逻辑回归正则化

CPD（Coherent Point Drift）非刚性点云配准算法

它通过将点云配准问题转化为概率密度估计问题，结合高斯混合模型（GMM）与正则化形变场，能够有效处理复杂形变（如人体运动、器官形变）的点云对齐任务。核心特点：非刚性对齐：支持大范围、
点云SLAM·2025-02-26 08:47

解读 DeepSeek 关键 RL 算法 GRPO

DeepSeekGRPO：面向超大规模RLHF的梯度正则化策略优化算法引言在当下人工智能蓬勃发展的浪潮里，DeepSeek无疑是一颗耀眼的明星，频繁出现在各类科技前沿讨论中，热度持续攀升。
进一步有进一步的欢喜·2025-02-26 08:16

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

探索深度学习1场景故事：小明的灵感前不久，小明一直在用传统的机器学习方法（如线性回归、逻辑回归）来预测学校篮球比赛的胜负。
山海青风·2025-02-26 07:42

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 3

我们会在故事情境中穿插对线性回归和逻辑回归的原理介绍，并附带必要的代码示例，帮助你从零基础理解并动手实践。文章结尾还有简要的分析总结。
山海青风·2025-02-25 23:43

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。
好评笔记·2025-02-25 22:37

逻辑回归分类python实例_Python逻辑回归原理及实际案例应用

前言目录1.逻辑回归2.优缺点及优化问题3.实际案例应用4.总结正文在前面所介绍的线性回归,岭回归和Lasso回归这三种回归模型中,其输出变量均为连续型,比如常见的线性回归模型为:其写成矩阵形式为:现在这里的输出为连续型变量
Zcc四月·2025-02-25 01:40

解锁机器学习核心算法｜朴素贝叶斯：分类的智慧法则

这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、主成分分析（PCA）、神经网络。
紫雾凌寒·2025-02-24 08:05

【漫话机器学习系列】101.特征选择法之Lasso（Lasso For Feature Selection）

Lasso特征选择法详解1.Lasso回归简介Lasso（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator，最小绝对收缩和选择算子）是一种基于L1范数正则化的线性回归方法
IT古董·2025-02-23 12:46

【机器学习算法选型：分类与回归】 常见分类算法介绍

1.逻辑回归（LogisticRegression）介绍逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的线性模型，其目标是根据输入特征预测
云博士的AI课堂·2025-02-23 11:37

深度学习之图像回归（二）

（一）主要是帮助迅速入门理清一个深度学习项目的逻辑这篇文章则主要注重在此基础上对于数据预处理和模型训练进行优化前者会通过涉及PCA主成分分析特征选择后者通过正则化数据预处理数据预处理的原因思路链未经过处理的原始数据存在一些问题
zhengyawen666·2025-02-23 05:52

AIGC训练效率与模型优化的深入探讨

文章目录1.AIGC概述2.AIGC模型训练效率的重要性3.模型优化的概念与目标4.模型优化策略4.1学习率调节4.2模型架构选择4.3数据预处理与增强4.4正则化技术4.5量化与剪枝5.代码示例6.结论人工智能领域的发展
DARLING Zero two♡·2025-02-22 13:18

用deepseek学大模型05逻辑回归

deepseek.com:逻辑回归的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导
wyg_031113·2025-02-22 00:48

Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景

以下是SparkMLlib中的机器学习算法及其应用场景的详细描述：一、SparkMLlib中的机器学习算法分类算法：逻辑回归：用于二分类问题，通过最大化对数似然函数来估计模型参数。
Java资深爱好者·2025-02-21 20:47

嵌入式人工智能应用-第四章 逻辑回归 8

逻辑回归1逻辑回归介绍1.1背景介绍1.2原理1.2.1预测函数1.2.2判定边界1.2.3损失函数1,2,4梯度下降函数1.2.5分类拓展1.2.6正则化2实验代码3实验结果说明1逻辑回归介绍1.1背景介绍逻辑回归的过程可以概括为
数贾电子科技·2025-02-21 16:11

机器学习的模型类型（Model Types）

逻辑回归（LogisticRegression）：用于分类任务，输出概率值。岭回归（RidgeRegression）和Lasso回归（LassoRegression）：带正则化的线性回归。
路野yue·2025-02-21 14:56

