逻辑回归分类器第38页

R语言glmnet包详解：横截面数据建模

根据glmnet函数中参数family的指定，可以看到其可以解决惩罚项下的多元线性回归、多相应变量的线性回归、逻辑回归、泊松回归、COX比例风

嘛里嘛里哄·2023-08-04 22:40

【Python机器学习】实验08 决策树

算法生成决策树7利用数据构造一颗决策树Scikit-learn实例决策树分类决策树回归Scikit-learn的决策树参数决策树调参实验1通过sklearn来做breast_cancer数据集的决策树分类器训练准备数据训练模型测试模型实验

Want595·2023-08-04 14:15

OpenAI因“准确率低”的原因停止了其AI写作检测器

周四，OpenAI悄悄地撤下了其AI分类器，这是一个实验性工具，旨在检测由AI生成的文本。

大雾的小屋·2023-08-04 12:30

Pytorch学习笔记 | 构建神经网络模型 | 提升效果的优化方法

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataset#构建一个神经网络分类器

惊鸿若梦一书生·2023-08-04 02:41

Scikit-learn中的特征生成处理

下面就汇总一下数据在前处理完成后和被送到分类器之前的阶段中，能够使用，带来便利的各种轮子。LabelEncoder在将字符串转换成ID的时候可以使用。

马力_Panotech·2023-08-03 23:57

【秋招】算法岗的八股文之机器学习

目录机器学习特征工程常见的计算模型总览线性回归模型与逻辑回归模型线性回归模型逻辑回归模型区别朴素贝叶斯分类器模型(NaiveBayes)决策树模型随机森林模型支持向量机模型(SupportVectorMachine

zz的大穗禾·2023-08-03 22:34

手把手教你写CS231N作业一 KNN分类器详细解析作业源文件数据集

第一个实现KNN分类器。如果是windows环境，需要首先下载数据集。TheCIFAR-10dataset官网官网上也有关于本数据集的说明往下翻到下载，选择python版本的下载即可。

www_z_dd·2023-08-03 19:21

吴恩达深度学习-3.3目标检测

我们以之前的车辆检测举例，比如说我们想要检测左边这种图当中检测到是否有车辆存在的情况，那么我们需要建立一个数据集，这个数据集是那种车辆占满了图片的情况（为了检测效果好），通过训练之后，我们可以得到一个能分辨车辆是否存在的分类器

prophet__·2023-08-03 10:41

Sklearn学习-iris数据集学习

Sklearn学习-逻辑回归（iris数据集）使用load_iris加载数据集，查看包含的keys查看数据的列名，分类目标的名称获取data和target，并打印各自的shape拆分训练集和测试集使用逻辑回归训练

羽丶千落·2023-08-03 10:13

二十一章：PUZZLE-CAM:通过匹配局部和全局特征来改进定位

WSSS的主要局限性在于从使用图像分类器的CAM生成伪标签的过程主要集中在对象的最具区分性的部分。

Joney Feng·2023-08-03 05:43

从伯努利分布、极大似然估计到逻辑回归

伯努利分布随机变量X的概率质量函数：重复n次伯努利实验，成功次数是x，失败次数是n-x的概率为：当n=1时，即是伯努利分布。所以伯努利分布的概率质量函数也表示为：x代表事件发生，1-x代表事件不发生，p是事件发生的概率，1-p是事件不发生的概率。极大似然估计设定极大似然函数，极大似然函数取最大值时的参数估计最有可能是真实参数。离散情况下，假设每个实验独立同分布，则各事件单独发生的概率乘积即为似然函

京漂的小程序媛儿·2023-08-03 04:36

【机器学习】Overfitting and Regularization

OverfittingandRegularization1.过拟合添加正则化2.具有正则化的损失函数2.1正则化线性回归的损失函数2.2正则化逻辑回归的损失函数3.具有正则化的梯度下降3.1使用正则化计算梯度

CS_木成河·2023-08-03 02:03

机器学习之朴素贝叶斯（Naive Bayes）

朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifier或NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率，是应用最为广泛的分类算法之一。

智慧医疗探索者·2023-08-03 02:32

【机器学习】Cost Function for Logistic Regression

CostFunctionforLogisticRegression1.平方差能否用于逻辑回归？

CS_木成河·2023-08-03 02:02

机器学习十大经典算法

本文将为大家介绍十大经典机器学习算法，其中包括了线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等算法，每种算法都在特定的领域发挥着巨大的价值。

智慧医疗探索者·2023-08-03 02:31

机器学习实战教程（一）：K-近邻算法（b）

5、测试算法：验证分类器机器学习算法一个很重要的工作就是评估算法的正确率，通常我们只提供已有数据的90%作为训练样本来训练分类器，而使用其余的10%数据去测试分类器，检测分类器的正确率。

