逻辑回归分类器第29页

逻辑回归（Logistic回归又名对数几率回归）原理及python代码实现

1.公式推导为了实现Logistic回归分类器，我们可以在每个特征上都乘以一个回归系数，然后把所有的结果值相加，将这个总和代人Sigmoid函数中，进而得到一个范围在0~1之间的数值。

南山十一少·2023-09-28 00:26

逻辑回归【保姆级注释Python实现】

1.引入头文件importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltimportscipy.optimizeasopt2.读取数据百度网盘地址如下：链接：https://pan.baidu.com/s/12iVi93AQStYRmgUhhYR0Zg提取码：9kgk#根据自己存放的路径进行修改path='ML-homework-main\

Infinity_and_beyond·2023-09-28 00:56

全面解析并实现逻辑回归(Python)

本文以模型、学习目标、优化算法的角度解析逻辑回归(LR)模型，并以Python从头实现LR训练及预测。

风度78·2023-09-28 00:23

逻辑回归模型的简介及python代码实现

文章目录1逻辑回归简介1.1回归步骤1.2逻辑回归与多重线性回归2逻辑回归模型算法原理2.1逻辑回归模型的数学原理2.2逻辑回归模型的代码实现2.3逻辑回归模型的深入理解2.4多分类逻辑回归模型演示总结

日常脱发的小迈·2023-09-28 00:22

囡囡虾米·2023-09-27 23:55

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化...

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可以在预测关键疾病（例如心脏病）的存在或不存在方面发挥重要作用（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频如果能提前准确预测这些信息，

拓端研究室TRL·2023-09-27 22:27

【机器学习】AdaBoost

adaboost每个树都是stump，即二分类树AdaBoost核心思想adaboost是weeklearner的组合不同的弱分类器有不同的权重每个分类器都会受到上一个分类器error的影响前一个分类器的

小丫么小阿豪·2023-09-27 21:17

线性回归&逻辑回归&正则化

本文为《吴恩达机器学习》课程笔记线性回归代价函数CostFuction它的目标是:选择出可以使得建模误差的平方和能够最小的模型参数批量梯度下降BatchGradientDescent是学习率（learningrate），它决定了我们沿着能让代价函数下降程度最大的方向向下迈出的步子有多大，在批量梯度下降中，我们每一次都同时让所有的参数减去学习速率乘以代价函数的导数。对于的取值可以尝试:运用梯度下降法

susion哒哒·2023-09-27 20:50

Adaboost,GBDT,Xgboost

集成学习就是构建多个弱分类器对数据集进行预测，然后利用某种策略将多个分类器的结果集成起来，作为最终的预测结果。

writ·2023-09-27 20:24

xgboost

lr，xgboost作为baseline比较合适baggingvsboostinghttps://www.cnblogs.com/earendil/p/8872001.htmlboost：使用欠拟合的弱分类器

泓礼·2023-09-27 11:43

spark java web_在Java Web中使用Spark MLlib训练的模型

训练模型首先在sparkMLlib中使用mllib包下的逻辑回归训练模型：importorg.apache.spark.mllib.classification.{Logisti

圆山中庸·2023-09-27 11:55

R语言逻辑回归Logistic选股因素模型交易策略及沪深300指数实证|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32071原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于交易策略的研究报告，包括一些图形和统计输出。随着中国的证券市场规模的不断壮大、市场创新不断深化、信息披露不断完善、市场监管不断强化，随着现代投资组合理论的发展和计算机技术的进步，投资者为了在股票交易中取得更多的收益，就需要有合理有效的投资策略，因素模型的基础上发展出众多量化研究模型。对

·2023-09-27 11:56

R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类...

p=21379本文我们对逻辑回归和样条曲线进行介绍（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。logistic回归基于以下假设：给定协变量x，Y具有伯努利分布，目的是估计参数β。

