逻辑回归分类器

（阅读笔记）SecureML: A System for Scalable Privacy-Preserving Machine Learning

基础知识线性回归模型，值连续，损失函数多选择最小欧式距离计算；逻辑回归模型，二分类任务，值离散，损失函数多选择交叉熵计算；神经网络模
你看见的我·2024-02-05 10:27

朴素贝叶斯原理

它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB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。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-05 10:58

随机森林回归器

文章目录前言一、重要参数criterion二、重要属性和接口三、随机森林回归用法总结前言所有的参数，属性与接口，全部和随机森林分类器一致。
功夫大笨鲨·2024-02-04 23:32

随机森林回归参数详解

随机森林回归参数详解类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构
今天也要加油丫·2024-02-04 23:32

随机森林回归器的参数详解

整体参数分类类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构criterion
恒c·2024-02-04 23:01

贝叶斯分类器

总结本节从贝叶斯公式出发，通过最小化错误分类概率得到贝叶斯决策理论。进一步定义决策面和决策函数，基于正态分布讨论了贝叶斯分类的样子，但实际情况下，不一定是正态分布的，此时就需要对概率密度函数进行估计。最经典的，如果数据点都来自同一个分布，就是使用最大似然估计，如果数据点不是来自同一个分布，我们引入混合模型，采用EM算法来非线性迭代优化求解。之前都是假设属于某个分布来计算参数，但我们如果在没有假设基
抄书侠·2024-02-04 20:33

2019-03-1

ML——贝叶斯分类器贝叶斯决策论贝叶斯决策论：概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务而言，考虑如何基于概率和误判损失来选择最优的类别标记。
jessica涯·2024-02-04 18:19

scikit-learn 1.3.X 版本 bug - F1 分数计算错误

这个错误可能会显著地影响到多分类问题中常用的宏平均F1指标，从而可能导致对分类器性能
叶庭云·2024-02-04 15:08

02神经网络的学习及代码实现

常用的特征量包括SIFT、SURF和HOG等，使用特征量将图像数据转换为向量，然后对转换后的向量使用SVM、KNN等分类器进行学习。这种方法也需要人工设计特
我闻 如是·2024-02-04 12:04

提升算法 AdaBoost 算法

本文来自我的个人博客https://www.zhangshenghai.com/posts/48763/提升算法的基本思路提升算法是从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器（又称为基本分类器），然后组合这些弱分类器
shenghaishxt·2024-02-04 11:09

机器学习6-逻辑回归

逻辑回归是机器学习中一种常用于二分类问题的监督学习算法。虽然名字中包含“回归”，但实际上它用于分类任务，特别是对于输出为两个类别的情况。
dracularking·2024-02-04 09:09

机器学习——集成学习

有时也被称为多分类器系统（multi-classifiersystem）、基于委员会的学习(committee-basedlearning)等。
三三木木七·2024-02-04 09:37

机器学习 | 如何利用集成学习提高机器学习的性能？

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
亦世凡华、·2024-02-04 06:23

机器学习：Softmax回归（Python）

logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归
捕捉一只Diu·2024-02-04 04:27

[Python] 什么是逻辑回归模型？使用scikit-learn中的LogisticRegression来解决乳腺癌数据集上的二分类问题

什么是线性回归和逻辑回归？线性回归是一种用于解决回归问题的统计模型。它通过建立自变量（或特征）与因变量之间的线性关系来预测连续数值的输出。
老狼IT工作室·2024-02-03 18:12

6-match（u32分类器fw分类器）

/s/blog_a481de5701015npe.htmlhttps://www.cnblogs.com/CasonChan/p/5033949.htmllinux2.6.35内核qos源码分析之fw分类器
Creator_Ly·2024-02-03 18:42

回归问题总结（梯度下降、线性回归、逻辑回归、源码、正则化）

原文地址：http://blog.csdn.net/gumpeng/article/details/51191376最近，应妹子要求，对回归问题进行了总结。网上相关资料很多，主要是针对AndrewNg的在线课程写的笔记，但大部分都讲得不清晰。这篇博客不能算是原创，主要是将我认为比较好的博客做了汇总，按照我觉得比较容易看懂的方式进行排版。希望能对大家有帮助。有兴趣的同学也可以根据文章最后的参考文献，
菜鸟的翅膀·2024-02-03 17:32

