逻辑回归多分类

NPL-FastText文本分类Bag of Tricks for Efficient Text Classification

可以在排序限制、低损失近似值下以10Min极短的时间训练出百万级的模型架构：整体与cbow类似:cbow根据上下文推测某个单词出现的最大概率对基于词袋bow的句子文本进行一个简单和有效的线性分类该分类可以选择逻辑回归或者
机器不能学习·2024-01-29 04:15

数据分析面试【机器学习】总结之-----logistic回归常见面试题整理

目录1.一句话概括逻辑回归2.线性回归和逻辑回归的区别3.逻辑回归的损失函数4.逻辑回归的求解方法5.逻辑回归的目的6
TIYI.DOT·2024-01-29 00:16

深度学习之多分类问题

多分类问题：我们在解决的时候会使用到一种叫做SoftMax的分类器。前面我们在做糖尿病问题的时候，我们做出一个二分类网络，我们得到的是y=1（即一年后发病）它的概率是多少，即P（y=1）。
丘小羽·2024-01-28 15:04

初识人工智能，一文读懂机器学习之逻辑回归知识文集(6)

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知
普修罗双战士·2024-01-28 10:23

处理多维特征的输入

文章目录回顾多维向量的逻辑回归Mini-Batch神经网络构建模型1.数据准备2.定义模型3.构建损失函数和优化器4.训练完整代码练习回顾之前学习的分类和回归任务都是由x、y组成的数据集，但是我们的输入都是一维向量
chairon·2024-01-28 08:28

第3章-python深度学习——（波斯美女）

你将进一步巩固在第2章第一个示例中学到的知识，还会将学到的知识应用于三个新问题，这三个问题涵盖神经网络最常见的三种使用场景：二分类问题、多分类问题和标量回归问题。
weixin_42963026·2024-01-28 05:14

Logistics 逻辑回归概念

1.sigmoid函数逻辑回归算法的拟合函数，叫做sigmoid函数：函数图像如下（百度图片搜到的图）：sigmoid函数是一个s形曲线，就像是阶跃函数的温和版，阶跃函数在0和1之间是突然的起跳，而sigmoid
紫色蜘蛛爬啊爬·2024-01-28 01:35

【MATLAB第93期】基于MATLAB的集成聚合多分类预测方法(Bag、Subspace、AdaBoost、LPBoost、RUSBoost、TotalBoost)含贝叶斯优化超参数和敏感性分析功能

【MATLAB第93期】基于MATLAB的集成聚合多分类预测方法(Bag、Subspace、AdaBoost、LPBoost、RUSBoost、TotalBoost)含贝叶斯优化超参数和敏感性分析功能往期参考文章
随风飘摇的土木狗·2024-01-27 23:25

Pyspark分类--LogisticRegression

LogisticRegression：逻辑回归分类classpyspark.ml.classification.LogisticRegression(featuresCol=‘features’,labelCol
Gadaite·2024-01-27 14:53

深度学习入门笔记（7）—— Multinomial Logistic Regression / Softmax Regression

首先介绍一个非常著名的多分类数据集MNIST，也就是0到9的手写数字数据集。
cnhwl·2024-01-27 14:20

sklearn逻辑回归（Logistic Regression）多分类问题

文章目录步骤建立模型预处理训练测试+评价模型多次划分训练集、测试集训练结果步骤建立模型classsklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',*,dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,random_state
Yvesx·2024-01-27 14:50

深度学习分类问题之Logistic Regression

逻辑回归模型，虽然名字是回归，但是是解决分类问题。在线性回归里面，我们根据有效信息，预测下一个由已知信息得到的数值，叫做回归问题，但是在机器学习里面，常见的是分类问题。
丘小羽·2024-01-27 14:48

机器学习--基础概念（二）

以下是一些常见的分类算法：逻辑回归(LogisticRegression):用于二分类问题，通过逻辑函数将输入映射到0和1之间的概率。
三三木木七·2024-01-27 10:39

