逻辑回归分类器

关于混淆矩阵、ROC曲线和KS值

一、定义混淆矩阵是分类器模型性能评估中常用的一种工具，也可以称为误差矩阵。该矩阵展示了分类器在预测过程中真实类别与预测类别之间的对比情况，包括真实为正/负类而被预测为正/负类的样本数。
张hanwen·2023-09-11 01:34

用sklearn 保存和加载模型的两种方法

pickle模块或者sklearn内部的joblib#####方法一####importpicklefromsklearn.svmimportSVCfromsklearnimportdatasets#定义分类器
chenpe32cp·2023-09-10 19:12

逻辑回归与神经网络的区别

Basically,wecanthinkoflogisticregressionasaonelayerneuralnetwork.实际上，可以将LogisticRegression看做是仅含有一层神经元的单层的神经网络。一般用于二分类网络，线性可分的情况，激活函数为Sigmoid，logisticregression的一个优点是logisticcostfunction是一个凸函数，可以求得全局最小
zhnidj·2023-09-10 17:20

《机器学习实战》学习笔记（三）

文章目录第四章基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯引言朴素贝叶斯优缺点朴素贝叶斯的一般过程4.1基于贝叶斯决策理论的分类方法4.2条件概率贝叶斯公式4.3使用条件概率来分类4.4使用朴素贝叶斯进行文档分类朴素贝叶斯分类器的两个假设
书生丶丶·2023-09-09 23:31

深入机器学习1：详解正则表达式

目录结构文章目录深入机器学习1：详解正则表达式1.概述：2.L1与L2正则化表达式：3.逻辑回归中的正则化作用：4.L1和L2正则化的区别：
自学小白菜·2023-09-09 21:44

CatBoost vs. LightGBM vs. XGBoost，谁才是最强王者！

提升算法是一类机器学习算法，通过迭代地训练一系列弱分类器（通常是决策树）来构建一个强分类器。在每一轮迭代中，新的分类器被设计为修正前一轮分类器的错误，从而逐步提高整体的分类性能。
Python数据挖掘·2023-09-09 14:54

逻辑回归(Logistic Regression)

1.分类问题在分类问题中，你要预测的变量y是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归(LogisticRegression)的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。
氢气氧气氮气·2023-09-09 14:49

【AI】机器学习——线性模型（逻辑斯蒂回归）

文章目录3.3逻辑斯蒂回归3.3.1逻辑回归介绍对数几率函数sigmod函数几率3.3.2逻辑回归模型3.3.3参数求解逻辑斯蒂回归策略3.3.4损失函数3.3.5应用：语句情感判断3.3.6多角度分析逻辑回归信息论角度数学角度与朴素贝叶斯对比
AmosTian·2023-09-09 14:28

ICCV 2023|通过慢学习和分类器对齐在预训练模型上进行持续学习

作者介绍张耕维悉尼科技大学在读博士生，研究方向为持续学习报告题目通过慢学习和分类器对齐在预训练模型上进行持续学习内容简介持续学习研究的目标在于提高模型利用顺序到达的数据进行学习的能力。
AITIME论道·2023-09-09 13:57

【python手写算法】正则化在线性回归和逻辑回归中的应用

多元线性回归：#coding=utf-8importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dif__name__=='__main__':X1=[12.46,0.25,5.22,11.3,6.81,4.59,0.66,14.53,15.49,14.43,2.19,1.35,10.02,12.9
single 君·2023-09-09 11:26

深度学习入门教学——代价敏感学习

1、背景常用于分类器性能评估的指标为：准确率或错误率，也就是代价不敏感学习。【注】代价：一个类别被错误分类到其他类别的惩罚（也称为权重）。代价不敏感学习的前提是：不同类的误分类代价相同。
恣睢s·2023-09-09 05:36

机器学习入门教学——独热编码One-hot

但是分类器并不能直接对数据进行分类，所以我们需要先对数据进行处理。
恣睢s·2023-09-09 05:36

机器学习——逻辑回归（LR）

机器学习——逻辑回归（LR）文章目录前言一、原理介绍二、代码实现2.2.混淆矩阵2.3.分类报告2.4.可视化分类结果三、额外（先划分数据集再降维与先降维再划分数据集）3.1.先划分数据集再降维3.2.
星石传说·2023-09-09 05:01