公子曼步·2023-08-02 16:07

逻辑回归和正则化（三）

b站学习链接：传送门学习前视频第67章学习目录索引：吴恩达2014课程简介知识补充为什么逻辑回归的输出值在0和1之间?逻辑回归的输出值范围是介于0和1之间。

水枂·2023-08-02 11:11

随机森林构造有哪些步骤？随机森林构造案例

在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

传智教育·2023-08-02 07:44

opencv跟踪学习之KCF

味千爱拉面·2023-08-02 01:29

逻辑回归变量系数可为负数吗？应该如何解释？

之前很多学员来问逻辑回归变量系数是否都应该为正数，如果出现负的变量系数该怎么办？是否需要重新建模？这些学员都是在网上搜索时，被错误信息误导。网上信息可以随意转载，且无人审核对错。

python风控模型·2023-08-02 00:08

【Python机器学习】实验04(1) 多分类(基于逻辑回归)实践

文章目录多分类以及机器学习实践如何对多个类别进行分类1.1数据的预处理1.2训练数据的准备1.3定义假设函数，代价函数，梯度下降算法（从实验3复制过来）1.4调用梯度下降算法来学习三个分类模型的参数1.5利用模型进行预测1.6评估模型1.7试试sklearn实验4(1)请动手完成你们第一个多分类问题，祝好运！完成下面代码2.1数据读取2.2训练数据的准备2.3定义假设函数、代价函数和梯度下降算法2

Want595·2023-08-01 17:44

计算机视觉实验：人脸识别系统设计

1.人脸识别系统设计(1)人脸识别系统设计（必做）：根据课堂上学习的理论知识（包括特征提取、分类器设计），设计一个人脸识别系统，该系统具有较好的识别率。

Asionm·2023-08-01 10:21

自然语言处理，Datawhale 夏令营，学习笔记7.27

前言因为大学上过商业数据分析，这个活动的任务一文本二分类，对我而言只是从几个熟悉的模型（逻辑回归、SVC、朴素贝叶斯等）里跑跑分调调参。任务二：从论文标题、摘要作者等信息，提取出该论文关键词。

m0_65095388·2023-08-01 10:49

人工智能、机器学习、深度学习、神经网络的关系

人工智能范围＞机器学习（机器自己学习出规则）范围（是实现人工智能的一种方式，还有专家系统（专家给出规则）、推荐系统、其他方式）机器学习的范围＞深度学习的范围（还有逻辑回归、XGboost、SVM、其他，

nonsense_9504·2023-08-01 08:01

机器视觉

机器视觉导论图像分类线性分类器K折交叉验证全连接神经网络多层感知器（全连接神经网络）激活函数SOFTMAX和交叉熵计算图与反向传播再谈激活函数Adam算法Xavier初始化（应用于sigmoid函数）HE

王梦辰今天背单词了吗·2023-08-01 03:18

数据科学复现

片段线性回归建模步骤.py用sklearn做简单的一元线性回归.py红用逻辑回归实现红酒数据分类py高斯朴素贝叶斯分类py

哈都婆·2023-07-31 23:59

【机器学习 & 深度学习】通俗讲解集成学习算法

目录：集成学习一、机器学习中的集成学习1.1定义1.2分类器(Classifier)1.2.1决策树分类器1.2.2朴素贝叶斯分类器1.2.3AdaBoost算法1.2.4支持向量机1.2.5K近邻算法

旅途中的宽~·2023-07-31 19:29

第六章支持向量机

缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适⽤于处理⼆类问题。适⽤数据类型：数值型和标称型数据。

Keep--Silent·2023-07-31 18:58

支持向量机

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，间隔最大使它有别于感知机；支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。

千与千与·2023-07-31 17:22

人工智能安全-2-非平衡数据处理

非平衡数据对各种分类器的影响：KN

HenrySmale·2023-07-31 14:42

聊一聊先进的感知器和伟大的BP算法

曾经，基于统计学习的机器学习方法在AI领域占据了半边天，逻辑回归、决策树、支持向量机等算法不久就耳熟能详，「特征工程」一词瞬间火了起来，普遍认为数据弄得好+特征工程做得好≈模型能work。

Dreamcatcher风·2023-07-31 13:34

加入惩罚项的逻辑回归（正则化）——Octave代码

逻辑回归的代价函数：当特征较多时，需要高阶多项式去拟合，那么容易出现过拟合的状态，此时需要正则化来进行处理，从而避免过拟合的情况发生，提供泛化能力。惩罚项：正则化后的代码：J=1/m*sum(-y.

