逻辑回归分类器第9页

【机器学习】常见算法详解第1篇：K近邻 KNN和API使用（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·2024-01-11 02:39

机器学习 -- 贝叶斯决策理论

场景之前我们通过k近邻算法和决策树做出了分类，这是分类器会给出一个艰难的预测的最优的结果，我们可以根据这个结果做出决策，但是这个结果如果是错误的，就芭比扣了。

北堂飘霜·2024-01-10 20:19

机器学习之逻辑回归-考试通过预测-预测芯片质量通过

分类问题（Classfication）实例：垃圾邮件检测任务输入：电子邮件输出：此为垃圾邮件/普通硬件流程标注样本邮件为垃圾/普通邮件（人）获取批量的样本邮件及其标签，学习其特征（计算机）针对新的邮件，自动判断其类别（计算机）特征用于帮助判断是否为垃圾邮件的属性发件人包含字符：%&*#!..正文包含：现金、领取、中奖等…分类分类：根据已知样本的某些特征，判断一个新的样本属于哪种已知的样本类基本框架

小旺不正经·2024-01-10 18:44

06.构建大型语言模型步骤

图1.9本书中介绍的构建LLMs阶段包括实现LLM架构和数据准备过程、预训练以创建基础模型，以及微调基础模型以LLM成为个人助理或文本分类器。

这就是编程·2024-01-10 17:52

Python与人工智能

目录编辑一、Python二.使用Python实现人工智能的几个具体案例2.1图像分类2.2自然语言处理2.3语音识别2.4推荐系统2.5机器翻译三.以下是使用Python实现的一个具体案例案例：垃圾邮件分类器一

Tech行者·2024-01-10 16:55

3万字机器学习笔记+总结(知识点全覆盖)

文章目录机器学习逻辑回归（LR）基本原理为什么LR要使用sigmoid函数？LR可以用核函数么？为什么LR用交叉熵损失而不是平方损失？LR能否解决非线性分类问题？LR为什么要离散特征？

搬砖成就梦想·2024-01-10 14:02

【Python特征工程系列】教你利用逻辑回归模型分析特征重要性（源码）

这是Python特征工程系列原创文章，我的第191篇原创文章。一、问题应用背景介绍：如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一样的。有些可能是冗余的或不相关的，这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。特征重要性分析可以识别并关注最具信息量的特征，从而带来以下几个优势:改进模型性能能减少过度拟合更快训练和推理增强可解释性前期相

数据杂坛·2024-01-10 11:10

【机器学习】常见算法：K近邻 KNN和Python实现

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。

大雾的小屋·2024-01-10 10:08

【机器学习】Sklearn 集成学习-投票分类器（VoteClassifier）

sklearn.ensemble库中的包含投票分类器(VotingClassifier)和投票回归器（VotingRegressor)，分别对回归任务和分类任务的机器学习模型进行投票。

Avasla·2024-01-10 10:24

【机器学习】集成学习投票法：投票回归器(VotingRegressor) & 投票分类器（VotingClassifier）

前言投票回归器和投票分类器都属于集成学习。在【机器学习】集成学习基础概念介绍中有提到过，集成学习的结合策略包括：平均法、投票法和学习法。

Avasla·2024-01-10 10:24

【机器学习】集成学习基础概念介绍

、1.个体与集成集成学习（ensemblelearning）通过构建的并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被成为多分类器系统（multi-classifiersystem)、基于委员会的学习（committee-basedlearning

Avasla·2024-01-10 10:54

【机器学习】常见算法详解第2篇：K近邻算法各种距离度量（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·2024-01-10 10:19

AdaBoost算法的详细数学推导过程！！

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。

孤嶋·2024-01-10 08:41

梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees，GBDT）

梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTrees，GBDT）提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。

孤嶋·2024-01-10 08:08

USTC Fall2023 高级人工智能期末考试回忆版

USTCFall2023高级人工智能期末考试回忆版填空题20'判断题10'简答题70'填空题20’1.搜索的五要素2.逻辑回归损失函数3.函数f的近似值h，评价h的优劣：完备性、准确性、复杂性4.遗传算法的东西

shlyyy·2024-01-10 06:01

基于Python的货币识别技术实现

目录介绍本文的目的和意义货币识别技术的应用场景货币识别的基本原理图像处理技术在货币识别中的应用特征提取方法：SIFT、HOG等支持向量机（SVM）分类器的使用实现过程数据集的收集和预处理特征提取和训练分类器参考文献介绍本文的目的和意义本文的目的是介绍如何利用

摔跤猫子·2024-01-10 01:59

HOG特征人体检测

它通过计算和统计局部区域的梯度方向直方图来构成特征，一般与SVM分类器结合用于目标的图像识别。

lingllllove·2024-01-09 23:23

【sklearn练习】model常用属性和功能

以下是一些常见的模型属性和功能：常见属性：coef_：对于线性模型（如线性回归、逻辑回归、支持向量机等），这个属性表示模型的系数（权重），用于描述特征的重要性。

我感觉。·2024-01-09 18:21

Python 逻辑回归：理论与实践

其中，逻辑回归作为一种简单而有效的分类算法，在数据科学和机器学习领域扮演着重要角色。本篇博客将深入探讨逻辑回归的原理和实现，并通过代码示例展示其在不同数据集上的分类效果。

