逻辑回归分类器第39页

十七章：FickleNet：使用随机推理进行弱监督和半监督语义图像分割

大多数基于图像级注释的方法使用从分类器获得的定位地图，但这些地图仅关注对象的小区别部分，不捕捉精确的边界。FickleNet探索由通用深度神经网络创建的特征图上的各种位置的组合。

Joney Feng·2023-07-29 15:38

lightGBM实例——特征筛选和评分卡模型构建

添模型构建——使用逻辑回归构建模型，lightGBM进行特征筛选lightGBM模型介绍请看这个链接：集成学习——Boosting算法：Adaboost、GBDT、XGBOOST和lightGBM的简要原理和区别具体代码如下

AIGC人工智残·2023-07-29 13:03

Python机器学习笔记：XgBoost算法

https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9402324.html前言1，Xgboost简介Xgboost是Boosting算法的其中一种，Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起

SeaSky_Steven·2023-07-29 11:26

【深度学习笔记】Softmax 回归

感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下：神经网络和深度学习-网易云课堂也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~目录1Softmax激活函数2Softmax分类器1Softmax

洋洋Young·2023-07-29 10:15

十五章：使用类别峰值响应的弱监督实例分割

只通过图像标签的监督下，完全卷积的CNN分类器可以生成类别响应图，该图指定每个图像位置的分类置信度。我们观察到，类别响应图中的局部最大值，即峰值，通常对应于实例内部的强视觉线索。

Joney Feng·2023-07-29 07:49

7、逻辑斯特回归为什么要对特征进行离散化。

逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限；单变量离散化为N个后，每个变量有单独的权重，相当于为模型引入了非线性，能够提升模型表达能力，加大拟合；离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；②速度快！

ThatAllOver·2023-07-29 04:36

逻辑斯特回归与最大熵模型

概述逻辑回归(logisticregression)是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型(maximumentropymodel)。

weixin_30685047·2023-07-29 04:35

机器学习-逻辑斯特回归及其手写实现梯度下降

它实质上是一个线性分类器。在之前介绍的线性分类器中，h(x)=Θ*x+Θ0，如果h(x)>0，则样本x属于正类，否定x属于负类。

idotc·2023-07-29 04:03

机器学习：逻辑斯特回归算法

逻辑回归算法机器学习可分为有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。对于LR来说，看成一种典型的有监督学习。

Twig程·2023-07-29 04:03

逻辑回归分析实战（根据鸢尾花的性质预测鸢尾花类别）

紧接着上过一个线性回归模型（一元线性回归模型实战）一元线性回归模型和逻辑回归模型是统计学中常见的两种回归模型，它们有以下几点不同之处：1.目标变量类型：一元线性回归模型适用于连续型目标变量，即预测一个数量

碱化钾·2023-07-29 04:29

python机器学习（五）逻辑回归、决策边界、代价函数、梯度下降法实现线性和非线性逻辑回归

线性回归所解决的问题是把数据集的特征传入到模型中，预测一个值使得误差最小，预测值无限接近于真实值。比如把房子的其他特征传入到模型中，预测出房价，房价是一系列连续的数值，线性回归解决的是有监督的学习。有很多场景预测出来的结果不一定是连续的，我们要解决的问题并不是一直类似于房价的问题。分类问题预测是红细胞还是白细胞，红细胞和白细胞是两个完全不同的类别。预测的时候首先要有历史数据，训练出模型，然后对模型

hwwaizs·2023-07-29 04:56

论文解读｜Struck算法：基于结构化输出预测的自适应视觉目标跟踪框架

在传统的跟踪方法中，通常采用基于检测的方式，即尝试学习一个分类器来区分目标对象和其周围的背景。然而，这种方法存在一些问题，例如需要手动选择特征和参数，容易受到噪声和目标变化的影响。

BFT白芙堂·2023-07-29 02:14

二、逻辑回归

二、逻辑回归1.线性回归2.分类问题1）二分类2）多分类3.逻辑回归模型简介1）逻辑回归背景2）逻辑回归主要基于以下三个目的3）优缺点4.逻辑回归原理1）构造函数（Sigmoid函数）2）设置分布函数3

木筏筏筏·2023-07-28 21:49

神经网络基础

文章目录一、神经网络基础1.得分函数f(xi;W,b)1）从输入到输出的映射2）数学表示3）计算方法4）多组权重参数构成了决策边界2.损失函数L3.前向传播4.Softmax分类器梯度下降2.反向传播一

木筏筏筏·2023-07-28 21:46

K最近邻与线性分类器（下）

Linearclassifier学习一个函数，输入是x，其中x是图像，W是参数(线性回归中每一个的系数),b为常数项，输出是10个数字，代表归属于不同的类。我们可以看下面的这个例子：假设一张图片由2*2的像素表示，共有三类，那上述公式的计算如下可以看到被预测为猫的分数为负数，代表选择的W并不能很好的完成分类任务，需要调整，如何调整呢？在调整之前现需要定义一个分类好坏的标准。损失函数损失函数（los

