逻辑回归分类器

【迁移学习】

【迁移学习】1迁移学习的思路2迁移学习的步骤3具体步骤1迁移学习的思路迁移学习的思路是利用预训练模型的卷积部分（卷积基）提取数据集的图片特征，然后重新练最后的全连接部分（分类器），迁移学习的特征提取部分
知识推荐号·2023-09-23 05:48

【模型微调】

【模型微调】1模型微调的情况2步骤：1模型微调的情况冻结的卷积层，训练分类器，分类器训练好后将冻结的卷积层解冻，允许卷积层的参数计算梯度并优化。
知识推荐号·2023-09-23 05:15

逻辑回归-L1，L2正则比较

为了增加模型的泛化能力，可以通过加入正则项的方式来避免过拟合如下代码：importnumpyasnpnp.random.seed(12)#生成正负样本各100个num_sample=100#20乘20的矩阵rand_m=np.random.rand(20,20)cov=np.matmul(rand_m.T,rand_m)#通过高斯分布生成样本x1=np.random.multivariate_no
王路飞GoGoGo·2023-09-23 02:13

逻辑回归L1和L2正则化

正则化正则化是用来防止模型过拟合的过程，常用的有L1正则化和L2正则化两种选项，分别通过在损失函数后加上参数向量的L1范式和L2范式的倍数来实现。这个增加的范式，被称为“正则项”，也被称为"惩罚项"。损失函数改变，基于损失函数的最优化来求解的参数取值必然改变，我们以此来调节模型拟合的程度。L1范式表现为参数向量中的每个参数的绝对值之和，L2范数表现为参数向量中的每个参数的平方和的开方值。重要参数p
sshi9·2023-09-23 02:11

逻辑回归中对L1\L2正则化的理解

在逻辑回归中，L1和L2正则化是常用的正则化技术，用于控制模型的复杂度并防止过拟合。它们通过在损失函数中引入额外的正则化项来实现。
羊驼养殖户·2023-09-23 02:39

adaBoost

adaBoost是一种复杂模型，是将多个弱分类器组合在一起的模型，一般使用提升树来实现二分类问题[]adaBoost的实现处理数据#处理数据defloadDataset(fileName):""":paramfileName
绘梨衣_34f3·2023-09-23 00:14

pytorch编程练习 GPU手写体字符识别

在MNIST数据集上训练分类器可以看作是图像识别的“helloworld”。MNIST包含70,000张手写数字图像:60,000张用于培训，10
Belouga-·2023-09-22 11:01

使用 PyTorch 的计算机视觉简介 （3/6）

卷积层允许我们从图像中提取某些图像模式，以便最终分类器基于这些特征。二、卷积神经网络计算机视觉不同于通用分类，因为当我们试图在图片中找到某个物体时，我们正在扫描图像以寻找一些特定的图案及其组合。
无水先生·2023-09-22 11:42

扩散模型实战（二）：扩散模型的发展

下面介绍一下2D图像生成相关的扩散模型的发展历程，具体如下：开始扩散：基础扩散模型的提出与改进；加速生成：采样器；刷新纪录：基于显式分类器引导的扩散模型；引爆网络：基于CLIP(ContrastiveLanguage-ImagePretra
wshzd·2023-09-22 07:56

Java机器学习库（Java ML）（四、SVM分类器）

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier
DbzZcz·2023-09-22 05:36

【Python+OpenCV 人脸检测—CascadeClassifier 级联分类器实现】

Python+OpenCV人脸检测—CascadeClassifier级联分类器实现一、CascadeClassifier—级联分类器1、导入分类器文件2、读入图片3、转为灰度图4、调用detectMultiScale
LPY。·2023-09-22 05:35

Python Opencv实践 - 人脸识别CascadeClassifier

参考资料：【Python+OpenCV人脸检测—CascadeClassifier级联分类器实现】_LPY。
亦枫Leonlew·2023-09-22 05:34

二分类问题的解决利器：逻辑回归算法详解（一）

文章目录引言逻辑回归的原理逻辑回归的应用场景逻辑回归的实现引言逻辑回归是机器学习领域中一种重要的分类算法，它常用于解决二分类问题。
小馒头学python·2023-09-22 02:44

深度学习修炼（一）线性分类器 | 权值理解、支撑向量机损失、梯度下降算法通俗理解

文章目录1基本特点2训练过程2.1图像预处理2.2线性分类器构造2.2.1多角度理解我们分类器的权值W2.3损失函数计算损失值2.3.1损失函数定义2.3.2损失举例：多类支撑向量机损失2.3.3优化损失函数
Qodi·2023-09-22 01:14

深度学习修炼（三）卷积操作 | 边界填充、跨步、多输入输出通道、汇聚池化

文章目录1.卷积基本操作2现代卷积进阶武器操作2.1边界填充2.2跨步步幅2.3多输入输出通道2.4汇聚池化3.卷积层设计之前我们讲了线性分类器深度学习修炼（一）线性分类器|权值理解、支撑向量机损失、梯度下降算法通俗理解
Qodi·2023-09-22 00:13

