逻辑回归分类器第37页

2019-08-20 逻辑回归（分类）

一从线性回归到逻辑回归分类问题在有噪声的情况下，阈值便宜大，健壮性不足二逻辑回归决策边界分类或者逻辑回归中，通常不拟合样本分布，而是确定决策边界。三逻辑回归损失函数均方误差？

Enpleeeee·2023-08-11 22:58

决策树的剪枝问题

决策树的过拟合问题决策树是一种分类器，通过ID3，C4.5和CART等算法可以通过训练数据构建一个决策树。

城市中迷途小书童·2023-08-11 22:40

竞赛项目深度学习花卉识别 - python 机器视觉 opencv

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列

Mr.D学长·2023-08-11 05:52

逻辑回归背后的数学原理

什么是逻辑回归逻辑回归用于分类问题。在分类问题中，我们尝试预测目前观测目标属于哪一类，它会产生一个离散的二元结果y∈{0,1}。

海之瑶·2023-08-11 03:46

机器学习笔记 - 使用CLIP在没有数据的情况下创建图像分类器

这里我们了解如何使用预先训练的CLIP模型来创建自定义分类器，而无需任何培训。这种方法称为零样本图像分类，它可以对原始CLIP模型训练期间未明确看到的类别图像进行分类。

坐望云起·2023-08-11 02:31

日撸代码300行：第64天(集成学习之 AdaBoosting-2)

代码来自闵老师”日撸Java三百行（61-70天）日撸Java三百行（61-70天，决策树与集成学习）_闵帆的博客-CSDN博客抽象分类器定义了两个抽象方法，是为了支持不同的弱分类器。

WangX-西石油·2023-08-11 02:00

日撸代码300行：第65天(集成学习之 AdaBoosting-3)

代码来自闵老师”日撸Java三百行（61-70天）日撸Java三百行（61-70天，决策树与集成学习）_闵帆的博客-CSDN博客今天的代码完成的是基础分类器的集成，类名为Booster。

WangX-西石油·2023-08-11 02:28

机器学习中的特征工程（四）---- 特征离散化处理方法

特征离散化常应用于逻辑回归和金融领域的评分卡中，同时在规则提取，特征分类中也有对应的应用价值。本文主要介绍几种常见的分箱方法，包括等宽分箱、等频分箱、信息熵分箱、基于决策树分箱、卡方分箱等。

HaloZhang·2023-08-11 01:33

深度学习之用PyTorch实现逻辑回归

0.1学习视频源于：b站：刘二大人《PyTorch深度学习实践》0.2本章内容为自主学习总结内容，若有错误欢迎指正！代码（类比线性回归）：#调用库importtorchimporttorch.nn.functionalasF#数据准备x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])#训练集输入值y_data=torch.Tensor([[0],[0],[1]])#训

Bobbyeyy·2023-08-10 06:06

机器学习第六周-逻辑回归

logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同，其他的基本都差不多，正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalizedlinearmodel）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归，如果是二项分布，就是logistic回归，如果是poisson分布，就是poisson回归，

繁华落幕_0f7c·2023-08-10 06:24

作业三多分类和神经网络

多分类法#逻辑回归解决多分类问题importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ioassiofromscipy.optimizeimportminimize

月下思艳·2023-08-10 00:13

作业二逻辑回归

线性可分#线性可分importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddefsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))defcostFunction(X,Y,theta):inner=sigmoid(X@theta)first=Y*np.log(inner)second=(1-Y)*np.log(1-inne