听城·2023-07-28 21:15

19机器学习开放基础课程--线性回归和线性分类器

线性回归和线性分类器最小二乘法对线性模型而言，依赖函数的形式如下：image.png如果为每项观测加上一个虚维度x0=1（比如偏置），那么就可以把w0整合进求和项中，改写为一个略微紧凑的形式：image.png

Jachin111·2023-07-28 20:15

【NLP入门教程】十七、朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesClassifier）是一种常用的概率分类算法，尤其在文本分类领域得到广泛应用。它基于贝叶斯定理和特征之间的独立性假设，具有简单、高效和良好的可扩展性。

晨星同行·2023-07-28 19:37

梯度提升树的参数

目录1.迭代过程1.1初始预测结果的设置1.2使用回归器完成分类任务①二分类情况②多分类情况1.3GBDT的8种损失函数①分类器中的lossa.二分类交叉熵损失b.多分类交叉熵损失c.二分类指数损失d.

talle2021·2023-07-28 16:40

【机器学习】随机森林 – Random forest

它由多个决策树组成，每个决策树都是一个弱分类器。随机森林的主要特点包括：1.随机选择特征子集：对于每个决策树，随机森林会从原始特征中随机选择一部分特征作为训练子集。

信息安全与项目管理·2023-07-28 14:53

【机器学习】基础知识点的汇总与总结！更新中

文章目录一、监督学习1.1、单模型1.1.1、线性回归1.1.2、逻辑回归（LogisticRegression）1.1.3、K近邻算法（KNN）1.1.4、决策树1.1.5、支持向量机（SVM）1.1.6

masterleoo·2023-07-28 08:57

opencv python 训练自己的分类器

源码下载一、分类器制作1.样本准备收集好你所需的正样本，和负样本，分别保存在不同文件夹在pycharm新建项目，项目结构如下：has_mask文件夹放置正样本，no_mask文件夹放置负样本安装opencv

古智云开·2023-07-28 05:01

【NLP】一个使用PyTorch实现图像分类的迁移学习实例

一个使用PyTorch实现图像分类的迁移学习实例1.导入模块2.加载数据3.模型处理4.训练及验证模型5.微调6.其他代码在特征提取中，可以在预先训练好的网络结构后修改或添加一个简单的分类器，然后将源任务上预先训练好的网络作为另一个目标任务的特征提取器

镰刀韭菜·2023-07-28 05:24

Python实现逻辑回归与梯度下降策略

我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。

python机器学习学习笔记·2023-07-28 02:46

分类算法 - adaboost

一、定义Adaboost是一种迭代算法，其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）。

dora_yip·2023-07-28 00:05

机器学习之Boosting和AdaBoost

1Boosting和AdaBoost介绍1.1集成学习集成学习(EnsembleLearning)算法的基本思想就是将多个分类器组合，从而实现一个预测效果更好的集成分类器。

智慧医疗探索者·2023-07-27 20:45

机器学习（六）——支持向量机

一、支持向量机的一般原理支持向量机跟逻辑回归比较像。可以说，支持向量机是逻辑回归的一种优化或者扩展。因此，虽然说支持向量机既可以处理分类问题，也可以处理回归问题，但是它一般还是主要用于分类问题。

夏普123·2023-07-27 16:50

什么是SVM算法？硬间隔和软间隔的分类问题

超平面最大间隔上左图显示了三种可能的线性分类器的决策边界：虚线所代表的模型表现非常糟糕，甚至都无法正确实现分类。其余两个模型在这个训练集上表现堪

传智教育·2023-07-27 16:55

opencv AKAZE 局部特征匹配算法

AKAZE局部特征匹配级联分类器使用等比例缩放图片给图片加logo鱼眼校正智能答卷识别opencv滤镜效果灰度图像增强方式基础知识点AKAZE特征提取算法是局部特征描述子算法，是SIFT算法的改进、采用非线性扩散滤波迭代来提取与构建尺度空间

qianbo_insist·2023-07-27 15:58

集成学习概述

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

加油吶·2023-07-27 11:51

GBDT算法

GBDT可以用于分类和回归任务，但基学习器都是CART回归树，因为它使用的是负梯度拟合的方法做的，分类任务是通过采用损失函数来做的，类似于二分类逻辑回归的对数损失函数来说，相当于把之前的线性回归f(x)

_森罗万象·2023-07-27 10:23

2019-12-21

虽然我们的机器学习分类器花费几秒来训练，在一些情况下，训练分类器需要几个小时甚至是几天。想象你想要预测价格的每天都需要这么做。这不是必要的，因为我们呢可以使用Pickle模块来保存分类器。

数据小黑升值记·2023-07-27 05:13

李宏毅深度学习——学习笔记(逻辑回归)

