逻辑回归分类器

机器学习部分知识点总结

文章目录基本概念N与NP泛化能力性能度量比较检验线性回归逻辑回归神经网络基本概念N与NPP问题：一个问题可以在多项式（O(n^k)的时间复杂度内解决例如：n个数的排序（不超过O(n^2)）NP问题：一个问题的解可以在多项式的时间内被证实或证伪例如
玖玖玖 柒染·2023-09-05 06:48

【知识积累】准确率，精确率，召回率，F1值

二分类的混淆矩阵（预测图片是否是汉堡）分类器到底分对了多少？预测的图片中正确的有多少？有多少张应该预测为是的图片没有找到？精确率和召回率在某种情况下会呈现此消彼长的状况。
沐兮Krystal·2023-09-04 23:54

机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林解析

机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林解析引言机器学习算法是人工智能领域的核心，它们用于解决各种问题，从预测房价到图像分类。
不一样的老墨·2023-09-04 19:45

Cnn(卷积神经网络，两种方式)，感知机（Bp神经网络），逻辑回归！代码详细注释！！minist数据集该怎么使用？

文章目录**通过训练好的模型，来测试自己手写的数字，教你如何实现！以及如何调用模型和保存模型：****https://blog.csdn.net/weixin_41146894/article/details/110010179**前言一、Cnn实现minist代码一、Cnn实现minist代码分类--tf.nn实现，详细版二、Cnn实现minist代码分类二--tensorflow.keras.
@尚码哥@·2023-09-04 18:20

【小沐学NLP】Python使用NLTK库的入门教程

nltk语料库3、测试3.1分句分词3.2停用词过滤3.3词干提取3.4词形/词干还原3.5同义词与反义词3.6语义相关性3.7词性标注3.8命名实体识别3.9Text对象3.10文本分类3.11其他分类器
爱看书的小沐·2023-09-04 18:15

逻辑回归Logistic

最后结果用sigmoid函数输出因此，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（如下公式所示），然后把所有结果值相加，将这个总和代入Sigmoid函数中，进而得到一个范围在
accosmos·2023-09-04 17:54

【人工智能】—_线性分类器、感知机、损失函数的选取、最小二乘法分类、模型复杂性和过度拟合、规范化

文章目录Linearpredictions线性预测分类线性分类器感知机感知机学习策略损失函数的选取距离的计算最小二乘法分类求解最小二乘分类矩阵解法一般线性分类模型复杂性和过度拟合训练误差测试误差泛化误差复杂度与过拟合规范化
Runjavago·2023-09-04 13:53

机器学习（凸优化，SVM） 笔记整理

任何一个优化优化问题可以写作以下形式：若待优化问题是凸函数，我们则可以找到一个全局最优解（Globaloptimal），如逻辑回归；若为非突函数，我们找到的最优解通常为局部最优解（Localoptimal
polaris2ai·2023-09-04 10:54

人脑功能连接与相似性分析：基于Python

MVPA被认为是一个监督分类问题，分类器试图捕捉fMRI活动的空间模式和实验条件之间的关系，从而推断大脑区域和网络的功能作用。
茗创科技·2023-09-04 06:37

Lesson6---案例:人脸案例

学习目标了解opencv进行人脸检测的流程了解Haar特征分类器的内容1基础我们使用机器学习的方法完成人脸检测，首先需要大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不含面部的图像）来训练分类器。
YoLo-8·2023-09-04 00:04

监督学习的介绍

一、定义监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。
花开盛夏^.^·2023-09-03 23:09

机器学习实战读书笔记-朴素贝叶斯

机器学习实战读书笔记-朴素贝叶斯核心思想：要求分类器给出一个最优类别的猜测结果，同时给出这个猜测概率的估计值我们称之为朴素，是因为整个形式化过程只做最原始，最简单的假设。
ZackJiang·2023-09-03 21:39