月下思艳·2023-08-10 00:43

机器学习复习题

A.决策树B.随机森林C.人工神经网络D.贝叶斯学习参考答案：A（）作为机器学习重要算法之一，是一种利用多个树分类器进行分类和预测的方法。

HenrySmale·2023-08-09 20:16

机器学习笔记1_逻辑回归

@[toc]1LogisticRegressionLogisticRegression逻辑回归，简称LR，适合于分类问题1.1LR模型对于线性回归模型，需要拟合一个的函数，回归问题适合于连续的问题，而对于分类问题

cuiyr123·2023-08-09 17:41

支持向量机：原理与python案例

文章目录支持向量机浅析线性分类器间隔最大超平的含义线性支持向量机原理python实现案例支持向量机浅析支持向量机(SVM,supportvectormachine)是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器

人工智能学术前沿（真)·2023-08-09 14:33

分类器性能指标之ROC曲线、AUC值

一****roc****曲线1、roc曲线：接收者操作特征(receiveroperatingcharacteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。横轴：负正类率(falsepostiverateFPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的比例；(1-Specificity)纵轴：真正类率(truepostiverateTPR)灵敏度，Sensitivity(正类覆盖率

hello风一样的男子·2023-08-09 05:40

朴素贝叶斯法

故将分到后验概率最大的类中，朴素贝叶斯分类器可表示为又因为上式中分母

cccshuang·2023-08-09 00:47

机器学习实战1-kNN最近邻算法

文章目录机器学习基础机器学习的关键术语k-近邻算法（KNN）准备：使用python导入数据实施kNN分类算法示例：使用kNN改进约会网站的配对效果准备数据：从文本文件中解析数据分析数据准备数据：归一化数值测试算法：作为完整程序验证分类器手写识别系统机器学习基础机器学习的关键术语

wa的一声哭了·2023-08-08 23:38

如何通过 4 个简单步骤基于ESP32部署 Arduino 机器学习分类器

步骤1.加载数据为了训练分类器，我们需要一些数据。如果您从零开始并且还没有首选的文件夹结构，我建议您创建一个文件夹来保存您收集的数据。.

TD程序员·2023-08-08 23:27

机器学习 --- 预测天气是否适合出去游玩（三）| 神经网络mlp

开发平台：jupyterlab运行环境：python3、TensorFlow2.x预测天气是否适合出去游玩（三）|神经网络mlp1.逻辑回归原理部分2.代码实现部分题目：如图所示解法：（1）机器学习—预测天气是否适合出去游玩

deng_den·2023-08-08 18:09

（统计学习方法|李航）第一章统计学习方法概论七八九十节——生成模型与判别模型，分类问题，标注问题，回归问题

目录一，生成模型与判别模型二，分类问题三，标注问题四，回归问题一，生成模型与判别模型P（X,Y）是联合概率分布只要是出现联合概率分布，就一定是生成模型判别方法就是直接去求概率二，分类问题评估分类器性能的指标一般是分类准确率其定义是

Allenspringfestival·2023-08-08 14:41

【基于IDEA + Spark 3.4.1 + sbt 1.9.3 + Spark MLlib 构建逻辑回归鸢尾花分类预测模型】

逻辑回归进行鸢尾花分类的案例背景说明：基于IDEA+Spark3.4.1+sbt1.9.3+SparkMLlib构建逻辑回归鸢尾花分类预测模型，这是一个分类模型案例，通过该案例，可以快速了解SparkMLlib

pblh123·2023-08-08 12:56

OPENCV C++(八)HOG的实现

适合做行人的识别和车辆识别对一定区域的形状描述方法可以表示较大的形状把图像分成一个一个小的区域的直方图用cell做单位做直方图计算各个像素的梯度强度和方向用3*3的像素组成一个cell3*3的cell组成一个block来归一化提高亮度不变性常用SVM分类器一起使用进行行人分类代码思路

ElE rookie·2023-08-08 12:40

算法工程师-机器学习面试题总结(3)

FM模型FM模型与逻辑回归相比有什么优缺点？FM（因子分解机）模型和逻辑回归是两种常见的预测建模方法，它们在一些方面有不同的优缺点。

datayx·2023-08-08 09:49

NLP夏令营任务二—Baseline代码精读

任务一：文献领域分类Baseline中我们选择使用BOW将文本转换为向量表示，选择逻辑回归模型来完成训练和评估代码演示如下：#导入pandas用于读取表格数据importpandasaspd#导入BOW

