逻辑回归分类器第44页

【总结】反欺诈(Fraud Detection)中所用到的机器学习模型

下面列举了一些常用的机器学习模型：一、逻辑回归（LogisticRegression）：逻辑回归是一种广泛使用的机器学习模型，可以用于分类问题，通常用于对二分类问题建立预测模型。

·2023-06-19 16:53

线性分类器

目录结构图图像类型：什么是线性分类器线性分类器的矩阵表示线性分类器的权重向量线性分类器的决策边界损失函数多类支撑向量机损失正则项损失L0、L1、L2正则化参数优化更新权重W优化方法梯度算法改进权重初始化应对过拟合结构图图像类型

小鹿学程序·2023-06-19 14:48

逻辑回归

机器学习算法选择：先逻辑回归再用复杂的，能简单还是用简单的逻辑回归的决策边界：可以是非线性的Sigmoid函数公式：自变量取值为任意实数，值域[0,1]解释：将任意的输入映射到了[0,1]区间我们在线性回归中可以得到一个预测值

鬼马星mc·2023-06-19 07:49

【人工智能】— 逻辑回归分类、对数几率、决策边界、似然估计、梯度下降

【人工智能】—逻辑回归分类、对数几率、决策边界、似然估计、梯度下降逻辑回归分类LogisticRegressionClassificationLogisticRegression:LogOddsLogisticRegression

之墨_·2023-06-19 06:23

浅谈逻辑回归

看了不少有关逻辑回归的文章，感觉讲的对新手不是很友好。所以冒昧写一篇，权当抛砖引玉。本人精力能力有限，个人理解可能与正确情况存在偏差，欢迎大家指正。

我是土堆·2023-06-19 05:01

OpenCV的级联分类器训练

使用增强级联的弱分类器包括两个主要阶段：训练和检测阶段。对象检测教程中有描述使用基于HAAR或LBP模型的检测阶段。

徐福记456·2023-06-19 03:17

朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器首先要清楚朴素贝叶斯分类器是基于“属性条件独立性假设”，即所有属性相互独立，换句话说就是，假设每个属性独立的对分类结果产生影响。

Dream_Xu0526·2023-06-18 19:51

机器学习笔记07---朴素贝叶斯分类器

一、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形下，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。贝叶斯公式：其中，P(c)是类"先验"概率；P(x|c)是样本x相对于类标记c的类条件概率，或称为"似然"(likelihood)；P(x)是用于归一化的“证据”因子。对给定样本x，证据因子P(x)与类标记无关，因此估计P(c

一件迷途小书童·2023-06-18 19:50

机器学习笔记 - 基于Scikit-Learn的各种分类器进行分类并比较

该接口在所有这些方法上都是一致的，因此它不仅易于使用，而且也很容易构建一个大型分类器/回归模型集合并使用相同的命令训练它们。我们这里基于scikit-learn构建，训练，评估和验证分类器，

坐望云起·2023-06-18 16:09

逻辑回归（Logistic Regression）

文章目录1.逻辑回归简介1.1分类和回归1.2逻辑回归2.逻辑回归原理2.1构造预测函数2.2构造损失函数J2.3梯度下降法求J(θ)的最小值3.逻辑回归特点4.逻辑回归的应用场景5.逻辑回归的Python

crossoverpptx·2023-06-18 13:49

验证性实验 - 逻辑回归

练习2：逻辑回归¶介绍在本练习中，您将实现逻辑回归并将其应用于两个不同的数据集。还将通过将正则化加入训练算法，来提高算法的鲁棒性，并用更复杂的情形来测试模型算法。

终极末影龙·2023-06-18 09:25

FastText原理总结

1传统分类网络句子分类的一个简单有效的模型是将句子表示为词袋(BoW)并训练线性分类器，例如逻辑回归或支持向量机。

白三点·2023-06-18 07:43

面试之类别数据处理（one-hot、embedding）

类别型特征原始输入通常是字符串形式，除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入，对于逻辑回归、支持向量机等模型来说，类别型特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确工作。（连续变量：在一