机器学习课后习题 --- 逻辑回归

（一）单选题1.一监狱人脸识别准入系统用来识别待进入人员的身份，此系统一共包括识别4种不同的人员：狱警，小偷，送餐员，其他。下面哪种学习方法最适合此种应用需求：A:二分类问题B:多分类问题C:回归问题D:聚类问题2.以下关于分类问题的说法错误的是？A:分类属于监督学习B:分类问题输入属性必须是离散的C:多分类问题可以被拆分为多个二分类问题D:回归问题在一定条件下可被转化为多分类问题3.以下关于逻辑
尘 关·2023-09-03 19:17

yolov2相较于yolov1的改进

目录前言BN层取代了Dropout使用了高分辨率分类器K-means选定先验框的尺寸网络结构—darknet19细粒度的特征前言yolov2是在yolov1的基础上进行改进的，主要解决了yolov1定位不准确以及检测重叠的物体极差的情况
夏天是冰红茶·2023-09-03 18:56

逻辑回归算法学习笔记

逻辑回归算法介绍：逻辑回归是一种常用的分类算法，用于将数据分为两个类别。与线性回归不同，逻辑回归使用的是逻辑函数（sigmoid函数）将线性输出转换为概率值，并根据概率进行分类。
小布先生~噫嘘唏·2023-09-03 13:38

不同分类器对数据的处理

"""基于鸢尾花的不同分类器的效果比对:step1：准备数据；提取数据的特征向量X,Y将Y数据采用LabelEncoder转化为数值型数据;step2:将提取的特征向量X,Y进行拆分(训练集与测试集)step3
xzwyb---持续充电中·2023-09-03 09:56

NumPy广播(Broadcast)&&NumPy数组比较

今天看一个通过逻辑回归解决手写数字识别任务的案例，有个之前没有注意到的点，记录一下。importnumpyasnpimportpandasaspddata=pd.read_csv('..
三斤耳朵·2023-09-03 05:03

数据挖掘导论学习笔记（四）

第五章分类：其他技术基于规则的分类器：每一个分类规则可以表示为如下形式：ri:(条件i)---->yi规则：(条件i)规则前件或前提：规则左边规则后件：规则右边，包含预测类yi分类规则的质量衡量：给定数据集
进阶中的程序猿·2023-09-03 05:41

数据挖掘基础导论学习笔记（五）

第五章分类其他分类贝叶斯分类器贝叶斯定理：把类的先验知识和从数据中收集的新证据相结合的统计原理。
进阶中的程序猿·2023-09-03 05:08

华为杯数学建模（准备）＜2018 - 2022＞

2.多元线性回归3.整数规划、线性规划、多元规划、二次规划等4.排队论、层次分析法5.灰色预测、灰色综合评价6.聚类算法、分类算法、预测算法等一些相关的资料收集：数学建模—十大经典常用算法（线性回归、逻辑回归
S atur·2023-09-03 02:34

丢弃法（Dropout）

我们所指的丢弃法，通常是对输入层或者隐含层进行一下操作：1.随机选择一部分该层的输出作为丢弃元素2.把丢弃元素乘以03.把非丢弃元素拉伸本质在集成学习里，我们可以对训练数据集有放回地采样若干次并分别训练若干个不同的分类器
对酒当鸽·2023-09-03 01:36

随机森林算法

随机森林是包含多个决策树的分类器，一般输出的类别是由决策树的众数决定。随机森林也可以用于常见的回归拟合。随机森林主要是运用了两种思想。具体如下所示。
夏子期lal·2023-09-02 19:34

【人工智能】—_逻辑回归分类、对数几率、决策边界、似然估计、梯度下降

文章目录逻辑回归分类LogisticRegressionClassificationLogisticRegression:LogOddsLogisticRegression:DecisionBoundaryLikelihoodundertheLogisticModelTrainingtheLogisticModelGradientDescent
Runjavago·2023-09-02 11:37

