卷积神经网络系列】六、GoogLeNet复现（Pytorch实现）

：一、GoogLeNet-V11.搭建神经网络结构（1）定义基本的卷积：卷积+激活函数（2）类`Inception`定义了Inception模块的网络结构（3）类`InceptionAux`定义了辅助分类器模块的结构

travellerss·2023-10-20 15:30

逻辑回归揭秘: 从分类原理到机器学习实践

机器学习第五课逻辑回归概述逻辑回归应用领域逻辑回归vs线性回归基本定义输出类型函数关系误差计算使用场景数据分布逻辑回归的数学原理Sigmoid函数多数几率似然函数逻辑回归损失函数正则化L1正则化L2正则化

我是小白呀·2023-10-20 15:56

金融机器学习方法：回归分析

在本博客中，我们将深入探讨线性回归和逻辑回归这两种常见的回归分析方法，并通过Python示例进行分析。

抱抱宝·2023-10-20 13:32

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