逻辑回归分类器

python机器学习——机器学习相关概念 & 特征工程

传统精确小数据2.2标准化：大多数情况3.数据降维3.1特征选择3.2主成分分析PCA案例：超市订单分析机器学习监督学习：输入数据有特征有标签，即有标准答案分类：k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归
Perley620·2023-06-23 01:28

贝叶斯分类器(Python实现+详细完整源码和原理)

P(A|B)=P(AB)/P(B)贝叶斯公式：在机器学习领域，贝叶斯分类器是基于贝叶斯理论并假设各特征相互独立的分类方法，基本方法是：使用特征向量来表征某个实体，并在该实体上绑定一个标签来代表其所属的类别
VLU·2023-06-22 22:44

机器学习——使用朴素贝叶斯分类器实现垃圾邮件检测（python代码+数据集）

系列文章目录机器学习——scikit-learn库学习、应用机器学习——最小二乘法拟合曲线、正则化机器学习——使用朴素贝叶斯分类器实现垃圾邮件检测（python代码+数据集）文章目录系列文章目录1、概念阐述
Chaoy6565·2023-06-22 22:14

论文解释：SeFa ，在潜在空间中为 GAN 寻找语义向量

他们通常标记数据集并训练属性分类器来预测图像的标签，然后计算每个标签的潜在代码z的方向向量。虽然这项任务有一些无监督的方法，但
·2023-06-22 21:46

关于逻辑回归的几个函数

怎么判断结果y是0还是1用到的是逻辑回归函数（也叫假设函数，随便怎么叫）hθ(x)=11+e−θ.Txh_\theta(x)=\frac{1}{1+e^{-\theta.Tx}}hθ(x)=1+e−θ.Tx1
不依法度·2023-06-22 20:19

【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：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
·2023-06-22 17:30

基于miRNA分类器鉴定新的结直肠癌分子亚型进一步阐明肿瘤间的异质性(IF7+)

DevelopmentofamiRNA-basedclassifierfordetectionofcolorectalcancermolecularsubtypes开发基于miRNA的分类器用于检测结直肠癌分子亚型发表期刊
生信学霸·2023-06-22 16:46

关于聊天机器人驴唇不对马嘴的猜想

现在的聊天机器人，在接受到你发出的对话框之后，都会用一个文本分类器将对话分类，找到对应的答案，可能你的对话被分类器分到另一个结点了，所以回答的才不太对劲。
买橘子送洗面奶·2023-06-22 14:54

拓端tecdat|R语言使用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归

p=6761原文出处：拓端数据部落公众号在逻辑回归中，我们将二元因变量Y\_i回归到协变量X\_i上。下面的代码使用Metropolis采样来探索beta\_1和beta\_2的后验Yi到协变量Xi。
·2023-06-22 11:30

【机器学习基础】XGBoost公式推导

XGBoost是Boosting算法的一种，Boosting算法的核心思想就是将许多基模型加在一起，形成一个强分类器。
Tuzi_bo·2023-06-22 08:11

神经网络全连接层

1、什么是全连接层：全连接层（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。
#free-fly·2023-06-22 07:13

卷积神经网络之全连接层

往期回顾：神经网络之卷积和池化(一)神经网络之卷积和池化(二)大多数内容来源于：卷积神经网络中的全连接层全连接层的作用是：连接所有的特征，将输出值送给分类器(如softmax分类器)，其将卷积输出的二维特征图转化成
北木.·2023-06-22 07:13

关于XGBoost模型的浅理解以及用法

xgboost是一种集成分类器（弱分类器），xgboost是基于提升树的。提升树：简单说，就是一个模型表现不好，我继续按照原来模型表现不好的那部分训练第二个模型，依次类推。
Dongxue_NLP·2023-06-22 02:54

机器学习（二）逻辑回归

逻辑回归API介绍sklearn.linear_model.LogisticRegression(solver-'liblinear',penalty='12',C=1.0)solver可选参数：('liblinear
J_Anson·2023-06-22 01:58

27-1BP_Adaboost强分类器公司财务预管建模——强预测器和弱预测器（附matlab程序）

1.简述学习目标：进行强预测器和弱预测器的训练来减小误差BP_Adaboost模型Adaboost算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。
素馨堂·2023-06-22 00:17

27-2BP_Adaboost强分类器公司财务预管建模——强分类器和弱分类器（附matlab程序）

1.简述Adaboost算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为：首先给出弱学习算法和样本空间（x,y），从样本空间中找出m组训练数据，每组训练数据的权重都是1/m。
素馨堂·2023-06-22 00:15

【机器学习】十大算法之一 “逻辑回归”

作者主页：爱笑的男孩。的博客_CSDN博客-深度学习,活动,python领域博主爱笑的男孩。擅长深度学习,活动,python,等方面的知识,爱笑的男孩。关注算法,python,计算机视觉,图像处理,深度学习,pytorch,神经网络,opencv领域.https://blog.csdn.net/Code_and516?type=blog个人简介：打工人。持续分享：机器学习、深度学习、python相
爱笑的男孩。·2023-06-21 21:03