深度学习归一化与正则化

文章目录深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)2.正则化(Regularization)深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)定义：归一化是指通过某种算法将输入数据或神经网络层的激活值处理后限制在我们需要的特定范围内
鱼儿也有烦恼·2025-02-21 14:22

机器学习—逻辑回归

目录1、基础概念1.1、什么是逻辑回归1.2、逻辑回归与线性回归的区别1.3应用场景2、逻辑回归模型2.1、模型定义2.2、Sigmoid函数2.3、决策边界2.4、概率解释3、模型训练3.1、损失函数
60岁的程序猿·2025-02-21 14:22

深度学习探索-基础篇-正则化篇

文章目录一、正则化介绍1.1正则化的简介1.2正则化的方法介绍1.3正则化的用途二、正则化的详细介绍2.1L1正则化2.2L2正则化2.2.1L2正则化的工作原理2.2.2如何在训练中应用L2正则化2.2.3L2
神仙盼盼·2025-02-21 13:49

机器学习杂记

过拟合处理方法：早停正则化dropout数据增广避免局部极小值方法：以不同的初始值来训练网络，最终选取最小的。使用模拟退火技术。
被自己蠢哭了·2025-02-21 08:33

机器学习：十大算法实现汇总

(github.com)一元线性回归：机器学习：一元线性回归_1元线性回归的6种基本公式-CSDN博客逻辑回归：机器学习：逻辑回归-CSDN博客决策树：机器学习：决策树-CSDN博
golemon.·2025-02-21 03:11

A new method for forward-looking scanning radar imaging based on L1/2 regularization 论文阅读

Anewmethodforforward-lookingscanningradarimagingbasedonL1/2regularization论文阅读内容概述关键创新点1.论文的研究目标研究目标2.新方法的特点与优势传统方法局限L1/2L_{1/2}L1/2正则化的创新优势对比
yangqoor·2025-02-20 00:18

2024年Python最新联邦学习实战-2-用FATE从零实现横向逻辑回归，面试阿里巴巴客服

学好Python不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会Python还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的Python学习资料，给那些想学习Python的小伙伴们一点帮助！一、Python所有方向的学习路线Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。二、学习软件工欲善其
2401_84138785·2025-02-19 15:03

解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归：不是回归的“回归”

今天我们继续学习机器学习中的另一个算法模型——逻辑回归（LogisticRegression）。
紫雾凌寒·2025-02-19 02:21

CVPR2023 Highlight | ECON：最新单图穿衣人三维重建SOTA算法

ECON结合了自由形式隐式表示的最佳方面，以及明确的拟人化正则化，以推断高保真度的3D人类，即使是宽松的衣服或具有挑战性的姿势。0.笔者个人体会这篇文章讨论了单图像的穿着人类重建问题。隐式方
3Ｄ视觉工坊·2025-02-19 01:36

正则化（Regularization）和正则表达式（Regular Expression）区别

**正则化（Regularization）**2.**正则表达式（RegularExpression）**关键区别为什么名字相近？
Dontla·2025-02-18 17:58

解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃

这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。
紫雾凌寒·2025-02-18 15:15

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，
Shenrn_·2025-02-18 14:34

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。
IT古董·2025-02-17 22:40

递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维

RFE（Recursivefeatureelimination）：递归消除特征法使用一个基模型（这里使用逻辑回归）来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。
糯米君_·2025-02-17 14:59

给我通俗易懂地讲一下损失函数与正则化

我用最生活化的比喻来解释这两个关键概念---###**1.损失函数：考试得分计算器****场景**：你是个教练，训练学生投篮-**核心作用**：每次投篮训练后，自动算出学生的「犯错分数」-**举个栗子**：-**均方误差（MSE）**：记录每次投篮偏离篮筐的距离（比如差30cm记0.3分，差50cm记0.5分），最后算平均分-**交叉熵损失**：专用于选择题考试（比如识别猫狗图片），答错一题扣2分
利万国潮科技 A9.36(asi智神版)·2025-02-16 13:46

【机器学习】逻辑回归(LogisticRegression)原理与实战

文章目录前言一、什么是逻辑回归1.1逻辑回归基础概念1.2逻辑回归核心概念二、逻辑回归Demo2.1数据准备2.2创建逻辑回归分类器2.3分类器预测三、逻辑回归实战3.1数据准备3.2数据划分与模型创建
GentleCP·2025-02-15 19:56