吴恩达深度学习笔记(15）-浅层神经网络之神经网络概述

之前我们讨论了逻辑回归，我们了解了
极客Array·2024-02-03 08:27

机器学习-线性回归【手撕】

决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans的目标根本不是求解出标签，注意加以区别。
alstonlou·2024-02-03 07:23

白铁时代 —— （监督学习）原理推导

来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化
人生简洁之道·2024-02-03 07:46

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（2）

感知器是一种二元线性分类器，其结构模仿了生物神经元的工作原理，能够通过简单的加权和阈值操作对输入进行分类。感知器的出现引起了巨大的振动。在当时，计算
giszz·2024-02-03 03:36

Python 实战人工智能数学基础：强化学习

强化学习的核心思想是通过试错、反馈和奖励来学习，而不是通过传统的监督学习方法，如分类器或回归器。
Python人工智能大数据·2024-02-02 20:46

OCR-paddleocr

PaddleOCR分为Detection（文本检测）、Directionclassifier（方向分类器）和Recognition（文本识别）三部分，因此需要三个模型。
青霄·2024-02-02 18:52

CS229第五课——支持向量机

CS229第五课支持向量机1间隔2符号3函数间隔与几何间隔4最优间隔分类器5拉格朗日对偶法6最优间隔分类器7核方法支持向量机1间隔首先考虑逻辑回归模型hθ(x)=11+exp(−θTx)h_{\theta
sxx01·2024-02-02 15:50

XAI Explainable AI 模型可解释性（1）

总的来说：常规的模型解释的核心思路：想办法使用一系列可解释的模型对复杂模型做解释，可解释的模型比如线性回归、逻辑回归、决策树等三个层面：算法透明度——模型细节、全局可
Li_yi_chao·2024-02-02 12:24

新书速览|Python数据科学应用从入门到精通

系统教授数据科学与Python实战，涵盖线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网本书内容随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速发展，数据科学在各行各业得到广泛的应用。
全栈开发圈·2024-02-02 12:47

一文讲透神经网络的激活函数

拟合效果的好坏取决于数据质量及模型的结构，像逻辑回归、感知机等线性模型的拟合能力是有限的，连xor函数都拟合不了，那神经网络模型结构中提升拟合能力的关键是什么呢？
算法进阶·2024-02-02 11:43

决策树

通常决策树学习包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理逻辑回归等不能解决的非线性特征数据缺点：可能
陨星落云·2024-02-02 09:44

基于鲸鱼优化的knn分类特征选择算法matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1鲸鱼优化算法（WOA）4.1.1包围猎物4.1.2螺旋式搜索4.1.3更新策略4.2K近邻（KNN）分类器4.3基于WOA
软件算法开发·2024-02-02 09:32

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归 笔记

Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归，也称为多类逻辑回归
砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

Python-OpenCv加载级联分类器，cv2.error: OpenCV(3.4.11) C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-

cv2.error:OpenCV(3.4.11)C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-2lgn4oq5\opencv\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp:1729:error:(-215:Assertionfailed)!empty()infunction'cv::CascadeClas
夏沐草·2024-02-02 07:23

基于支持向量机SVM的图像多分类，SVM的详细原理

SVM图像多分类代码结果分析展望参考支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，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
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-02-01 23:07

python 机器学习XGBoost，SVM图像分类与数据预测分析

文章目录0前言+【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于逻辑回归的分类预测+1逻辑回归的介绍和应用+1.1逻辑回归的介绍+1.2逻辑回归的应用2.Demo实践+Step1
Jackie_AI·2024-02-01 23:04

深度学习知识点汇总-机器学习基础（5）

表示被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数；FP（Falsepositives）。
深度学习模型优化·2024-02-01 22:20