会python的小孩·2024-01-09 18:38

机器学习西瓜书 Day07 贝叶斯分类器（上）

明天补上今天少看的6页第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论假设有N种可能的类别标记c1,c2..cN。λij：将cj分成ci所带来的损失。

皇家马德里主教练齐达内·2024-01-09 14:38

头歌实训-机器学习（逻辑回归）

1.逻辑回归简述#encoding=utf8importnumpyasnpdefsigmoid(t):'''完成sigmoid函数计算:paramt:负无穷到正无穷的实数:return:转换后的概率值:

蓝桉802·2024-01-09 12:47

Spark中的二分类与多分类问题的解决

在Spark中，可以使用不同的机器学习算法来解决二分类问题，例如逻辑回归、随机森林和支持向量

晓之以理的喵~~·2024-01-09 11:00

不利用数据样本，仅依靠预训练好的分类器来得到生成器...

❓预训练神经网络分类器只能用于分类任务么？❌不。预训练分类器的backbone早已被应用于分割，检测等诸多其他任务。❓那，预训练神经网络分类器可以用于判别以外的任务么？

PaperWeekly·2024-01-09 11:43

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p4GoogLeNet网络

《pytorch图像分类》p4GoogLeNet网络详解一、GoogLeNet网络中的亮点1.inception结构2.使用1×1的卷积核进行降维及映射处理3.GoogLeNet辅助分类器4.模型参数二

失舵之舟-·2024-01-09 09:33

使用KNN和逻辑回归做心血管疾病预测的理解

数据来自Kesci，项目是想通过对患者年龄、性别、血压、血脂、血糖、吸烟史、酗酒史、体育活动等特征，分析心血管疾病的关系，并建立模型。加载数据Id字段对分析没有太大用处，删除字段。查看数据集基本信息，没有发现缺失值，数据不用清洗，直接可做下一步处理。使用pandas_profiling做探索预览分析，pandas_profiling这个库挺好，不仅包括各种基本的描述性统计值及可视化，还有对这个项目

竹廿金·2024-01-09 08:53

[ML] SVM

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。SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。

原来是酱紫呀·2024-01-09 01:52

逻辑回归（LR）----机器学习

基本原理逻辑回归（LogisticRegression，LR）也称为"对数几率回归"，又称为"逻辑斯谛"回归。

普通研究者·2024-01-08 23:44

基于AI+大数据技术的恶意样本分析（一）

阅读EnhancingState-of-the-artClassifierswithAPISemanticstoDetectEvolvedAndroidMalware翻译及笔记使用API语义增强最先进的分类器来检测不断发展的安卓恶意软件论文出处

Mo neyking·2024-01-08 22:16

2018-12-03 机器学习打卡逻辑回归

14课逻辑回归——非线性逻辑函数的由来逻辑回归LogisticRegression（LR）LR是一种简单、高效的常用分类模型由来指数增长：几何级数对指数函数的上限修正用逻辑函数来描述人口增长的情况，直

Rackar·2024-01-08 18:56

机器学习-基于支持向量机的分类预测（基础概念）

基于支持向量机的分类预测（基础概念介绍）支持向量机超平面分类线方程：核函数核函数的作用常见的核函数案例支持向量机支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种对数据进行二分类的广义线性分类器

DMULLQ·2024-01-08 18:19

【每日论文阅读】Do Perceptually Aligned Gradients Imply Robustness?

近似人眼梯度https://icml.cc/virtual/2023/oral/25482对抗性鲁棒分类器具有非鲁棒模型所没有的特征——感知对齐梯度（PAG）。

prinTao·2024-01-08 15:16

关于论文：Local Relation Learning for Face Forgery Detection阅读笔记

整体概述首先这是一篇将频域信息与RGB信息相结合的检测方法，同时将不同阶段的RGB信息与包含频域信息的图像进行融合（通过RFAM），拼接后的图像流向两个分支，第一个是输入到分类器中得出分类结果，第二个分支是输入到解码器中

一只发呆的猪·2024-01-08 11:55

设计一个二分类器都需要那些步骤？

对于人脸二分类器，正类别可能是包含人脸的图像，负类别可能是不包含人脸的图像。确保数据集的标签正确。2.数据预处理：在裁剪人脸地标时，确保裁剪后的图像大小一致，以便输入到模型中。

一只发呆的猪·2024-01-08 11:55

2019-01-29 大数据处理学习

假设要训练一个线性回归模型或者是逻辑回归模型，当m是一个亿的时候，用求一亿个项目总和的计算量来计算仅仅一步的梯度下降，这显然效率不高。

奈何qiao·2024-01-08 10:55

【人工智能实验】运用贝叶斯决策理论实现手写数字识别

目录实验二运用贝叶斯决策理论实现手写数字识别一、实验目的二、实验原理1、分类器原理2、实现手写数字识别算法原理三、实验结果四、实验总结1、实验流程2、分析不同模板对于实验结果的影响。

