逻辑回归正则化第4页

重庆二手房数据爬取与分析实现

为了找出影响房价的变量特征，将研究通过逻辑回归进行建模分析，为接下来的房价预测提供依据。

叫我：松哥·2024-01-31 18:00

【机器学习】常见算法详解第2篇：KNN之kd树介绍（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·2024-01-31 12:45

机器学习入门笔记06：逻辑回归

逻辑回归学习逻辑回归原理实现代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

劳斯Laus·2024-01-31 08:05

机器学习：Logistic回归（Python）

）logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:"""逻辑回归

捕捉一只Diu·2024-01-31 07:56

面向ChatGPT学AI?

深度学习中正则化的作用是什么？现在图像生成领域可以

fVector·2024-01-31 06:54

逻辑回归与感知机详解

一逻辑回归采用log函数作为代价函数1用于二分类问题2cost成本函数定义3求最小值，链式求导法则4梯度下降法5结构图表示二感知机样本点到超平面距离法1线性二分类问题2点到直线距离3更新w和b参数4算法流程

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-01-30 23:24

欠拟合和过拟合

本文介绍了欠拟合和过拟合的定义、产生原因以及正则化、正则化的分类；关键字：欠拟合过拟合正则化欠拟合和过拟合的定义欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象

谛君_是心动啊·2024-01-30 22:02

机器学习2-简单的二分类问题

分析：这是一个简单的二分类问题，使用逻辑回归模型。

dracularking·2024-01-30 16:39

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第1章统计学习方法概论

统计学习的方法1.2.1基本概念1.2.2问题的形式化1.3统计学习三要素1.3.1模型1.3.2策略1.3.3算法1.4模型评估与模型选择1.4.1训练误差与测试误差1.4.2过拟合与模型选择1.5正则化与交叉验证

北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:24

机器学习：正则化（Python）

regularization_linear_regression.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassRegularizationLinearRegression:"""线性回归+正则化

捕捉一只Diu·2024-01-30 07:56

机器学习-逻辑回归【手撕】

逻辑回归在模式识别问题中，所输出的结果是分类，比如是否是猫，这时候无法通过简单的线性回归来实现问题。

alstonlou·2024-01-30 06:10

【转】深度学习中的正则化（Regularization）

转自：http://www.imooc.com/article/69484一、Bias（偏差）&Variance（方差）在机器学习中，这两个名词经常让我们傻傻分不清。我们不妨用案例来看看怎么区分。假设我们正在做一个分类器，分别在训练集和验证集上测试，以下为四种可能的情况：四种情况可见①、④两种情况的训练集误差都很小，接近optimalerror，这种就称为lowbias。说明训练的很到位了。相反，

是我真的是我·2024-01-29 19:59

用于遮挡人脸识别的局部感知通道丢弃

具体来说，我们首先采用空间正则化来鼓励每个特征通道响应局部和不同的面部区域。然后，局部感知通道丢失（LCD）：通过丢失一些特征通道来模拟遮挡，以丢弃受相同面部遮挡影响的一组激活。所提出的LCD可以鼓励

禄亿萋·2024-01-29 16:57

【机器学习】欠拟合与过拟合

（3）减少正则化参数，正则化的目的是用来防止过拟合，但是模型出现了欠拟合，则需要减少正则化

WEL测试·2024-01-29 16:36

用R绘制二元逻辑回归的ROC曲线的教程一

我很少用R绘制回归模型的ROC，这个用spss就可以实现的蛮好，还有graphpad挺好的，用R的话受限有点多，需要自己去添加函数丰富图片信息或者更改图片的信息，有些大佬的命令复制出来，总好像不是自己心中的那个。但，有，总比咩有强Mydata<-read.csv(file.choose(),header=TRUE,fileEncoding="GBK")#读取文件df<-as.data.frame(

宽嘴鱼汤·2024-01-29 14:34

机器学习笔记(1) 逻辑回归

机器学习笔记(1)逻辑回归0.前言介绍逻辑回归，是一种二元分类算法，其主体思想还是继承了线性回归。

TheStudent_LifeLong·2024-01-29 09:01

机器学习_集成学习之Stacking/Blending(以预测结果作为新特征)

我的问题是，能不能集成不同类型的机器学习算法，比如随机森林、神经网络、逻辑回归、AdaBoost等，然后优中选优，以进一步提升性能。集成学习分为两大类同质集成，就是基模型都是通过一个基础

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:00

【机器学习】正则化

正则化是防止模型过拟合的方法，它通过对模型的权重进行约束来控制模型的复杂度。正则化在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给W加权值，弱化了数据的噪声，一般不正则化b。