斯坦福 CS229 机器学习中文讲义 翻译完成

斯坦福CS229机器学习中文讲义第一部分到第三部分第四部分生成学习算法第五部分支持向量机第六部分学习理论第七部分正则化与模型选择感知器和大型边界分类器K均值聚类算法混合高斯和期望最大化算法第九部分期望最大化算法第十部分因子分析第十一部分主成分分析第十二部分独立成分分析第十二部分强化学习和控制线性二次调节
布客飞龙·2023-09-09 04:59

WWDC 2020: 用 Create ML 打造智能运动 App

本文首先回顾CreateML的发展并讲解其基本知识，接着讲解其最新的运动分类器模板，最后用CreateML视觉框架和运动分类器来打造一款智能运动App。CreateML背景介
故胤道长·2023-09-09 01:48

SAS数据挖掘EM贷款违约预测分析：逐步Logistic逻辑回归、决策树、随机森林|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31745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贷款违约预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。近几年来，各家商业银行陆续推出多种贷款业务，如何识别贷款违约因素已经成为各家商业银行健康有序发展贷款业务的关键。在贷款违约预测的数据的基础上，探索是否能通过借贷者的数据判断其违约风险，从而帮助商业银行提前做好应对。解决方案任务/目标根据借
·2023-09-08 23:28

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|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496原文出处：拓端数据部落公众号人口流动与迁移，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。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语言灰色预测模型和logist
·2023-09-08 23:57

SAS数据挖掘EM贷款违约预测分析：逐步Logistic逻辑回归、决策树、随机森林|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31745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贷款违约预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。近几年来，各家商业银行陆续推出多种贷款业务，如何识别贷款违约因素已经成为各家商业银行健康有序发展贷款业务的关键。在贷款违约预测的数据的基础上，探索是否能通过借贷者的数据判断其违约风险，从而帮助商业银行提前做好应对。解决方案任务/目标根据借
·2023-09-08 23:57

matlab——SVM分类器

1.命令函数部分：clear;%清屏clc;X=load('data.txt');n=length(X);%总样本数量y=X(:,4);%类别标志X=X(:,1:3);TOL=0.0001;%精度要求C=1;%参数，对损失函数的权重b=0;%初始设置截距bWold=0;%未更新a时的W(a)Wnew=0;%更新a后的W(a)fori=1:50%设置类别标志为1或者-1y(i)=-1;enda=ze
小学生的拼搏·2023-09-08 16:48

机器学习——boosting之提升树

直到看到有个up主说了，我才稍微懂相当于，我在adaboost里的弱分类器，换成CART决策树就好了呗？书上也没有明说，唉。。。
# JFZero·2023-09-08 09:00

机器学习——boosting之GBDT

GBDT，GradientBoostingDecisionTree:梯度提升决策树果然信息很丰富梯度：意味着计算有迭代递进关系，但还不明确是怎么迭代递进的提升：意味着前向分布式+加法模型，并且分类器之间是有相关提升的决策树
# JFZero·2023-09-08 09:57

逻辑回归Logistic Regression （LR）

LR的模型函数记作：，其在二维坐标系中图像如下：sigmoid函数因为形如S曲线，所以，逻辑函数sigmoid函数又称为S函数。Sigmod这样一个奇怪而别扭的形式到底是谁、因为什么想出来的呢？又怎么想到用它来做分类的呢？1.sigmoid函数的由来最初为了研究人口增长与时间的关系，人们发明了逻辑函数。马尔萨斯的人口论中“在没有任何外界阻碍的情况下，人口将以几何级数增长”的说法，正是依据指数模型。
HilaryQiao·2023-09-08 08:45

回归与聚类算法系列①：概念简述

SGDRegressor实现回归预测记忆回归算法的评估标准及其公式说明线性回归的缺点说明过拟合与欠拟合的原因以及解决方法说明岭回归的原理即与线性回归的不同之处说明正则化对于权重参数的影响说明L1和L2正则化的区别说明逻辑回归的原理知道逻辑回归的应用场景说明分类
逐梦苍穹·2023-09-08 08:52