采用cv2和默认的人脸识别分类器实现人脸检测功能

人脸识别分类器haarcascade_frontalface_default提示：分类器文件地址在这里：https://github.com/opencv/opencv/blob/687fc11626901cff09d2b3b5f331fd59190ad4c7
wcuuchina·2023-09-21 22:28

粒子群优化最小二乘支持向量机SVM回归分析，pso-lssvm回归预测

粒子群优化最小二乘支持向量机SVM回归分析代码结果分析展望支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，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
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-21 21:47

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|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23236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贝叶斯MCMC的研究报告，包括一些图形和统计输出。什么是频率学派？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。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
·2023-09-21 21:29

【深度学习实验】前馈神经网络（四）：自定义逻辑回归模型：前向传播、反向传播算法

目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的工具包1.逻辑回归Logistic类a.构造函数__init__b.
QomolangmaH·2023-09-21 20:56

机器学习自学笔记 2018-09-17

1.2单实数评估指标你在尝试一个新的想法时往往会和过去的算法做比较，但一个算法呈现出来的参数往往又不止一个，比如对于一个分类器而
为三十谋·2023-09-21 19:15

PySpark之机器学习库ML(分类、聚类、回归)

frompyspark.sql.sessionimportSparkSessionspark=SparkSession.builder.appName('LIXU').getOrCreate()案例1使用逻辑回归预测婴幼儿存活
ROBOT玲玉·2023-09-21 19:11

Rasa：使用大语言模型进行意图分类

LLM意图分类器是一种全新的意图分类器，利用大型语言模型（LLM）来对意图进行分类。LLM意图分类器依赖于检索增强生成（RAG）方法，结合了基于检索和生成的方法的优点。
段智华·2023-09-21 11:17

python实现逻辑回归

逻辑回归是一种常见的分类算法，通常用来处理二分类问题。
yy辰·2023-09-21 08:35

(CVPR2023)Bi-directional Distribution Alignment for Transductive Zero-Shot Learning

模型图分类器的训练和测试如下图所示，训练分类器阶段，直接取了模型的原始图片特征V作为输入，不是VHA拼接然后作为输入。
computer_vision_chen·2023-09-21 06:53

非线性回归和逻辑回归（pytorch）

文章目录1.非线性回归1.1激活函数1.2人工神经网络2.逻辑回归上节看点：线性回归1.非线性回归在生活中大多数的现象都不是线性的，而且更加复杂的曲线或曲面，我们拟合的函数也就不再是直线或者平面。
张怼怼√·2023-09-21 01:28

机器学习算法基础--逻辑回归简单处理mnist数据集项目

目录1.项目背景介绍2.Mnist数据导入3.数据标签提取且划分数据集4.数据特征标准化5.模型建立与训练6.后验概率判断及预测7.处理模型阈值及准确率8.阈值分析的可视化绘图9.模型精确性的评价标准1.项目背景介绍"""MNIST数据集是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据集，包含了60,000个样本的训练集以及10,000个样本的测试集。在这里我们给出个10000个数据集，以下我
温柔济沧海·2023-09-20 11:18

PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24346在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦
拓端研究室TRL·2023-09-20 08:59

数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC...

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384在本文中，数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。介绍该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧
拓端研究室TRL·2023-09-20 07:34

计算机视觉系列一（前言/图像分类/线性分类器）-北京邮电大学-鲁鹏

2、线性分类器2.1准备数据2.2关于分类模型2.3损失函数问题思考：2.4优化算法2.5数据集的划分2.6数据预处理3、答案4、作业计算机视觉的目标跨越
peacefairy·2023-09-20 05:20

数据挖掘：概念与技术（第三版）之第八章的学习记录

这个模型被称之为分类器（classifer）。通过分类器，我们可以预测分类的类标号。建议不熟悉这个概念的同学们，首先看一下这篇文章。贷还是不贷：如何用Python和机器学习帮你决策？
張清扬·2023-09-20 05:27

【数据挖掘笔记八】分类：基本概念

8.分类：基本概念分类是一种重要的数据分析形式，它提取刻画重要数据类的模型，这种模型称为分类器，预测分类的（离散的、无序的）类标号。8.1基本概念分类和回归（数值预测）是预测问题的两种主要类型。
fjssharpsword·2023-09-20 05:53

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
·2023-09-20 00:57

逻辑回归：确定一个人是否年收入超过5万美元

文章目录1.问题描述2.设计简要描述3.程序清单4.结果分析5.调试报告6.实验小结1.问题描述学会使用学习到的逻辑回归的知识，手动使用梯度下降方法，通过给定的相关数据来完成年薪是否高于50k的二分类预测任务
CSU迦叶·2023-09-19 17:22