AI路上的小白·2023-06-18 06:24

机器学习之逻辑回归模型

1逻辑回归模型介绍逻辑回归(LogisticRegression,LR)又称为逻辑回归分析，是一种机器学习算法，属于分类和预测算法中的一种，主要用于解决二分类问题。

AI医疗·2023-06-18 00:28

系列文章之一文纵览【机器学习】算法（3）：线性回归/多项式回归 | 正则化 | 逻辑回归 | 支持向量机SVM | 核方法 | 朴素贝叶斯 | 随机森林 | 神经网络 | KNN（附实例代码）

最近看到两段话，希望对所处境地不是很理想的朋友有些帮助，特此分享给大家：【1】生活可能不像你想象的那么好，但是也不会像你想象的那么糟，人的脆弱和坚强都超乎了自己的想象，有时候脆弱的一句话会让你泪流满面，有时候你发现自己咬着牙已经走过了很长的路。【2】世界上的事情，最忌讳的就是个十全十美，你看那天上的太阳，一旦圆满了，马上就要亏厌；树上的果子，一旦熟透了，马上就要坠落。凡事总要稍留欠缺，才能持恒。作

追光者♂·2023-06-17 23:05

练习2：逻辑回归

练习2：逻辑回归介绍在本练习中，您将实现逻辑回归并将其应用于两个不同的数据集。还将通过将正则化加入训练算法，来提高算法的鲁棒性，并用更复杂的情形来测试模型算法。

-45°·2023-06-17 20:17

KNN算法

2.3分类决策规则3.KNN算法特点及应用场景4.KNN算法的Python应用4.1KNN算法的Python实现4.2sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(k近邻分类器

crossoverpptx·2023-06-17 15:35

基于Tensorflow实现声纹识别

安装命令:pipinstallpytest-runnerpipinstalllibrosa安装pyAudiopyAudio用于提取特征，训练并且使用分类器、语音分割功能、内容关系可视化具体功能：特征提取

TomCruisePro·2023-06-17 11:15

VBScript深度学习入门——逻辑回归

问题生活中有各种各样的分类，以下用考试成绩来举例，0到59.99分为不及格，标签打0；60到100分为及格，标签打1。虽然我们可以直接用if语句来进行判断让计算机直接求得结果，但是如果我们不告诉计算机>=60分才算及格，却只给它一些打好标签的数据给它，能否让它自己知道及格分数线呢，答案是肯定的。方案训练集x(10000)为0.00到99.99y(10000)为0或1，其中x(i)>=60时y(i)

冰凌呀·2023-06-17 10:35

各种目标检测网络

2014-twostage候选区域生成：一张图像生成1K~2K个候选区域（采用SelectiveSearch方法）特征提取：对每个候选区域，使用深度卷积网络提取特征（CNN）类别判断：特征送入每一类的SVM分类器

tanfuz·2023-06-17 00:17

目标检测之小目标检测和遮挡问题

小目标难检测原因小目标在原图中尺寸比较小，通用目标检测模型中，一般的基础骨干神经网络（VGG系列和Resnet系列）都有几次下采样处理:导致小目标在特征图的尺寸基本上只有个位数的像素大小，导致设计的目标检测分类器对小目标的分类效果差

专注于计算机视觉的AndyJiang·2023-06-16 23:19

深度学习入门笔记1--梯度下降之--为什么是负方向--为什么局部下降最快的是负梯度方向

需要的知识储备：一级泰勒展开公式向量内积计算公式1.梯度下降算法无论是在线性回归（LinearRegression）、逻辑回归（LogisticRegression）还是神经网络（NeuralNetwork

闪闪发亮的小星星·2023-06-16 21:58

吴恩达471机器学习入门课程1第3周——逻辑回归

文章目录LogisticRegression1、导包2、逻辑回归2.1、问题描述2.2、加载数据集数据可视化2.3、sigmodfunction2.4逻辑回归的代价函数2.5逻辑回归的梯度2.6使用梯度下降学习参数测试可视化

贰拾肆画生·2023-06-16 20:03

pytorch实现图像分类器

pytorch实现图像分类器一、定义LeNet网络模型1，卷积Conv2d2，池化MaxPool2d3，Tensor的展平：view()4，全连接Linear5，代码：定义LeNet网络模型二、训练并保存网络参数