小果果学长·2024-01-08 09:11

基于贝叶斯决策理论的分类器

基于贝叶斯决策理论的分类器基于贝叶斯决策理论的分类器贝叶斯决策理论1如何衡量分类好坏参数估计1极大似然估计2最大后验概率估计3最大熵估计4非参数估计贝叶斯分类器在现实中的应用1垃圾邮件分类2贝叶斯网络参考文献首先

CHENG-HQ·2024-01-08 09:39

综述 | 一文看尽三种针对人工智能系统的攻击技术及防御策略

对分类器的高层次攻击可以分为以下三种类型：对抗性输入：这是专门设计的输入，旨在确保被误分类，以躲避检测。对抗性输入包含专门用来躲避防病毒程序的恶意文档和试图逃避垃圾邮件过滤器的电子邮件。

容数据服务集结号·2024-01-08 08:54

【OpenCV】获取各种分类器的haarcascades_*.XML 文件的详细介绍

文章目录获取方式下载opencv获取直接下载文件说明获取方式下载opencv获取安装OpenCV并获取xml文件：首先，请参考Windows下OpenCV的下载安装教程（详细）中的步骤，下载OpenCV。一旦下载完成，请找到你的OpenCV安装路径。以我为例，我的路径是d:/python/python/Lib/site-packages。在该路径下，你将找到一个叫做cv2的文件夹。进入cv2文

☞黑心萝卜三条杠☜·2024-01-08 06:55

Logistic 回归模型

二项Logistic回归模型将线性回归函数和Logistic函数复合起来，称为逻辑回归函数，二项Logistic回归模型是一种分类模型，二项Logistic回归模型是如下的条件概率分布：其中，是输入，是输出

shenghaishxt·2024-01-08 01:51

Video classification with UniFormer基于统一分类器的视频分类

本文主要介绍了UniFormer:UnifiedTransformerforEfficientSpatial-TemporalRepresentationLearning代码：https://github.com/Sense-X/UniFormer/tree/main/video_classificationUNIFormer动机由于视频具有大量的局部冗余和复杂的全局依赖关系，因此从视频中学习丰富

卡拉比丘流形·2024-01-07 21:00

【Python机器学习】朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是与线性模型非常相似的一种分类器，它的训练速度往往更快，但是泛化能力比线性分类器稍差。

zhangbin_237·2024-01-07 19:53

geemap学习笔记 08 geemap 监督分类结果的精度验证案例

文章目录前言一、分类精度评价二、监督分类结果的精度验证1.混淆矩阵2.总体精度3.Kappa系数4.生产者精度5.用户精度总结前言要评估分类器的准确性，可以使用ConfusionMatrix。

弈落馨·2024-01-07 19:22

【Python机器学习】线性模型——用于多分类的线性模型

在测试点上运行所有分类器进行预测，在对应类别上分数最高的分类器“胜出”，将这个类别标签范围作为预测结果。多分类Logistics回归背后的数学与“一对其余”方法稍有不同，但也是对

zhangbin_237·2024-01-07 19:20

迁移学习|代码实现

还记得我们之前实现的猫狗分类器吗？在哪里，我们设计了一个网络，这个网络接受一张图片，最后输出这张图片属于猫还是狗。实现分类器的过程比较复杂，准备的数据也比较少。

霜溪·2024-01-07 19:59

第15课利用openCV实现人脸识别

2.修改capImg函数：intfmle::capImg(){//加载人脸检测分类器cv::CascadeClassifierfaceCascade;faceCascade.load("E:\\SDK\

西部秋虫·2024-01-07 18:34

清风数学建模学习笔记-二分类与多分类-逻辑回归

内容：逻辑回归一.二分类之使用SPSS进行分析1.使用SPSS进行变量虚拟化：转化-创建虚变量线性概率模型LPM：连接函数（激活函数）的取法：盲选Sigmoid1.分析-回归-二元回归在此基础上可以在分类中进行对协变量进行虚拟化还可以选择先前回归先后回归预测结果差

别被算法PUA·2024-01-07 15:56

目标检测part1

而更大的特征图有助于目标检测和目标分割任务中对小物体的识别分割效果转置卷积不是真正意义上的反卷积，是一种上采样的方式，让小图片变成大图片目标识别——目标检测——多目标检测传统目标检测方法：滑动窗口+传统机器学习分类器

草莓味的狮子座leo·2024-01-07 11:53

ROS OpenCV 级联分类器

Haar级联分类器、HOG级联分类器和LBP级联分类器都是计算机视觉中用于目标检测的特征提取与分类方法，它们各自利用不同的图像特征进行训练，并且通常结合级联结构来提升实时性。

K-Liberty·2024-01-07 07:15

训练神经网络(上)激活函数

一、Sigmoid函数这个函数大家应该熟悉在逻辑回归中曾用到这个sigmoid函数这个函数可以将负无

笔写落去·2024-01-07 07:47

自动驾驶预测-决策-规划-控制学习（4）：预测分析文献阅读

一个最简单的神经网络模型神经网络可以理解为一个分类器，通过训练后，能够记住我们人为需要的一

棉花糖永远滴神·2024-01-07 06:11

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