机器学习里的逻辑回归Logistic Regression基本原理与应用

LogisticRegression即逻辑回归，是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的有监督学习算法，以下从原理、应用、算法优缺点等方面进行介绍：基本原理线性回归基础：逻辑回归基于线性回归模型，其基本形式为
硅基创想家·2025-02-15 19:54

零基础入门机器学习 -- 第四章分类问题与逻辑回归

4.1分类vs回归在机器学习中，任务通常分为两大类：回归（Regression）：用于预测连续数值，如房价、温度、工资等。例如：预测明天的气温（28.5°C）。预测一辆二手车的价格（30,000元）。分类（Classification）：用于预测离散类别，如垃圾邮件vs正常邮件。例如：判断一封邮件是否是垃圾邮件（“垃圾邮件”or“正常邮件”）。预测一个贷款申请是否会被批准（“批准”or“拒绝”）。
山海青风·2025-02-14 23:14

【人工智能】临时抱佛脚准备明天的人工智能考试，试题与答案汇总

防止方法‌：一种常见的方法是正则化（如L1和L2正则化）‌‌选择题‌‌人工智能的定义中
奋力向前123·2025-02-14 21:31

机器学习·逻辑回归

前言逻辑回归虽然名称中有“回归”，但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型，通过使用逻辑函数（如Sigmoid函数）将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值，用于表示属于某个类别的可能性。
AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

选择合适的模型：不同任务适合不同模型，如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型：让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型：检查模型的准确率，以判断效果是否良好。
山海青风·2025-02-14 01:14

机器学习算法工程师笔试选择题（1）

A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案：D（K-均值聚
Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction
qq742234984·2025-02-13 07:39

线性回归、逻辑回归及SVM

1，回归（LinearRegression）回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。可以简单的理解为：在给定训练样本点和已知的公式后，对于一个或多个未知参数，机器会自动枚举参数的所有可能取值（对于多个参数要枚举它们的不同组合），直到找到那个最符合样本点分布的参数（或参数组合）。当然，实际运算有一些优化算法，肯定不会去枚举的。注意，回归的前提是公式已知，否则回归无法进行。回归中的公式基本都是数据分
@迷途小书童·2025-02-13 07:38

机器学习: 逻辑回归

概念与定义逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。它通过计算目标变量的概率来预测类别归属，并假设数据服从伯努利分布（二分类）或多项式分布（多分类）。
小源学AI·2025-02-13 07:04

逻辑回归不能解决非线性问题，而svm可以解决

逻辑回归和支持向量机（SVM）是两种常用的分类算法，它们在处理数据时有一些不同的特点，特别是在面对非线性问题时。1.逻辑回归逻辑回归本质上是一个线性分类模型。
江河地笑·2025-02-13 07:01

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第6篇：线性回归,学习目标【附代码文档】...

API1.11案例2：预测facebook签到位置1项目描述线性回归2.3数学:求导1常见函数的导数线性回归2.5梯度下降方法介绍1详解梯度下降算法线性回归2.6线性回归api再介绍小结线性回归2.9正则化线
广江鹏·2025-02-11 21:59

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit
Echo-Nie·2025-02-10 19:16

AI学习专题（一）LLM技术路线

框架Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础（监督/无监督学习、正则化
王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

激活函数篇 02 —— 双曲正切函数tanh

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用tanh⁡(x)=ex−e−xex+e−x\tanh
Echo-Nie·2025-02-09 12:08

【人工智能-初级】第20章 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化

人工智能-初级】第1章人工智能概述【人工智能-初级】第2章机器学习入门：从线性回归开始【人工智能-初级】第3章k-最近邻算法（KNN）：分类和Python实现【人工智能-初级】第4章用Python实现逻辑回归
若北辰·2025-02-09 03:57

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

文章目录1.L1损失（L1Loss）2.L2损失（L2Loss）3.L1正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解
小小小小祥·2025-02-08 15:31

机器学习算法分类

常见算法:逻辑回归
和风化雨·2025-02-07 23:07

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

）1.神经网络基础2.激活函数（ActivationFunction）3.损失函数（LossFunction）4.优化算法（Optimization）5.反向传播（Backpropagation）6.正则化与调优三
Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练

BatchSize）定义重要性常见设置3.迭代次数（NumberofEpochs）定义重要性常见设置4.优化器（Optimizer）定义重要性常见设置5.损失函数（LossFunction）定义重要性常见设置6.正则化
Ronin-Lotus·2025-02-06 21:50
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