多类分类实战

在本练习中，您要实现根据逻辑回归和神经网络来识别手写的数字的功能二、多类分类数据集说明本次我们的数据集包含5000个手写数字的训练示例，数据格式为mat，mat格式意味着数据被保存为矩阵格式，而不是像csv
时间邮递员·2024-01-27 07:01

神经网络进一步学习

代价函数首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法：假设神经网络的训练样本有m个，每个包含一组输入x和一组输出y，L表示神经网络层数，表示该层的神经元个数，将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类二类分类：K类分类：，表示分到第i类回顾逻辑回归问题中我们的代价函数为
时间邮递员·2024-01-27 07:21

看书笔记【R语言数据分析项目精解：理论、方法、实战 8】

看书笔记——R语言Chapter8从数据中寻找优质用户8.1项目背景、目标和方案8.1.1项目背景8.1.2项目目标8.1.3项目方案8.2项目技术理论简介8.2.1逻辑回归的基本概念8.2.2建模流程
小胡涂记·2024-01-27 07:20

机器学习：Sigmoid函数及Logistic回归模型

sigmoid函数是一个有着优美S形曲线的双弯曲数学函数，其在逻辑回归、人工神经网络中有着广泛的应用（sigmoid：adj.乙状结肠的；C形的；S形的n.S状弯曲）。
Doawen·2024-01-27 04:49

Adaboost处理多分类问题(参数调优，解决数据不平衡问题)

AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor框架参数我们首先来看看AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor框架参数。两者大部分框架参数相同，下面我们一起讨论这些参数，两个类如果有不同点我们会指出。1）base_estimator：AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor都有，即我们的弱分类学习器或者弱回归学
m0_51876286·2024-01-26 20:15

逻辑回归模型

1概述逻辑斯蒂回归，虽然这个算法从名字上来看，是回归算法，但其实际上是一个分类算法。逻辑斯蒂回归模型最早应用于种群生态学，但由于其优秀的性质，对于我们的分类问题，即已知许多特征x，希望通过这些特征预测出label，就是类别的标签，对于二分类问题，标签只有两个，这里记做0和1（有的记做+1和-1）。对于x，我们希望用一个模型，最终综合起所有的特征x，然后得到一个待判决的数值，要想判断具体属于哪一类，
豪_34bf·2024-01-26 12:42

可解释性AI （Explainable Artificial Intelligence，XAI）

传统的机器学习算法（如决策树、逻辑回归等）通常可以提供一定程度的解释性，因为它们的决策过程相对简单和
csdn_aspnet·2024-01-26 11:35

支持向量机(Support Vector Machines)

与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称SVM，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式，我们从优化目标开始。那么，我们开始学习这个算法。
Ezio的学习之旅·2024-01-26 06:46

matlab中的分类工具箱svm,MATLAB实现多分类和libsvm工具箱的安装使用详解

首先告诉大家MATLAB现在可以实现多类分类的问题！但是需要借助工具箱！下面介绍的是台湾林智仁教授的libsvm工具箱在MATLAB中的安装和使用：安装环境：Win7、MicrosoftVisualStudio2010MATLAB版本：R2010b编译器版本：MicrosoftVisualC++2010安装过程：网站去下载最新的SVM软件，找到DownloadLIBSVM，点击zipfile下载，
菩提流支·2024-01-26 06:11

支持向量机(Support Vector Machines)（需要优化）

与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称SVM，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。
清☆茶·2024-01-26 06:24

基于k折交叉验证的支持向量机SVM的多分类预测,SVM的详细原理，SVM工具箱详解及注意事项

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题完整代码和数据下载链接：基于SVM多分类预测，基于k折交叉验证的支持向量机SVM的多分类预测（代码完整
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-26 06:52

【Kaggle】泰坦尼克号生存预测 Titanic

文章目录前言案例背景数据集介绍加载数据集探索性数据分析（EDA）可视化特征和目标值之间关系缺失值分析数据预处理数据清洗缺失值处理去除噪声并且规范化文本内容数据转换数据划分建模逻辑回归模型决策分类树模型随机森林模型梯度提升树模型预测
撕得失败的标签·2024-01-26 04:24