Halcon参考手册, 第二十四章 Segmentation，分割 (持续更新中)

add_samples_image_class_knn将图像中的训练样本添加到kNN(最近邻)分类器的训练数据中。
萧泊·2023-09-08 07:45

Halcon参考手册,第二十一章 OCR,光学字符识别 (持续更新中)

第二十一章OCR,光学字符识别21.1卷积神经网络操作符列表clear_ocr_class_cnn.cn清除基于cnn的OCR分类器。
萧泊·2023-09-08 07:44

OpenCV应用的haarcascade.xml文件，适用于人脸检测、车牌检测等场景（免费永久有效下载）

在基于C++语言的OPENCV中，检测实现过程时需要从XML文件中加载分类器，类似于haarcascade_frontalface_alt.xml，haarcascade_frontalface_alt2
萧泊·2023-09-08 07:14

YOLO的基本原理详解

以前的目标检测方法通过重新利用分类器来执行检测。与先前的方案不同，将目标检测看作回归问题从空间上定位边界框（boundingbox）并预测该框的类别概率。
爱吃面的猫·2023-09-08 07:43

【python手写算法】逻辑回归实现分类（含公式推导）

公式推导：代码实现：#coding=utf-8importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdeff(w1,x1,w2,x2,b):z=w1*x1+w2*x2+breturn1/(1+np.exp(-z))if__name__=='__main__':X1=[12.46,0.25,5.22,11.3,6.81,4.59,0.66,14.53,15.49,14
single 君·2023-09-08 06:52

机器学习算法----原理总结

目录一、线性回归1、正向拟合函数：2、如何衡量损失：3、优化策略：二、逻辑回归1正向拟合函数1.1线性函数生成1.2Sigmoid激活函数2、如何衡量损失3、优化策略三、决策树引言1.ID3算法1.1前向输出
温旧酒一壶~·2023-09-08 05:29

数据分享|WEKA信贷违约预测报告：用决策树、随机森林、支持向量机SVM、朴素贝叶斯、逻辑回归...

完整报告链接：http://tecdat.cn/?p=28579作者：NuoLiu数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。近年来网络P2P借贷发展形势迅猛，一方面普通用户可以更加灵活、便快捷地获得中小额度的贷款，另一方面由于相当多数量用户出现违约问题而给P2P信贷平台以及借贷双方带来诸多纠纷，因此根据用户历史款情况准确预测潜在是否还会发生违约就非常有必要（点击
拓端研究室TRL·2023-09-08 04:52

逻辑回归

二项式逻辑回归模型解决二分类问题，由两个条件概率分布表示：其中，，给定输入实例，可以求得和。通过比较两个条件概率的大小，将实例分到概率值较大的那一类。
菜鸟learn编程·2023-09-08 03:19

Pyhton，OpenCV对象检测之——Haar级联人脸及眼睛检测

使用基于Haar特征的级联分类器的对象检测是一种有效的对象检测方法。它是一种基于机器学习的方法，其中级联函数是从
程序媛一枚~·2023-09-07 10:16

OpenCV实战（31）——基于级联Haar特征的目标检测

OpenCV实战（31）——基于级联Haar特征的目标检测0.前言1.Haar特征图像表示2.基于级联Haar特征的二分类分类器3.级联分类器算法流程4.使用Haar级联检测器进行人脸检测5.完整代码小结系列链接
盼小辉丶·2023-09-07 10:41

【AI】机器学习——朴素贝叶斯

文章目录2.1贝叶斯定理2.1.1贝叶斯公式推导条件概率变式贝叶斯公式2.1.2贝叶斯定理2.1.3贝叶斯决策基本思想2.2朴素贝叶斯2.2.1朴素贝叶斯分类器思想2.2.2条件独立性对似然概率计算的影响
AmosTian·2023-09-07 09:42

机器学习：基于梯度下降算法的逻辑回归实现和原理解析

这里写目录标题什么是逻辑回归？Sigmoid函数逻辑回归损失函数梯度下降逻辑回归定义逻辑函数线性组合模型训练决策边界了解逻辑回归：从原理到实现什么是逻辑回归？
是一个Bug·2023-09-07 06:14