BIT_mk·2023-08-08 08:31

C++(CMake)视觉OpenCV-Raspberry Pi图像处理-3D图像重建-面部界标检测-卷积神经网络车牌自动识别-深度神经网络面部检测和识别

使用人脸模块进行人脸界标（也称为人脸标记）检测的过程；图像分割和特征提取、模式识别基础知识和两种重要的模式识别算法，支持向量机(SVM)和深度神经网络(DNN)；在图像上检测人脸的不同技术，从使用具有Haar特征的级联分类器的更经典

亚图跨际·2023-08-08 05:39

数据分类机器学习算法（支持向量机 | 朴素贝叶斯 | 逻辑回归 | 决策树 | 神经网络）

案例根据症状，实验室结果和历史诊断预测临床诊断使用索赔金额，药物易感性，疾病和提供者等数据预测医疗保健索赔是否为欺诈以下是用于预测分类结果的最常用算法的介绍：支持向量机，朴素贝叶斯，逻辑回归，决策树和神经网络支持向量机如果在

亚图跨际·2023-08-08 05:08

图片特征HOG/LBP/ORB存为npy文件

文章目录前言一、HOG特征存npy文件二、LBP特征存npy文件三、ORB特征存npy文件总结前言例如需要分类器KNN、SVM等对图片特征进行分类，在这之前把图片特征转为npy文件。

粒子白·2023-08-08 01:07

7_分类算法—逻辑回归

文章目录逻辑回归：1Logistic回归（二分类问题）1.1sigmoid函数1.2Logistic回归及似然函数（求解）1.3θ参数求解1.4Logistic回归损失函数1.5LogisticRegression

少云清·2023-08-07 21:20

Matlab实现支持向量机算法（附上多个完整仿真源码）

文章目录1.支持向量机的基本原理2.Matlab支持向量机的使用3.支持向量机的一个简单案例5.总结6.完整仿真源码+数据下载1.支持向量机的基本原理支持向量机是一种基于最大间隔的分类器，它的目标

YOLO数据集工作室·2023-08-07 20:46

python sklearn 朴素贝叶斯分类

概述朴素贝叶斯分类器(NaïveBayesclassifier)是一种相当简单常见但是又相当有效的分类算法，在监督学习领域有着很重要的应用。

ClownFreeMan·2023-08-07 19:19

逻辑回归

LogisticRegression虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。LogisticRegression因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。Logistic回归的本质是：假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。

留下的脚印·2023-08-07 17:36

二分类模型性能评估方法

saliencydetection，之前在objectdetection中使用较多的是mAP,而这里使用的更多的是ROC(RecieverOPerationCharacteristic)曲线和AUC评价分类器的性能

williamyi96·2023-08-07 17:35

机器学习的分类模型评价方法

文章目录分类模型评价方法交叉验证：Cross-Validation混淆矩阵：ConfusionMatrix受试者工作特征曲线：receiveroperatingcharacteristic(ROC)curve分类模型评价方法评估分类器

连连斯基·2023-08-07 17:32

19 | 分类模型评估指标

分类模型评估指标准确率（Accuracy）精确率（Precision）召回率（Recall）F1值（F1Score）混淆矩阵（ConfusionMatrix）ROC曲线和AUC值1.准备数据集2.初始化并训练逻辑回归模型

刘润森！·2023-08-07 17:01

NLP自然语言处理中的阅读理解

NLP中的阅读理解同样是提出文章中的中心句，不过不同的是，这是利用机器自动提取出来，其中涉及到NLP中LR（逻辑回归）分类算法、XGboost模型。

小罐子的唠叨·2023-08-07 11:47

【推荐系统】wss课程-特征交叉

任何可以用线性模型（比如线性回归、逻辑回归）解决

sdbhewfoqi·2023-08-07 09:38

数学建模—分类模型

对于而分类模型，我们将介绍逻辑回归（logisticregression）和Fisher线性判别分析两种分类算法；对于多分类模型，我们将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤下