拓端研究室TRL·2023-09-27 08:40

经典网络解析（三）GoogleNet | Inception块，11卷积核，辅助分类器* 整体结构代码

文章目录1.串联结构VGG存在的问题2.GoogleNet结构解析2.1Inception块2.2最后采用平均池化操作2.3辅助分类器3.代码实现3.1实现Inception块3.2各个块依次实现4**

Qodi·2023-09-27 04:18

【计算机视觉】3.传统计算机视觉方法

图像分割基于阈值检测的方法基于边缘检测的方法基于区域的分割方法基于图论的分割方法三、人脸检测四、行人检测五、SVM六、DPM一、大纲图像分割基于阈值、基于边缘基于区域、基于图论人脸检测Haar-like特征+级联分类器行人检测

Scott_S·2023-09-26 21:40

Deep Span Representations for Named Entity Recognition

findings-acl.672.pdfACL2023介绍问题作者认为，一个好的span表征对于NER任务是非常重要的，而之前的工作都是将第一个或最后一个的表征简单的进行组合后，没有进行充分的交互就送入到实体分类器中进行分类

pepsi_w·2023-09-26 18:35

深度学习基础概念理解

2、全连接层（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。

盛世芳华·2023-09-26 14:39

逻辑回归与多项式特征：解密分类问题的强大工具

文章目录引言逻辑回归简介引入多项式特征为什么要使用多项式特征？代码演示决策边界引言在机器学习领域，逻辑回归是一种常用的分类算法，它可以用于解决诸如垃圾邮件过滤、疾病预测和客户流失分析等各种分类问题。

小馒头学python·2023-09-26 14:05

GoogLeNet网络

目录1.创新点1.1引入Inception结构1.21×1卷积降维1.3两个辅助分类器1.4丢弃全连接层，使用平均池化层2.网络结构3.知识点3.1torch.cat3.2关于self.training3.3

MyDreamingCode·2023-09-26 14:35

【python】K近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）解决分类问题

以下是一些常见的分类算法：逻辑回归（LogisticRegression）：通过对线性函数应用sigmoid函数，将数据映射到一个概率值，然后根据阈值对数据进行二分类。

傻傻虎虎·2023-09-26 09:18

Pytorch---空间特征金字塔SPP模块的实现

论文地址如下：论文地址该模块的主要作用是：在分类网络中，通过分类器之后，与全连接层连接时，全连接层的形状是固定的，所以必须将输入网络的图片resize成224224，否则当数据传输到全连接层时，权重不匹配

饭饭饭饭饭炒蛋·2023-09-26 08:12

R语言用普通最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类|附代码数据

本文我们对[逻辑回归和样条曲线进行]()介绍。logistic回归基于以下假设：给定协变量x，Y具有伯努利分布，目的是估计参数β。回想一下，针对该概率使用该函数是（对数）似然函数对数似然其中。

·2023-09-26 00:17

XGBoost和GBDT的区别

前辈的总结如下：1.传统GBDT以CART作为基分类器，XGBoost还支持线性分类器，这个时候XGBoost相当于带L1和L2正则化项的Logistic回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。

Rover Ramble·2023-09-25 22:55

C++实现nms和softmax

1、NMS原理（通俗易懂）：先假设有6个候选框，根据分类器类别分类概率做排序，从小到大分别属于车辆的概率分别为A、B、C、D、E、F。

qq_41920323·2023-09-25 19:47

TORCH09-05:逻辑回归

深度神经网络/卷积神经网络/循环神经网络(lstm)）数据集1.4.技术框架选择MaxnetTensorflowPytorchUI：Qt|-OpenCV|-Numpy|-Matplotlib2.分类2.1.逻辑回归