笔记-注意事项

注意事项是全局统计特征1.数据量要大；2.分布式存在问题（不同的机器上，同样的词，idf都不同），数据量大差距会小，每天都要更新；3.我买了一只哈士奇，奇怪的奇，这个词会出现idf特别大，idf的前提就是粉刺要准，分类器要一致
时光如水_fe87·2023-09-19 13:00

Logistic Regression（2018-05-04）

逻辑回归算法定义：能预测出二类概率（即属于1，或不属于0）的一种简单的分类算法。图形类似S型image.png注意点逻辑回归算法是一种分类算法，而非回归算法。
叨逼叨小马甲·2023-09-19 12:35

集成学习方法——随机森林

之前我们介绍过决策树，随机森林(RandomForest)是将多个决策树(DecisionTree)组合在一起形成一个强大的分类器或回归器，是一种集成学习(EnsembleLearning)方法。
·2023-09-19 12:09

《雷达像智能识别对抗研究进展》阅读记录

（2）雷达像智能识别传统的雷达像识别方法通常利用特征工程构建模板库，并采用合适的分类器进行识别。其效果特别依赖于人工设计特征的质量。
黑川赤音·2023-09-19 11:34

计算机视觉与深度学习-经典网络解析-GoogLeNet-[北邮鲁鹏]

这里写目录标题GoogLeNet参考GoogLeNet模型结构创新点Inception结构，它能保留输入信号中的更多特征信息去掉了AlexNet的前两个全连接层，并采用了平均池化引入了辅助分类器GoogLeNetGoogLeNet
古董a·2023-09-19 01:26

R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=27493最近我们被客户要求撰写关于预测世界人口的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测作者将1950年到2015年的历史数据作为训练集来预测85年的数据。模型稳定性经过修正后较好，故具有一定的参考价值。引言随着时
·2023-09-18 16:37

数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384最近我们被客户要求撰写关于葡萄酒的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息介绍该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。固定酸度、挥发性酸度、柠檬
·2023-09-18 16:06

R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=27493最近我们被客户要求撰写关于预测世界人口的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测作者将1950年到2015年的历史数据作为训练集来预测85年的数据。模型稳定性经过修正后较好，故具有一定的参考价值。引言随着时
·2023-09-18 16:35

一文教会你三维网格物体识别

l计算大量描述符，将其放入分类器。l从多侧进行物体投射，尝试用单独的分类器进行识别，然后将其放到元分类器中。在这里
图普科技·2023-09-17 23:51

数据分享|R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“旧常态”向以市场需求为主导的经济“新常态”转型过渡期。本文帮助客户综合运用R语言灰色预
拓端研究室TRL·2023-09-17 21:36

机器学习算法基础--逻辑回归

目录1.数据收集及处理2.数据提取及可视化3.逻辑回归训练样本并且测试4.绘制散点决策边界逻辑回归的方法已经在数学建模里面讲过了，这里就不多讲了。本篇我们主要是利用逻辑回归的方法来求解分类问题。
Danceful_YJ·2023-09-17 13:34

SPSS逻辑回归分类变量（哑变量）设置

首先直接记录结论：1、如果是二分类变量不用设为哑变量，因为结果是一样的。2、如果是三分类及以上的有序分类变量尽量不设哑变量，可以节省自由度，准确度会更高一些。3、三分类及以上的无序变量必须设为哑变量，否则会影响结果。什么是哑变量，什么时候需要？简单定义哑变量（DummyVariable），又称为虚拟变量、虚设变量或名义变量，从名称上看就知道，它是人为虚设的变量，通常取值为0或1，来反映某个变量的不
高考坐后排的边牧·2023-09-17 10:46

【机器学习】文本多分类

jupyternotebook,所以代码是一块一块，从上往下执行的知识点：正则删除除数字和字母外的所有字符、高频词云、混淆矩阵参考：使用python和sklearn的中文文本多分类实战开发_文本多标签分类用二分类器做
JaxHur·2023-09-17 09:23

机器学习（八）——集成学习

集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时
夏普123·2023-09-17 04:46

R数据分析：逻辑斯蒂回归与泊松回归

今天将逻辑回归和泊松回归放一起给大家写写，因为它两在R中的做法都非常的相似和非常的简单，同时还有两个回归的图形化表达。
Codewar·2023-09-17 01:50

逻辑回归

逻辑回归是假设数据服从伯努利分布（二项分布），通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，达到数据的二分类的目的。是经典的二分类算法，是处理因变量是分类变量的回归问题。
MaskStar·2023-09-16 14:55

逻辑回归（Logistic Regression）原理详细总结

逻辑回归（LogisticRegression）是一个分类算法，既可以用来解决二分类问题也可以解决多分类问题。那么为什么名为“回归“的算法却是用来解决分类问题的呢？
天才厨师1号·2023-09-16 07:25
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