Wei&Yan·2023-08-07 05:21

信用评分卡DAY8-9

演练：训练和验证逻辑回归模型任务目标构建逻辑回归模型并对数据样本进行预测理解和掌握逻辑回归模型性能的评价指标和方法理解过拟合的产生以及通过惩罚项进行抑制的方法任务描述【dataset/titanic_train.csv

MirandaM·2023-08-07 00:12

深度学习基础知识扫盲

Non-supervisedlearning）无监督学习的算法无监督学习使用场景术语特征值特征向量特征工程（Featureengineering）特征缩放Sigmodfunction决策边界激活函数过拟合/欠拟合逻辑回归算法多类

羊羊羊i·2023-08-06 12:58

机器学习算法学习-多层感知机与后向传播算法（MLP、BP）

1.1感知机与激活函数其实在介绍支持向量机和逻辑回归的时候，我们就已经接触过感知机的概念了。感知机接收多个输入信号，输出一个信

Kiroro·2023-08-06 12:20

吴恩达深度学习笔记（11）-烧脑神经网络前向传播和后向传播计算

让我们举一个比逻辑回归更加简单的，或者说不那么正式的神经网络的例子。我们尝试计算函数J

极客Array·2023-08-06 07:54

线性回归、岭回归、逻辑回归、聚类

分类算法的目标值是离散型的如果目标值是连续型的值，就需要回归算法比如房价预测、销售额预测、贷款额度预测等回归算法-线性回归分析举个栗子期末成绩：0.7×考试成绩+0.3×平时成绩（各个特征跟某个值组合在一起去预测）西瓜好坏：0.2×色泽+0.5×根蒂+0.3×敲声（把回归问题转换为分类问题）线性关系模型一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：线性回归定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间

MacsenChu·2023-08-06 05:05

基于二进制草蝉优化算法选择特征并使用 KNN 进行训练（Matlab代码实现）

这种方法主要用于解决特征选择问题，并利用选定的特征集合来训练KNN分类器。下面是该算法的基本步骤：特征选择：采用二进制草蝉优化算法对原始特征集进行优化，从而选择出最佳特征子集。

然哥依旧·2023-08-06 05:59

Software 2.0

神经网络不仅仅是另一种分类器，它们代表着我们在软

fanyamin·2023-08-05 18:56

机器学习概述及其主要算法

目录1、什么是机器学习2、数据集2.1、结构3、算法分类4、算法简介4.1、K-近邻算法4.2、贝叶斯分类4.3、决策树和随机森林4.4、逻辑回归4.5、神经网络4.6、线性回归4.7、岭回归4.8、K-means5

逐梦苍穹·2023-08-05 16:53

算法之机器学习简介

创建垃圾邮件过滤器垃圾邮件过滤器使用一种简单算法——朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesclass

非问·2023-08-05 13:50

【技术博客】对抗性域适应

域适应通过将源域和目标域的特征投影到相似的特征空间，这样就可以拿源域的分类器对目标域进行分类了下面拿二分类做说明，如下图：域.PNG图中红圈是源域，蓝圈是目标域，圆圈和叉是不同特征的数据，源域的分类器将源域的数据分为两类

MomodelAI·2023-08-05 09:59

值得探寻的javascripr技术点

下面是一些机器学习算法，基于这些算法可以使用本文中列出的不同JavaScript框架来模型训练：简单的线性回归多变量线性回归逻辑回归朴素贝叶斯k最近

天as痕·2023-08-05 07:52

集成学习算法是什么？如何理解集成学习？

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。

传智教育·2023-08-05 05:33

推荐频道

逻辑回归分类器