CS229 Week3 罗杰斯特回归&正则化

:2017-03-2618:40:21categories:ML/CS229mathjax:truetags:[MachineLearning,CS229]第三周6LogisticRegression逻辑回归
gb_QA_log·2024-01-26 03:22

Multilevel Modeling Using R 第八章

这一章主要讲述了如何将逻辑回归于多层次模型进行有机结合MultilevelGeneralizedLinearModel简单介绍一下数据，该数据的响应变量是一个二分类变量，即数学成绩的好与坏，而响应变量项为性别
小潤澤·2024-01-26 01:21

金融评分卡项目—9.违约预测模型的后续工作

实时计算2.非实时计算3.拒绝推断四、申请评分卡的使用1.授信额度2.利率定价金融评分卡项目—6.互联网金融业贷款申请评分卡介绍金融评分卡项目—7.申请评分卡中的数据预处理和特征衍生金融评分卡项目—8.逻辑回归模型在申请评分卡中的应用一
哎呦-_-不错·2024-01-26 01:32

基于中文垃圾短信数据集的经典文本分类算法实现

本文基于中文垃圾短信数据集，分别对比了朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林、SVM、LSTM、BiLSTM、BERT七种文本分类算法的垃圾短信分类效果。
fufufunny·2024-01-25 22:54

《速通机器学习》-逻辑回归

（由于知乎平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）线性回归是指特征x通过模型运算得到预测值y^'。在理论上，y^'的取值范围是(-∞,+∞)，即y^'可以是任何值，例如销量、价格、负债等。在回归任务中，有一类特殊场景值得注意，就是预测概率。概率可用于解决分类问题。在这类场景中，模型的输出是输入样本属于某个类别的概率。例如，输入的是用户消费习惯和商品特征等信息，
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

《速通机器学习》-因子分解模型

（由于平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）4.1基本原理和特征交叉4.1.1基本原理逻辑回归简单实用，没有复杂的数值运算，非常适合在对性能要求较高的场景中进行在线预测
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

《速通机器学习》- 经典分类模型

（由于平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）5.1支持向量机5.1.1支持向量机的基本原理通过前面的学习我们知道，逻辑回归其实就是在平面上通过画直线进行二分类，其学习过程就是通过梯度下降法在训练数据中寻找分类线
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

《速通机器学习》- 数据的量化和特征提取

本书从传统的机器学习，如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习，到前沿的深度学习和神经网络，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，对人工智能技术进行零基础讲解，内容涵盖数学原理、公式推导
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

Tensorflow & Keras的loss函数总结

一、二分类与多分类交叉熵损失函数的理解交叉熵是分类任务中的常用损失函数，在不同的分类任务情况下，交叉熵形式上有很大的差别，二分类任务交叉熵损失函数：多分类任务交叉熵损失函数：这两个交叉熵损失函数对应神经网络不同的最后一层输出
牧世·2024-01-25 18:49

sklearn多分类模型评测（LR, linearSVC, lightgbm）

多分类背景：多分类是指具有两类以上的分类任务;例如，分类一组可能是橘子，苹果或梨的水果图像。本文旨在为大家提供一段即写即用的代码，跳过对原理的解说，直接上手跑一版baseline。
柠樂helen·2024-01-25 14:07

深入浅出特征工程 – 基于 OpenMLDB 的实践指南（上）

大家对模型一定很了解，平时也是接触的最多的，比如从经典的逻辑回归、决策树模型，到近几年大火的深度学习模型，都是聚焦于如何开发高质量的模型。对于特征工程，可能大家相对关注较少。
第四范式开发者社区·2024-01-25 10:01

机器学习核心算法

目录逻辑回归算法原理决策树决策树算法概述树的组成决策树的训练与测试切分特征衡量标准--熵信息增益决策树构造实例连续值问题解决预剪枝方法分类与回归问题解决决策树解决分类问题步骤决策树解决回归问题步骤决策树代码实例集成算法
llovew.·2024-01-25 07:51