杨强AT南京·2023-09-25 15:46

机器学习-----朴素贝叶斯

目录一基本概念1简介2朴素贝叶斯的优缺点2先验概率和后验概率3条件概率与全概率公式4贝叶斯推断二贝叶斯分类器的简单应用1数据说明2进行分类三朴素贝叶斯过滤垃圾邮件1流程说明2构建词向量3词向量计算概率4

cos six·2023-09-25 15:06

机器学习（18）---朴素贝叶斯

朴素贝叶斯一、概述1.1概率分类器1.2贝叶斯工作原理1.3贝叶斯的性质二、sklearn中的朴素贝叶斯2.1贝叶斯分类器2.2高斯朴素贝叶斯GaussianNB2.3探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯擅长的数据集

冒冒菜菜·2023-09-25 15:01

基于YOLOV5的DeepSort轨迹跟踪方法(一)

YOLO之前的检测算法都是基于分类器实现，例如滑动窗口在图片上滑动评估物体的存在。YOLO—次性计算包含边界框及每个边界框所属类别概率的输出，这个过程是一阶段、端到端

椒椒。·2023-09-25 14:53

机器学习实战项目2--防止过拟合&鸢尾花线性回归

实战项目两个问题如下：1如何防止过拟合‘2使用逻辑回归(LogisticRegression)对鸢尾花数据（多分类问题）进行预测，可以直接使用sklearn中的LR方法，并尝试使用不同的参数，包括正则化的方法

strive鱼·2023-09-25 10:24

用Python机器学习模型预测世界杯结果靠谱吗？

看到kaggle、medium上有不少人用球队的历史数据来进行建模预测，比如用到泊松分布、决策树、逻辑回归等算法，很大程度上能反映强者恒强的现象，比如巴西、英格兰等大概率能进8强，就像高考模拟考试成绩越好

python大数据分析·2023-09-25 10:28

逻辑回归算法

逻辑回归（LogisticRegression）是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。它根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率。

·2023-09-25 09:38

人工智能安全-2-非平衡数据处理(2)

5算法层面代价敏感：设置损失函数的权重，使得少数类判别错误的损失大于多数类判别错误的损失；单类分类器方法：仅对少数类进行训练，例如运用SVM算法；集成学习方法：即多个分类器，然后利用投票或者组合得到结果

HenrySmale·2023-09-25 09:47

经验熵和经验条件熵

问题描述：假设我们有一个水果分类器，它根据水果的颜色（红、绿、黄）和形状（圆、椭圆）将水果分为三类：苹果、香蕉和橙子。我们有一些观测数据来估计水果的颜色和形状的概率分布，并计算经验熵和经验条件熵。

Chen_Chance·2023-09-25 02:23

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760原文出处：拓端数据部落公众号概述：众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可以在预测关键疾病（例如心脏病）的存在或不存在方面发挥重要作用。如果能提前准确预测这些信息，可以为医生提供

·2023-09-24 22:46

R语言贝叶斯广义线性混合（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据...

当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。使用教育数据示例。此外，本教程简要演示了贝叶斯GLM模型的多层次扩展。

拓端研究室TRL·2023-09-24 21:50

Keras神经网络实现泰坦尼克号旅客生存预测

Keras神经网络实现泰坦尼克号旅客生存预测介绍数据集介绍算法学习器分类器实现数据下载与导入预处理建立模型训练可视化评估，预测结果代码介绍参考资料：网易云课堂的深度学习应用开发TensorFlow实践（

weixin_42353399·2023-09-24 18:51

机器学习笔记1

1、机器学习算法分类监督学习：目标值：类别-分类问题分类算法：K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树和随机森林、逻辑回归目标值：连续型的数据-回归问题回归算法：线性回归、岭回归无监督学习：目标值：无-无监督学习算法

从白天到早上·2023-09-24 16:35

R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23236在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频什么是频率学派？概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率。有一种想法是"真实的"，例如，在预测鱼的生活环境时，盐度和温度之间的相互作用有一个回归系数？什么是贝叶斯学派？在贝叶斯方法中，概率被解释为对信念的主观衡量。所有的变量--