李宏毅深度学习——学习笔记（逻辑回归）逻辑回归逻辑回归是什么？逻辑回归的经典案例逻辑回归和线性回归的关系是什么？

木每丶没有东南北·2023-07-27 03:26

吴恩达深度学习L1W2——实现简单逻辑回归

文章目录一些笔记写作业导入数据取出训练集、测试集处理数据的维度标准化数据sigmoid函数初始化参数w、b前向传播、代价函数、梯度下降优化预测函数模型整合使用模型绘制代价曲线单个样本测试不同alpha的比较预测新图根据笔记中的公式进行构造函数，之后使用模型进行预测一些笔记写作业导入数据importh5pyimportnumpyasnp#训练集、测试集train_data=h5py.File('./

每个人都是孙笑川·2023-07-27 03:25

深度学习笔记（2）——逻辑回归（基于梯度下降）

文章目录基本概念定义优点基于梯度下降损失函数损失函数表达式为什么选其为损失函数代码实现基本概念定义逻辑回归算法虽然名字上是回归，但实际上是二分类算法。

晓山清·2023-07-27 03:55

深度学习学习笔记——回归与分类

线性回归和逻辑回归（分类）

phily123·2023-07-27 03:25

零基础深度学习——学习笔记1 (逻辑回归)

线性回归说到逻辑回归，不得不提一下与逻辑回归思想相类似的线性回归定义线性回归是一种用于建立输入特征和输出之间线性关系的统计学和机器学习算法。它的目标是通

黑白程序员·2023-07-27 03:54

模型构建——使用逻辑回归构建模型，lightGBM进行特征筛选

1、模型构建流程1.1实验设计新的模型要跟原有方案对比，而且是通过实验证明，特别注意模型和策略不能同时调整。一般实验设计包含以下流程：问题：业务稳定后，可以去掉人工审核吗？答：不可以，一般模型上线后，高分段和低分段的表现较好，但中间段还是需要人工审核；而且即使模型完善后，我们只能减少人工审核，不可能完全舍弃人工审核。1.2样本设计1.3模型训练与评估在进行模型选择与评估时，我们按照以下顺序进行模型

AIGC人工智残·2023-07-27 00:32

python实现逻辑回归-清风数学建模-二分类水果数据

所用数据二分类水果数据1.数据预处理可以看到有4个特征，2种分类结果，最后4个没有分类结果的数据是拿来预测的#1.数据预处理importpandasaspddf=pd.read_excel('oridata/二分类水果数据.xlsx',usecols=lambdacol:col!='ID')#不读入第一列IDdf_willpred=df[df['fruit_name'].isnull()].dro

在半岛铁盒里·2023-07-26 22:48

Python 逻辑回归：理论与实践

文章目录1.介绍1.1什么是逻辑回归？

繁依Fanyi·2023-07-26 22:48

计算机视觉

2019-06-23图像特征提取方法：Haar、Gabor、LBP、SIFT、HOGHaar这个好像不错：第九节、人脸检测之Haar分类器好像就是检测不同种模式的特征的感觉。

aaa小菜鸡·2023-07-26 22:46

【Python机器学习】实验03 logstic回归

文章目录简单分类模型-逻辑回归1.1准备数据1.2定义假设函数Sigmoid函数1.3定义代价函数1.4定义梯度下降算法gradientdescent(梯度下降)1.5绘制决策边界1.6计算准确率1.7

Want595·2023-07-26 21:14

Python案例｜使用Scikit-learn进行房屋租金回归分析

常用的有线性回归、逻辑回归、岭回归等。本文主要使用线性回归。

TiAmo zhang·2023-07-26 13:15

机器学习 day31（baseline）

语音识别的Jtrain、Jcv和人工误差对于逻辑回归问题，Jtrain和Jcv可以用分类错误的比例，这一方式来代替单单只看Jtrain，不好区分是否高偏差。

丿罗小黑·2023-07-26 11:38

吃瓜教程笔记—Task 06（贝叶斯分类器）

贝叶斯分类器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况下，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。

Double Shan·2023-07-26 10:54

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯分类器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。同时，模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。

加油吶·2023-07-26 07:04

支持向量机概述

1.SVM引入1.1支持向量机分类支持向量机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。它是一种二分类的模型，当采用了核技巧之后，支持向量机可以用于非线性分类。

加油吶·2023-07-26 07:59

日撸代码300行：第51天（kNN分类器）

代码来自闵老师”日撸Java三百行（51-60天）“，链接：https://blog.csdn.net/minfanphd/article/details/116975957代码实现的基本思路：先用构造函数KnnClassification读入数据，紧接着将读入的数据按照比例分为训练集和测试集，用训练集对测试集进行预测。预测的过程中需要计算距离，这里使用了两种距离计算公式，分别是欧氏距离和曼哈顿距

WangX-西石油·2023-07-26 06:40

日撸代码300行：第53天（kNN分类器续）

/******************************************************************Weightedvoting**@paramparaNeighborsThenumberofneighbors.*@paramparaWeightMeasureThemeasureofweight.*@return**************************