【机器学习300问】16、逻辑回归模型实现分类的原理？

在上一篇文章中，我初步介绍了什么是逻辑回归模型，从它能解决什么问题开始介绍，并讲到了它长什么样子的。如果有需要的小伙伴可以回顾一下，链接我放在下面啦：【机器学习300问】15、什么是逻辑回归模型？
小oo呆·2024-01-25 07:47

【深度学习】逻辑回归模型

逻辑回归模型机器学习的分类机器学习的两个种类：有监督学习：数据集带标签（题目有正确答案）无监督学习：数据集不带有标签，比如聚类算法有监督学习两大任务：回归任务：预测结果是无限个值，是连续值（体重值、分数值
wmh1024·2024-01-25 07:34

如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺

转自|数据团学社，微信搜索metrodata_xuexi即可关注本文约2400字，阅读需要7分钟关键词：Pythonsklearn决策树KNN逻辑回归SVM本文讲述了使用python分别构建决策树、KNN
数智物语·2024-01-24 18:05

01 机器学习与深度学习

常见算法有逻辑回归和反向传播神经网络。2.无监督式学习训练数据仅包含输入，没有正确输出。通过研究数据的特征和进行数据的处理、分析，获得一个结果。常见算法包括Apriori算法、k-Means
幽径微澜·2024-01-24 11:47

C4.5决策树的基本建模流程

C4.5决策树的基本建模流程作为ID3算法的升级版，C4.5在三个方面对ID3进行了优化：（1）它引入了信息值（informationvalue）的概念来修正信息熵的计算结果，以抑制ID3更偏向于选择具有更多分类水平的列进行展开的情况
今天也要加油丫·2024-01-24 11:09

逻辑回归(Logistic Regression)和正则化

1.分类问题案例：在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；之前我们也谈到了肿瘤分类问题的例子，区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。二元分类问题：将因变量(dependentvariable)可能属于的两个类分别称为负向类（negativeclass）和正向类（positiveclass），则因变
清☆茶·2024-01-24 10:08

机器学习_从线性回归到逻辑回归原理和实战

文章目录介绍分类问题用线性回归+阶跃函数完成分类通过Sigmiod函数进行转换逻辑回归的假设函数逻辑回归的损失函数用逻辑回归解决二元分类问题介绍分类问题机器学习两个主要应用是回归和分类问题。
you_are_my_sunshine*·2024-01-24 09:23

【算法小记】——机器学习中的概率论和线性代数，附线性回归matlab例程

内容包含笔者个人理解，如果错误欢迎评论私信告诉我线性回归matlab部分参考了up主DR_CAN博士的课程机器学习与概率论在回归拟合数据时，根据拟合对象，可以把分类问题视为一种简答的逻辑回归。
絮沫·2024-01-24 08:13

神经网络（Neural Networks：Representation）

目录非线性假设神经元与大脑模型展示例子与直觉理解多元分类非线性假设假如有一个监督学习分类问题它的训练集如图所示：如果使用logistc分类方法（逻辑回归），我们可以构造一个包含很多非线性项的logistc
TQ2·2024-01-24 08:03

【Machine Learning】8 神经网络：表述（Neural Networks:Representation）

8.1非线性假设（Non-linearhypotheses）在非线性的多项式中，特征数变多，特征耦合产生的项数目庞大，普通的逻辑回归根本无法处理此类问题。
xzen·2024-01-24 08:32

机器学习教程之5-神经网络：表述(Neural Networks:Representation)

显然用线性回归或逻辑回归都是不可取的，因为将一幅图上的所有点作为特征，特征数太多，计算量太大。无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。
豆-Metcalf·2024-01-24 08:01

神经网络：表述(Neural Networks: Representation)

1.非线性假设无论是线性回归还是逻辑回归，当特征太多时，计算的负荷会非常大。
清☆茶·2024-01-24 08:55

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01
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