逻辑回归模型预测

范例题目：建立一个逻辑回归模型预测一个学生是否通过研究生入学考试。
早安不安·2023-06-21 20:06

算法概述-02

1.逻辑回归和线性回归的联系和区别：逻辑回归和线性回归的都是广义的线性回归。线性回归是根据最小二乘法来建模，逻辑回归是根据最大似然来建模。
Diamond1995·2023-06-21 19:44

Matlab实现支持向量机算法（附上完整仿真源码）

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
Matlab仿真实验室·2023-06-21 15:41

七、搭建自己的人脸识别系统

该系统能够检测和识别实时视频流或静止图像中的人脸，并且可以定制以使用不同的数据集或分类器，该算法在LFW数据集上的准确率为99.63%。可用
vandh·2023-06-21 14:05

六、使用深度学习构建人脸识别模型

使用Dlib进行预处理，使用Tensorflow+Scikit-learn训练能够根据图像预测身份的分类器。1、人脸识别简介面部识别是一种生物识别解决方案，可以测量一个人面部的独特特征。
vandh·2023-06-21 14:03

无监督域适应 （UDA）（3）

一、动机模型训练在两个步骤之间交替进行:(I)约束两个分类器的学习，以最大化未标记目标域数据的预测差异;(II)约束特征提取器的学习，以最小化这种差异。
苗妮·2023-06-21 13:05

使用逻辑回归LogisticRegression来对我们自己的数据excel或者csv数据进行分类--------python程序代码，可直接运行

文章目录一、逻辑回归`LogisticRegression`是什么？
小桥流水---人工智能·2023-06-21 11:38

[学习笔记] [机器学习] 7. 集成学习（Bagging、随机森林、Boosting、GBDT）

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。1.2复习：机器学习的两个核心任务任务一：如何优化训练
Le0v1n·2023-06-21 07:08

深入解析逻辑回归（Logistic Regression）原理

目录逻辑回归原理逻辑回归代码实例逻辑回归原理逻辑回归是基于线性回归的算法，但是它的输出是经过sigmoid函数处理后的概率值，用于表示样本属于某一类别的概率。
旧言.·2023-06-21 06:59

OpenCV项目开发实战--图像识别和目标检测之（手写数字分类）

文末附基于Python和C++两种方式实现的测试代码下载链接在本教程中，我们将使用OpenCV构建一个简单的手写数字分类器。一如既往，我们将分享用C++和Python编写的代码。
TD程序员·2023-06-21 03:00

学习adaboost（二，第一次迭代，c#实现）

我们来搞第一次迭代：我们取x<2.5,标签=1，else，标签=-1这个分类器，发现分错的是5，7，8三组数据，正确的都由0.1变为0.0714了，降低了，错误的更新后由0.1变成0.16了，升高了
工业机器视觉设计和实现·2023-06-21 03:52

学习adaboost（四，最后一次迭代，c#实现）

如果还搞不定，就得启用犯错4的分类器了，我们这一次是第三次迭代，和第二次没差别，我们看一下数据更新情况，希望是最后一次。
工业机器视觉设计和实现·2023-06-21 03:52

学习adaboost（一，遍历分类器，c#实现）

我看了很多遍，终于搞懂了，现在编程试一试，参考文献（十三）通俗易懂理解——Adaboost算法原理-知乎(zhihu.com)先写一一段代码，把这个数据集里头的所有分类器找出来：一共四种结果：第一种：针对
工业机器视觉设计和实现·2023-06-21 03:51

学习adaboost（三，第二次迭代，c#实现）

我们改进了第一次迭代：第二次迭代如下：因为三个弱分类器都是犯了3次错误，我们故意选了y>6.5,标签=1，else，标签=-1；第一个弱分类器已经选了，再选一次没意义，不会有任何进展，和第一次迭代一模一样
工业机器视觉设计和实现·2023-06-21 03:49

YOLO（你只需看一眼）技术通讲（基于论文与开源代码）

YOLO通讲前言YOLOv1论文及项目地址介绍模型架构统一检测边界框的置信度类置信度网络设计训练模型局限总结YOLOv2模型改进正则化批处理使用高分辨率分类器卷积化锚盒维度聚类前言YOLO作为现在目标检测技术中较为基础且流行的技术之一
高星熠·2023-06-21 02:22

多层感知机学习XOR实例

即对于分类器，函数y=f∗(x)y=f^*(x)y=f∗(x)，多层感知机定义映射关
高星熠·2023-06-21 02:22

R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21602最近我们被客户要求撰写关于回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径正则化(regularization)该算法速度快，可以利用输入矩阵x中的稀疏性，拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种预测。
·2023-06-20 22:26

R语言VaR市场风险计算方法与回测、用Logit逻辑回归、Probit模型信用风险与分类模型

原文链接：http://tecdat.cn/?p=27530市场风险指的是由金融市场中资产的价格下跌或价格波动增加所导致的可能损失。市场风险包含两种类型：相对风险和绝对风险。绝对风险关注的是整个资产收益的波动率，而相对风险关注的是资产收益与某一基准（比如某个市场指数或投资组合）相比较的跟踪误差。市场风险也可以按照与经济和金融变量（比如，利率、股票指数）的关联性分为直接风险和间接风险：直接风险指的是
·2023-06-20 22:52