【深度学习： C-统计量】C-统计量：定义、示例、权重和显著性

c统计量(有时称为“一致性”统计量或c指数)是对逻辑回归模型中二元结果的拟合优度的度量。
jcfszxc·2024-02-01 11:32

最强Pose模型RTMO开源 | 基于YOLO架构再设计，9MB+9ms性能完爆YOLO-Pose

作者提出了一种动态坐标分类器和一种定制的损失函数，用于Heatmap学习，
AI视觉网奇·2024-02-01 07:08

吴恩达机器学习- 正则化

过拟合和欠拟合定义和形态解决方法减少特征值数量正则化正则化惩罚θ系数线性回归正则化逻辑回归正则化
YANWeichuan·2024-02-01 03:40

重庆二手房数据爬取与分析实现

为了找出影响房价的变量特征，将研究通过逻辑回归进行建模分析，为接下来的房价预测提供依据。
叫我：松哥·2024-01-31 18:00

【机器学习】常见算法详解第2篇：KNN之kd树介绍（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
程序员一诺·2024-01-31 12:45

【深度学习每日小知识】Precision 精度

Precision精度精度是机器学习（ML）中分类器或预测器准确性的度量。它被定义为分类器做出的真正正预测数与分类器所做的正预测总数之比。换句话说，真正正确的是正面预测的比例。
jcfszxc·2024-01-31 10:03

【深度学习每日小知识】Recall 召回率

Recall召回率召回率是机器学习(ML)中分类器或预测器敏感性的指标。它的计算方式是真实阳性案例总数与分类器做出的真实阳性预测数量的比例。换句话说，它是分类器正确检测到的真实正面示例的百分比。
jcfszxc·2024-01-31 10:03

机器学习入门笔记06：逻辑回归

逻辑回归学习逻辑回归原理实现代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
劳斯Laus·2024-01-31 08:05

机器学习：Logistic回归（Python）

）logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:"""逻辑回归
捕捉一只Diu·2024-01-31 07:56

搜索引擎评价指标及指标间的关系

Precision,P)——预测为正的样本召回率(Recall,R)——正样本注意事项P和R的关系——成反比F值F1值F值和F1值的关系ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）——衡量分类器性能的工具
水母哟 (￣^￣)ゞ·2024-01-31 07:03

随机森林分类器（RandomForestClassifier）及其使用案例

什么是集成算法？集成算法是一种机器学习方法，它将多个基本的学习算法（也称为弱学习器）组合在一起，形成一个更强大的预测模型。集成算法通过对基本模型的预测进行加权平均或多数投票等方式，来产生最终的预测结果。集成算法的核心思想是通过结合多个弱学习器的预测结果，可以提高预测的准确性和鲁棒性。弱学习器通常是指单一的学习算法，它们可能在某些情况下预测准确率较低，但通过集成可以弥补其不足。集成算法主要分为两类：
老狼IT工作室·2024-01-31 00:25

逻辑回归与感知机详解

一逻辑回归采用log函数作为代价函数1用于二分类问题2cost成本函数定义3求最小值，链式求导法则4梯度下降法5结构图表示二感知机样本点到超平面距离法1线性二分类问题2点到直线距离3更新w和b参数4算法流程
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-01-30 23:24

Tensorflow实现两个隐藏层的softmax分类器（附测试代码）

#coding=utf-8'''CreatedonFeb9,2019@author:zhongzhu'''importmathimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#MNIST有10个类,表达了0到9的10个数字.NUM_CLASSES=10#MNIST中的图像都是28x28像素，展开成
FredricZhu·2024-01-30 20:13

大创项目推荐 题目：基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习 机器视觉

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
laafeer·2024-01-30 20:18

机器学习2-简单的二分类问题

分析：这是一个简单的二分类问题，使用逻辑回归模型。
dracularking·2024-01-30 16:39

【遥感专题系列】影像信息提取之——基于专家知识的决策树分类

可以将多源数据用于影像分类当中，这就是专家知识的决策树分类器，本专题以ENVI中DecisionTree为例来叙述这一分类器。
地理遥感生态网·2024-01-30 15:09
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