第一天-训练与测试模型

importpandasdata=pandas.read_csv("file_name.csv")Numpy数组我们已经在Pandas中加载数据，现在需要将输入和输出拆分为numpy数组，以便在scikit-learn中应用分类器
徐凯_xp·2023-09-02 06:46

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·2023-09-02 05:07

OCR文字检测与识别系统：融合文字检测、文字识别和方向分类器的综合解决方案

1.PP-OCR系统简介与总览前两章主要介绍了DBNet文字检测算法以及CRNN文字识别算法。然而对于我们实际场景中的一张图像，想要单独基于文字检测或者识别模型，是无法同时获取文字位置与文字内容的，因此，我们将文字检测算法以及文字识别算法进行串联，构建了PP-OCR文字检测与识别系统。在实际使用过程中，检测出的文字方向可能不是我们期望的方向，最终导致文字识别错误，因此我们在PP-OCR系统中也引入
汀、人工智能·2023-09-02 00:34

Toad：基于 Python 的标准化评分卡模型

区别于xgb等机器学习模型，评分卡使用逻辑回归，之所是还在使用时因为它属于广义线性回归，在特征的解释性上非常的强。本次和大家分享一个开源的评分卡神器to
程序员的隐秘角落·2023-09-01 22:45

提升方法AdaBoost算法

大概流程是首先建立一个弱分类，然后计算其错误率，根据错误的样本数给样本分配权重，然后再根据这个样本权重去计算新的最小分类错误率，以此类推，直到所有分类器权重*样本==label。
accosmos·2023-09-01 13:47

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·2023-09-01 11:58

基于OpenCV+LPR模型端对端智能车牌识别——深度学习和目标检测算法应用(含Python+Andriod全部工程源码)+CCPD数据集

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境OpenCV环境Android环境1.开发软件和开发包2.JDK设置3.NDK设置模块实现1.数据预处理2.模型训练1）训练级联分类器2）
小胡说人工智能·2023-09-01 08:16

逻辑回归的含义

参考：线性回归&逻辑回归问题1、线性回归（LinearRegression）和逻辑回归（LogisticRegression）有什么联系？2、逻辑回归的“逻辑”、“回归是什么意思”？
光尘92·2023-09-01 07:19

eCognition SVM 分层分类心得

SVM分类方法与简单分类方法相区别的是构建分类器的训练和应用两步。搭建起来以后，规则的选择还是相似的。分层分类关系的构建，主要是运用Lev
犟果·2023-09-01 06:29

从将蘑菇分类为可食用或不可食用的分类中学习随机森林分类器

Thereareabout50,000speciesofmushroomsandoutofwhich1to2%ofthemarepoisonous.PredictingwhetheramushroomisedibleornotisaclassicprobleminthedomainofMachineLearning.Amushroomisclassifiedbasedonanumberoffeat
weixin_26704853·2023-09-01 05:59

贝叶斯分类器

1.1、贝叶斯决策论贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。下面以多分类任务为例来解释其基本原理。假设有N种可能的类别标记，即Y={,.......},是将一个真实标记为的样本误分类为所产生的损失。基于后验概率P（|x）可以获得将样本x分类为所产生的期望损失（expectedlos
c839e88a53e3·2023-09-01 05:13

【机器学习】推导逻辑回归反向传播

1.逻辑回归向前传播上图为简单神经网络的架构图，向网络中输入像素值，输出0或者1。整个网络只有一层，也叫LogisticRegression。
DonngZH·2023-09-01 04:42

论文阅读4-综述文章：深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述

深度学习算法图像分类传统是传统图像分类算法主要使用ＳＩＦＴ，ＬＢＰ等算法来手动提取特征，再将提取的特征用于训练支持向量机（Ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）等分类器进行分类取得的最好的错误率是
人生总可重来·2023-08-31 20:40

数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据...