张嘉烘·2023-06-16 20:28

搭建金融信贷风控中的机器学习模型-(5)逻辑回归模型与尺度化

在分类场景中，逻辑回归模型是常用的算法。它具有结构简单、可解释性强、概率输出软分类等特点。1.逻辑回归模型在分类模型中，目标变量是离散、无序型的变量。例如违约与非违约。

GQRstar·2023-06-16 19:05

VirSorter2识别病毒序列

标题：VirSorter2:amulti-classifier,expert-guidedapproachtodetectdiverseDNAandRNAviruses中文：一种含多分类器且有专家指导的

小白菜学生信·2023-06-16 17:51

使用GPT-3训练垃圾短信分类器示例详解

目录引言训练数据注意事项训练过程开始训练迭代训练更多训练类型与商业应用内容分类器结构化信息提取上下文会话信息嵌入查询引言平时我们都会收到很多短信，由于微信等即时通讯工具的普及，短信已经成为了一个验证码接收器

·2023-06-16 14:35

【opencv450-samples】人脸检测 -haar级联分类器

#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include"opencv2/objdetect.hpp"#include"opencv2/highgui.hpp"#include"opencv2/imgproc.hpp"#include"opencv2/videoio.hpp"#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;staticvoi

十年一梦实验室·2023-06-16 13:48

【youcans 的图像处理学习课】23. 人脸检测：Haar 级联检测器

专栏地址：『youcans的图像处理学习课』文章目录：『youcans的图像处理学习课-总目录』【youcans的图像处理学习课】23.人脸检测：Haar级联检测器4.Haar级联分类器5.Haar人脸

youcans_·2023-06-16 13:18

人脸检测——基于openCV库的Haar分类器方法

1.人脸检测方法主要有两大类：基于知识和基于统计。基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。基于统计的方法则将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩阵，从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模式空间，根据相似度量来判断人脸是否存在。基于知识的人脸检测方法Ø模板匹配Ø人脸特征Ø形状与边缘Ø纹理特性Ø颜色特征基于

Mr_Nobody17·2023-06-16 13:18

精确率和召回率哪个更好

【精确率】是指分类正确的正样本占分类器判定为正样本的样本个数的比例精确率=预测正确的正样本/预测为正样本总数【召回率】是指分类正确的正样本个数占真正的正样本个数的比例召回率=预测正确的正样本/真正的正样本总数我们可以很明显的看出

xxxx坚持是王道·2023-06-16 12:03

软件工程应用与实践（二）：Paddle OCR的框架与技术初识

2021SC@SDUSC目录一、PaddleOCR的介绍1.1OCR的发展与面临的困难1.2PaddleOCR的推出二、PP-OCR的框架2.1文字检测器2.2方向分类器2.3文字识别器三、PP-OCR

pinkray_c·2023-06-16 10:38

日撸 Java 三百行day51-53

文章目录说明Day51-52KNN分类器1.KNN2.代码1.aff内容解读2.代码理解Day53knn补充1.加权思路2.加权代码3.leave-one-out测试思路4.leave-one-out代码说明闵老师的文章链接

fulisha_la·2023-06-16 10:00

日撸java三百行day63-65

文章目录说明1.Day63-65AdaBoosting算法1AdaBoostin举例1.1数据样本1.2举例过程2.理论知识3.总结2.代码理解1.WeightedInstances类2.选择基分类器并进行训练

fulisha_la·2023-06-16 10:58

练习：逻辑回归

练习2：逻辑回归介绍在本练习中，您将实现逻辑回归并将其应用于两个不同的数据集。还将通过将正则化加入训练算法，来提高算法的鲁棒性，并用更复杂的情形来测试模型算法。

849879773·2023-06-16 09:09

机器学习实战第2章监督学习课后习题

3.为MNIST数据集构建一个分类器，并在测试集上达成超过97%的精度。

suzybai的学习笔记·2023-06-16 06:41

python深度学习include框架_《用Python实现深度学习框架》上市

本书讲解了计算图、自动求导、优化算法等框架核心功能的原理与实现，介绍了逻辑回归、全连接神经网络、FM、Wide&Deep、DeepFM、RNN、CNN等多种典型模型和网络的原理与应用，尤其注重各种模型背后的思想

weixin_39836751·2023-06-16 04:16

R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496原文出处：拓端数据部落公众号人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“旧常态”向以市场需求为主导的经济“新常态”转型过渡期。本文帮助客户综合运用R语言灰色预测模型和logist