拓端数据(tecdat):R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21602正则化(regularization)正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径。该算法速度快，可以利用输入矩阵x中的稀疏性，拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种预测。它还可以拟合多元线性回归。”例子加载数据这里加载了一个高斯(连续Y)
·2023-06-20 22:19

R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21602最近我们被客户要求撰写关于回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径正则化(regularization)该算法速度快，可以利用输入矩阵x中的稀疏性，拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种预测。
·2023-06-20 22:48

人脸检测——基于机器学习3】AdaBoost算法

算法的人脸检测算法包含的主要工作：（1）通过积分图快速求得Haar特征；（2）利用AdaBoost算法从大量的特征中选择出判别能力较强的少数特征用于人脸检测分类；（3）提出一个级联结构模型，将若干个弱分类器集成一个强分类器
暖阳下的好日子·2023-06-20 20:55

逻辑回归（Logistic Regression）二

目录一、代价函数二、梯度下降三、高级优化（AdvancedOptimization）四、多类别分类（MulticlassClassification）在分类问题中，如果我们有一组训练集，那么如何根据这个训练集来选择合适的参数θ呢？在回归问题中我们使用到了代价函数来衡量假设函数与数据集的拟合程度，使用梯度下降算法来找到代价函数的局部最小值从而得到合适的参数θ，而在分类问题中，我们同样使用代价函数和梯
Patarw_Li·2023-06-20 18:41

基于Python垃圾短信识别程序(KNN、逻辑回归、随机森林、决策树和多项式分布朴素贝叶斯、伯努利分布朴素贝叶斯等算法进行融合)—含python工程全源码

我们将采用KNN、逻辑回归、随机森林、决策树和朴素贝叶斯等多种算法进行融合，以提高识别准确率，并进行测
小胡说人工智能·2023-06-20 14:49

图像分割常见性能指标的计算方法（python）

对于k元分类，其实它就是一个k*k的表格，用来记录分类器的预测结果。
edwin9·2023-06-20 11:13

26.利用概率神经网络分类 预测基于PNN的变压器故障诊断（附matlab程序）

它实质上是一个分类器，根据概率密度函数的无参估计进行贝叶斯决策而得到分来结果。
素馨堂·2023-06-20 07:14

【吴恩达老师《机器学习》】课后习题3之【逻辑回归解决多分类】与【神经网络】笔记(代码注释详细)

逻辑回归解决多分类问题二分类VS多分类在机器学习中，分类是一种监督学习任务，其中我们试图预测目标变量的离散值。二分类和多分类是分类问题中两种最常见的形式。
cx-young·2023-06-20 07:14

机器学习-学习总结

1.课程整体目录：2.课程地址飞桨AIStudio-人工智能学习与实训社区2.1回归2.1.1线性回归和逻辑回归的联系和区别【ML】线性回归和逻辑回归的联系和区别_逻辑回归和线性回归的区别_机器不学习我学习的博客
lin_FS·2023-06-20 06:45

PaddleOCR #使用PaddleOCR进行光学字符识别 - OCR飞桨实验

它提供文本检测、文本方向分类器和文本识别。PaddleOCR在其工具包中提供了多种模型，包括旗舰PP-OCR和最新算法，如SRN、NRTR等。PaddleOCR还根据大小提供
有时有味·2023-06-20 05:36

R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测|附代码数据

在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能数据集是credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep
·2023-06-20 00:40

清华青年AI自强作业hw3_1：用线性回归模型拟合MNIST手写数字分类

清华青年AI自强作业hw3_1：用线性回归模型拟合MNIST手写数字分类实现过程思路分析逻辑回归二分类模型训练结果分析相关链接一起学AI系列博客：目录索引hw3_1：用线性回归模型拟合MNIST手写数字分类初步体验
来知晓·2023-06-20 00:37

极大似然估计法及其损失函数的优化方法

二分类-逻辑回归模型1.建立模型：二分类逻辑回归模型1.1模型函数1）多元线性回归函数：Z^计算=XWT\hat{Z}_{计算}=XW^TZ^计算=XWT2）sigmoid函数：Y^模型=Sigmoid
# JFZero·2023-06-19 21:13

机器学习——KNN算法（手动代码，含泪）

徒手实现代码的过程，真是含泪和心酸，浪费了生命中的三天，以及工作中的划水一小时终于滤清思路后，自己实现了KNN都说KNN是最基础，最简单的分类器放屁！骗纸！！！
# JFZero·2023-06-19 21:13

Day_51-53kNN分类器

目录Day_51：kNN分类器一.前言二.机器学习基本术语三.kNN算法的原理1.kNN算法的思想2.kNN算法的具体实现过程四.代码实现1.导包2.参数初始化3.数据的导入4.数据的抽取5.对于测试集进行预测
DARRENANJIAN·2023-06-19 21:10
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