拓端研究室TRL·2023-09-24 05:30

一文带你了解”数据分箱“技术

逻辑回归中进行分箱是非常必要的，其他树模型可以不进行分箱。01.数据分箱数据分箱（Binning）作为数据预处理的一部分，也被称为离散分箱或数据分段。

Jay__007·2023-09-24 05:47

机器学习笔记 - 维度诅咒的数学表达

1、点之间的距离kNN分类器假设相似的点也可能有相同的标签。但是，在高维空间中，从概率分布中得出的点往往不会始终靠近在一起。我们可以用一个简单的例子来说明这一点。

坐望云起·2023-09-24 05:46

37从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --非极大值抑制

非极大值抑制的作用在进行目标检测过程中，我们的分类器会对每一个滑动窗口的内容进行分类，而滑动窗口是按照设定的步长在图像金字塔的每个图层中从上到下、从左向右移动，这样一个目标就会出现在多个滑动窗口中，最后我们就会获得多个相交

Jachin111·2023-09-23 22:33

深度学习自学笔记二：逻辑回归和梯度下降法

目录一、逻辑回归二、逻辑回归的代价函数三、梯度下降法一、逻辑回归逻辑回归是一种常用的二分类算法，用于将输入数据映射到一个概率输出，表示为属于某个类别的概率。

ironmao·2023-09-23 21:54

深度学习自学笔记三：向量化逻辑回归和Python中的广播

目录一、向量化二：向量化逻辑回归三、Python中的广播一、向量化向量化（Vectorization）是一种优化技术，可以在机器学习和数值计算中加快代码的执行速度。

ironmao·2023-09-23 21:54

朴素贝叶斯法\贝叶斯分类器举例说明

举例说明当我们使用朴素贝叶斯分类算法来进行文本情感分析时，我们可以考虑以下例子：问题描述：我们想要自动分析一条社交媒体帖子的情感，即确定它是积极的、消极的还是中性的。训练数据：我们有一些已经标记好情感的社交媒体帖子，每个帖子都包含一些文本内容和一个情感标签。以下是一些示例训练数据：帖子文本情感标签“这个电影太好笑了，我笑翻了！”积极“今天的天气真差，让我心情不好。”消极“这家餐厅的食物一如既往地美

Chen_Chance·2023-09-23 19:42

机器学习笔记:adaBoost

1介绍AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种集成学习方法，它的目标是将多个弱分类器组合成一个强分类器通过反复修改训练数据的权重，使得之前分类错误的样本在后续的分类器中得到更多的关注每一轮中

UQI-LIUWJ·2023-09-23 16:17

使用 PyTorch 的计算机视觉简介（4/6）

对于我们的MNIST分类器，我们使用了5个5×9个过滤器，产生了24×24×<>张量。我们可以使用相同的卷积思想来提取图像中更高级别的模式。例如，数字（如8和9

无水先生·2023-09-23 16:37

[论文阅读]YOLOV1:You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection

之前的目标检测工作重新使用分类器来执行检测。相反，我们将目标检测表述为空间分离的边界框和相关类概率的回归问题。单个神经网络在一次评估中直接从完整图像中预测边界框和类别概率。

不是吧这都有重名·2023-09-23 13:35

四、Logistic回归算法

Logistic回归又叫做逻辑回归，虽然叫做回归算法，但是逻辑回归实际上是分类算法，常用于二分类。一、分类问题分类问题包括二分类和多分类，我们先从二分类开始。

并不傻的狍子·2023-09-23 13:21

神经网络与深度学习-Stanford吴恩达教授-Week2（神经网络基础）

逻辑回归是一个用于二分类(binaryclassification)的算法。

LAANever·2023-09-23 06:09

OpenCV自学笔记二十六：人脸检测

目录一、人脸检测二、LBPH人脸识别三、EigenFaces人脸识别四、Fisherfaces人脸识别一、人脸检测在OpenCV中，人脸检测是一个常见的计算机视觉任务，可以通过Haar级联分类器来实现。

ironmao·2023-09-23 05:28

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