·2023-06-16 00:24

ML算法——逻辑回归随笔【机器学习】

文章目录3、逻辑回归3.1、理论部分3.2、sklearn实现3.3、案例3、逻辑回归3.1、理论部分LogicRegression(LR)，逻辑回归的因变量是二分类的，而不是连续的。

来杯Sherry·2023-06-15 22:09

基于jupyter的逻辑回归练习

文章目录练习2：逻辑回归介绍1Logistic回归1.1数据可视化1.2实现1.2.1Sigmoid函数1.2.2代价函数和梯度1.2.2.1代价函数1.2.2.2梯度下降1.2.3寻找最优参数1.2.4

Fu-yu·2023-06-15 22:09

如何理解python中sklearn的逻辑回归，并用简单实例练习？

1.逻辑回归概念逻辑回归是一种用于分类问题的统计学习方法。尽管名字中带有"回归"二字，但逻辑回归实际上是一种分类算法，主要用于将数据分为两个或多个离散的类别。

Unknown To Known·2023-06-15 22:02

神经网络编程基础

1、二分类(BinaryClassification)逻辑回归(logisticregression)是一个用于二分类(binaryclassification)的算法。

Q渡劫·2023-06-15 20:34

《机器学习公式推导与代码实现》chapter10-AdaBoost

1Boosting集成学习将多个弱分类器组合成一个强分类器，这个强分类器能取所有弱分类器之所长，达

Jiawen9·2023-06-15 18:48

Python神经网络编程学习笔记

文章目录神经网络基本原理线性分类器学习率一个线性分类器的局限性逻辑AND、逻辑OR逻辑XOR神经元sigmoidfunction的logisticfunction(逻辑函数)多层神经元演示只有两层，每层两个神经元的神经网络的工作矩阵大法

源代码•宸·2023-06-15 18:39

Adaboost算法详细讲解

转自线上数据建模Adaboost算法详细讲解Adaboost(AdaptiveBoosting):Adaboost是Boosting模型，和bagging模型（随机森林）不同的是：Adaboost会构建多个若分类器

MLPlatform·2023-06-15 18:24

【RF-SSA-LSTM】随机森林-麻雀优化算法优化时间序列预测研究（Python代码实现）

2.1RF特征选择2.2LSTM预测2.3SSA-LSTM预测2.4MLP预测2.5几种算法比较3参考文献4Python代码实现1概述参考文献：RF：随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器

紫极星光·2023-06-15 17:02

机器学习之朴素贝叶斯二、情感分析实践

二、利用朴素贝叶斯进行情感分析1.数据类别说明2.什么是词袋模型3.数据展示4.利用词袋模型进行词表构建5.到了这一步，我们的前期工作都已经准备好了，有了样本的向量化数据，开始进行`朴素贝叶斯分类器构造

QuietNightThought·2023-06-15 15:33

利用Python读取网络数据文件

开发工具Anaconda2Python3描述在贝叶斯分类器学习过程中，积累了问题。文章涵盖以下3方面内容：通过Python代码实现网络数据的加载、保

kngines·2023-06-15 09:11

Bagging与Boosting的联系与区别

Bagging(套袋法)与Boosting(提升法)是集成学习中重要的算法，是一种模型融合的重要方法，相对于只利用一种分类模型，多个分类器的平均预测结果或利用投票的规则得到新的预测结果，往往会更好。

YERA·2023-06-15 03:16

DL | 如何检测cv2.CascadeClassifier()是否加载了.xml文件

在使用cv2.CascadeClassifier()函数加载OpenCV级联分类器时，因为看不到加载后的数据类型，有时候不知道是否加载成功，可以用以下方法测试。

lovetaozibaby·2023-06-15 00:10

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