Dreamcatcher风·2023-07-31 13:04

Boosting（一）

在分类问题中，它通过改变训练样本的权重学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。常见的Boosting算法有AdaBoosting算法，本节就主要介绍Ada

做个爱笑的大男孩·2023-07-31 11:10

SVM（一）线性可分支持向量机

当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量

做个爱笑的大男孩·2023-07-31 11:10

【Machine Learning 系列】一文详解有监督学习(Supervised Learning)

文章目录前言一、原理二、算法1️⃣线性回归2️⃣逻辑回归3️⃣决策树4️⃣支持向量机5️⃣随机森林三、应用领域1️⃣自然语言处理2️⃣图像识别3️⃣金融预测4️⃣医疗诊断四、总结好书推荐参与活动一、原理监督学习是机器学习中最常见和广泛应用的一种方法

陈橘又青·2023-07-31 11:38

6.2.tensorRT高级(1)-第一个完整的分类器程序

目录前言1.CNN分类器2.补充知识2.1知识点2.2智能指针封装总结前言杜老师推出的tensorRT从零起步高性能部署课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。

爱听歌的周童鞋·2023-07-31 09:15

特征选择__包裹型

典型的包裹型算法为“递归特征删除算法”(recursivefeatureeliminationalgorithm)比如用逻辑回归，怎么做这个事情呢？

紫弟·2023-07-31 07:10

论文阅读：Asymmetric Tri-training for Unsupervised Domain Adaptation

Tri-training均等地利用三个分类器为未标记的样本提供伪标签，但是该方法不假定标记样本是从其他域生成的。

more_simple·2023-07-31 07:55

【机器学习】Classification using Logistic Regression

ClassificationusingLogisticRegression1.分类问题2.线性回归方法3.逻辑函数（sigmod）4.逻辑回归5.决策边界5.1数据集5.2数据绘图5.3逻辑回归与决策边界的刷新

CS_木成河·2023-07-31 04:33

传统计算机视觉

传统计算机视觉计算机视觉难点图像分割基于主动轮廓的图像分割基于水平集的图像分割交互式图像分割基于模型的运动分割目标跟踪基于光流的点目标跟踪基于均值漂移的块目标跟踪基于粒子滤波的目标跟踪基于核相关滤波的目标跟踪目标检测一般目标检测识别之特征一般目标检测识别之分类器基于模型拟合的目标检测

Debroon·2023-07-31 00:47

来一波基于干细胞指数的生信分析思路吧！

我们使用一种创新的一类逻辑回归机器学习算法来提取源自非转化多能干细胞及其分化后代的转录组和表观遗传特征集，建立干细胞指数模型，评估肿瘤干细

vegene·2023-07-30 23:45

多分类问题-Softmax Classifier分类器

概率分布：属于每一个类别的概率总和为0，且都>=0，n组类别需要n-1个参数就能算出结果数据预处理loss函数crossentropyloss()函数CrossEntropyLossLogSoftmax+NLLLoss。也就是说使用CrossEntropyLoss最后一层(线性层)是不需要做其他变化的；使用NLLLoss之前，需要对最后一层(线性层)先进行SoftMax处理，再进行log操作。nl

Yuerya.·2023-07-30 16:26

cnn卷积神经网络（基础）

convolutionalneuralnetworks特征提取（卷积、下采样）->分类器（全连接）卷积过程依次进行数乘（每个相同位置上的数字相乘再加和）左右数乘矩阵channel数量要一样，输出得到一个通道卷积核与图像无关

Yuerya.·2023-07-30 16:55

GAN

生成模型G捕捉样本数据的分布，判别模型D是一个二分类器，估计一个样本来自于训练数据（而非生成数据）的概率。

BookIdiot·2023-07-30 12:32

全连接层详解

https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/81385159全连接层：（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器

梦在黎明破晓时啊·2023-07-30 11:35

ConnSearch：如何对有限样本量进行功能连接分析？

摘要功能连接研究越来越多地转向机器学习方法，这些方法通常涉及拟合全连接组网络的分类器，然后进行事后解释分析，以确定最能预测因变量的神经相关因素。然而，这种传统的分析范式存在两个主要限制。

茗创科技·2023-07-30 01:49

Hum Brain Mapp：脑电图中的性别相关模式及其在机器学习分类器中的相关性

导读深度学习越来越多地用于从脑电图(EEG)数据中检测神经和精神疾病，但该方法容易无意中纳入训练数据的偏差并利用不合理的模式。最近的研究表明，深度学习可以通过EEG检测性别，这意味着在基于深度学习的疾病检测器中可能存在与性别相关的偏见，因为许多疾病在男性和女性之间的患病率不平等。在这项工作中，研究者介绍了卷积神经网络使用的男性和女性典型模式，该网络可从临床EEG中检测性别(在包含142名患者的单独

茗创科技·2023-07-30 01:18

十九章：利用跨图像语义挖掘进行弱监督语义分割

目前流行的解决方案利用分类器的对象定位图作为监督信号，并努力使定位图捕捉更完整的对象内容。与之前主要关注于图像内部信息的努力不同，我们着眼于跨图像语义关系在全面对象模式挖掘中的价值。

Joney Feng·2023-07-29 21:14

用R语言来进行ababoost模型的构建

它的核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。

211统计课堂·2023-07-29 17:57

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