QT人脸识别知识

级联分类器：是用来人脸识别。在判断之前，我们要先进行学习，生成人脸的模型以便后续识别使用。人脸识别器：判断是谁的面部。
小钱努力学C·2023-09-06 23:17

GBDT，XGBoost算法理解

GBDTXgboostpyspark实现GBDT树模型baggingBoosting大多数的Boosting方法都是通过改变训练数据集的概率分布(训练数据不同样本的权值)，针对不同概率分布的数据调用弱分类算法学习一系列的弱分类器
小小白2333·2023-09-06 20:08

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
·2023-09-06 18:34

深度学习之多层感知器（MLP）

前面也说过类似问题，这里我们可以通过建立一个逻辑回归模型来实现任务，它的边界曲线大概是这样的（下图）可以看到，边界曲线不是规则的圆或椭圆，看起来还是比较复杂的，这并不是简单的二次型能够解决的问题了，需要用到多次项来
Lfone001·2023-09-06 18:00

提升方法与集成学习（学习笔记）

提升方法与集成学习一.Boosting二..AdaBoost、1.简介2.基本原理3.弱分类器4.Adaboost数据权重三.提升树四.RF随机森林4.1bagging的原理4.2随机森林一.BoostingBoosting
Lfone001·2023-09-06 18:00

【吴恩达机器学习】第三周—逻辑回归、过拟合、正则化

31.jpg1.分类问题（Regression）在分类问题中，你要预测的变量是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归(LogisticRegression)的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。
Sunflow007·2023-09-06 17:55

[machine learning]神经网路初步 basic neural network

这一篇写的很差....我会找时间慢慢补充的1.神经网络是什么在上一篇关于逻辑回归的博客中,简单介绍了逻辑回归模型,对于监督学习来说,模型可以理解为一个模块/函数,在足够的数据训练以后,通过梯度下降等手段进行拟合
ViceMusic5·2023-09-06 17:52

逻辑回归

回答如下，其实还是不太明白，需要再看资料：逻辑回归对一张纸上的红、蓝两种点进行分类，是在试图画出一条最佳的线，尽可能把两个颜色的点分开。
且歌123·2023-09-06 08:24

机器学习线性回归学习

我们可以使用一条拟合直线来大概的描述样本数据的变化，从而能够在新样本到来时，能快速的预测其对应的结果值算法原理线性回归算法主要就是通过训练测试样本，得到直线y=wx+b中w和h相应的值，从而得到一个拟合直线这里可以看到y=wx+b和逻辑回归中的分类超平面的直线方程很类似
子龙爱弹琴·2023-09-06 06:41

数学建模--逻辑回归算法的Python实现

首先感谢CSDN上发布吴恩达的机器学习逻辑回归算法任务的各位大佬.通过大佬的讲解和代码才勉强学会.这篇文章也就是简单记录一下过程和代码.CSDN上写有关这类文章的大佬有很多,大家都可以多看一看学习学习.
Danceful_YJ·2023-09-06 02:02

C++ Opencv视频检测

可以使用诸如Haar特征分类器、Cascade分类器或深度学习模型等技术进行对象检测。
AI从入门到实践·2023-09-06 00:50

利用register_forward_hook()精确定位到模型某一层的输入和输出

在论文中偶然读到一些方法会用到模型中间的隐藏层作为分类器，与模型最后一层作为分类器的性能进行对比，故而思考如何能够简便快捷地实现将模型某一层的输出输出拉取出来的方法，发现有现成hook函数可以做到这一点
Unstoppable~~~·2023-09-05 21:16

数据分析之非参数检验与二元逻辑回归结果不一致的原因

在对两组数据进行非参数检验时，各项属性间无统计学差异，但以分类变量作为因变量使用二元逻辑回归进行分析时，其中存在属性p值小于0.05，即该变量对因变量的影响具有显著性。
YouShouldKnowMe·2023-09-05 17:55

[github-100天机器学习]day4+5+6 Logistic regression

https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/README.md逻辑回归逻辑回归用来处理不同的分类问题，这里的目的是预测当前被观察的对象属于哪个组
照旧的你好·2023-09-05 15:36

检测 ChatGPT、GPT-10、Bard 和 Claude 的 4 大工具

2.开放人工智能AI文本分类器OpenAI的AI文本分类器非常
·2023-09-05 14:48
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