具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。本教程使用教育数据例子进行模型的应用。
拓端研究室TRL·2023-08-31 17:14

深度学习 - 一问一答

(2)大数据下采样2、训练层面：把大数据划分，分别与小数据训练数个分类器，再结合起来。Sigmoid激活函数为什么会出现梯度消失
aaa小菜鸡·2023-08-31 14:07

使用 BERT 进行文本分类 （03/3）

在这篇文章中，我将向您展示如何训练分类器并对其进行评估。二、准备数据的又一个步骤上次，我们使用train_test_split将数据拆分为测试和验证数据。
无水先生·2023-08-31 11:45

ModaHub魔搭社区：AI原生云向量数据库Zilliz Cloud与 PyTorch 集成搭建图片搜索系统

该系统使用的数据集是Kaggle上提供的印象派大师分类器数据集（Impressionist-ClassifierDataset）。
LCHub低代码社区·2023-08-31 09:54

基于Matlab实现生活中的图像信号分类（附上源码+数据集）

训练数据是已经被标记过的图像信号，用于训练分类器。这些图像信号可以来自不同的类别，比如动物、植物、建筑物等等。我们需要至少有几十张图像信
Matlab仿真实验室·2023-08-31 08:00

【机器学习】鸢尾花分类-逻辑回归示例

这段代码是一个完整的示例，展示了如何使用逻辑回归对鸢尾花数据集进行训练、保存模型，并允许用户输入数据进行预测。
西瓜WiFi·2023-08-31 05:56

《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》阅读笔记

在我看来，整篇论文的亮点有如下几条：1、提出了完整的FCN定义，并且举了具体例子阐述如何将传统表现较为优异的分类器，转化成一个FCN。这种转化使得任意大小的图像都可以作为输入图像(
不要瞎想·2023-08-31 03:20

r - summary.connection(connection) : invalid connection 中的错误

使用caret::train()运行逻辑回归模型时出现问题。
饮食有度的元气少女·2023-08-31 02:17

论文解读《Adversarial training methods for semi-supervised text classification》

通过对输入进行小扰动创建的实例，可显著增加机器学习模型所引起的损失对抗性实例的存在暴露了机器学习模型的脆弱性和局限性，也对安全敏感的应用场景带来了潜在的威胁；1.2对抗性训练训练模型正确分类未修改示例和对抗性示例的过程，使分类器对扰动具有鲁棒性目的
系统免驱动·2023-08-30 05:37

matlab用马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 的Logistic逻辑回归模型分析汽车实验数据|附代码数据

p=24103此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。统计推断通常基于最大似然估计(MLE)。MLE选择能够使数据似然最大化的参数，是一种较为自然的方法。
·2023-08-30 00:35

matlab用马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 的Logistic逻辑回归模型分析汽车实验数据|附代码数据

p=24103此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。统计推断通常基于最大似然估计(MLE)。MLE选择能够使数据似然最大化的参数，是一种较为自然的方法。
·2023-08-30 00:34

经典算法 及其 API

概念及回归方程损失函数优化算法正规方程及其API梯度下降及其API正则化（岭回归及其API）分类算法K近邻算法算法简介及工作流程KNN算法API（sklearn）优缺点朴素贝叶斯贝叶斯公式和拉普拉斯平滑朴素贝叶斯API逻辑回归
劫径·2023-08-29 21:12

利用逻辑回归判断病人肺部是否发生病变

本期将利用相关医学临床数据结合逻辑回归判断病人肺部是否发生病变，其中响应变量为group（1表示肺部发生病变，0表示正常），特征变量为ESR（表示红细胞沉降率）、CRP（表示C-反应蛋白）、ALB（表示白蛋白
带我去滑雪·2023-08-29 20:40

cs231n作业 assignment 1 q1 q2 q3

文章目录前言嫌啰嗦直接看源码作业一内容Q1knn分类器compute_distance_two_loops题面解析代码输出InlineQuestion1题面解答predict_labels题面解析代码结果
理智点·2023-08-29 11:01
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