惊雲浅谈天·2024-01-29 08:57

多维时序 | Matlab实现DBO-GRU蜣螂算法优化门控循环单元多变量时间序列预测

蜣螂算法优化门控循环单元多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现DBO-GRU蜣螂算法优化门控循环单元多变量时间序列预测；蜣螂算法优化GRU的学习率，隐藏层节点，正则化系数

机器学习之心·2024-01-29 05:34

多维时序 | Matlab实现DBO-LSTM蜣螂算法优化长短期记忆神经网络多变量时间序列预测

蜣螂算法优化长短期记忆神经网络多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现DBO-LSTM多变量时间序列预测，蜣螂算法优化长短期记忆神经网络；蜣螂算法优化LSTM的学习率，隐藏层节点，正则化系数

机器学习之心·2024-01-29 05:31

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

应用机器学习的建议

实际上你可以考虑先采用下面的几种方法：获得更多的训练实例尝试减少特征的数量尝试获得更多的特征尝试增加多项式特征尝试减少正则化程度尝试增加正则化程度我们不应该随机选择上面的某种方法来改进我们的算法，而是运用一些机器学习诊断法来帮

时间邮递员·2024-01-28 23:23

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

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.7

首先，我们将重点放在带权重衰减（L2L_2L2正则化）的单隐藏层多层感知机上。4.7.1ForwardPropagation前向传播（forwardpropagation或forwa

南七澄江·2024-01-28 08:00

秋招机器学习面试题问题总结

4、L1正则化为什么能够得到稀疏解，L2为什么能够得到趋于0的解，它们的图像是怎样的？5、GBDT的损失函数是什么？6、SVM的损失函数是什么？如何推导SVM？为什么引入核函数，以及为什么叫核函数？

上岸的程序员·2024-01-28 07:14

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

Coursera吴恩达《深度学习》课程总结（全）

超参数调整，正则化诊断偏差和方差，高级优化算法，如Mo

双木的木·2024-01-27 20:03

Pyspark分类--LogisticRegression

LogisticRegression：逻辑回归分类classpyspark.ml.classification.LogisticRegression(featuresCol=‘features’,labelCol

Gadaite·2024-01-27 14:53

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

深度学习(6)--Keras项目详解

绘制结果曲线并将结果保存到本地三.完整代码四.首次运行结果五.学习率对结果的影响六.Dropout操作对结果的影响七.权重初始化对结果的影响7.1.RandomNormal7.2.TruncatedNormal（推荐）八.正则化对结果

GodFishhh·2024-01-27 13:06

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

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.5

Chapter4MultilayerPerceptron4.5WeightDecay前一节我们描述了过拟合的问题，本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练

南七澄江·2024-01-27 06:03

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

学习笔记-李沐动手学深度学习（四）（12-13，权重衰退、L2正则化、Dropout）

总结【trick】过拟合及正则化项参数的理解实际数据都有噪音，一般有噪音后，模型实际学习到的权重w就会比理论上w的最优解（即没有噪音时）大。

kgbkqLjm·2024-01-26 17:55

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

MATLAB环境下一种音频降噪优化方法—基于时频正则化重叠群收缩

语音增强是语音信号处理领域中的一个重大分支，这一分支已经得到国内外学者的广泛研究。当今时代，随着近六十年来的不断发展，己经产生了许多有效的语音增强算法。根据语音增强过程中是否利用语音和噪声的先验信息，语音增强算法一般被归类为两类，一类是无先验信息的语音增强算法，另外一类则是具有先验信息的语音增强算法。在第一类无先验信息语音增强算法中，比较常用的语音增强算法有谱减算法、基于统计模型的算法、基于信号子

哥廷根数学学派·2024-01-26 08:26

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

【机器学习300问】18、正则化是如何解决过拟合问题的？

当我初次看见“正则化”三个字的时候，我简直头疼。在我的理解里“正则”还是Python中用在字符串处理的re正则库呢！怎么加一个“化”字就看不懂了！听我给你慢慢道来。一、正则化中的“正则”是个啥玩意儿？

小oo呆·2024-01-26 06:08

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

【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

第一张黑洞照片全靠VLBI，这个Github项目教你用Python实现

【新智元导读】哈佛学生写的Python模块，用于模拟和操作VLBI数据并使用正则化最大似然法生成图像，模拟黑洞成像的算法。进入Github飙升榜TOP3，超过1000星。

诸葛青云999·2024-01-26 04:19

CS229 Week3 罗杰斯特回归&正则化

title:CS229Week3罗杰斯特回归&正则化date:2017-03-2618:40:21categories:ML/CS229mathjax:truetags:[MachineLearning

gb_QA_log·2024-01-26 03:22

多维时序 | Matlab实现DBO-BiLSTM蜣螂算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测

蜣螂算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现DBO-BiLSTM多变量时间序列预测，蜣螂算法优化双向长短期记忆神经网络；蜣螂算法优化优化BiLSTM的学习率，隐藏层节点，正则化

机器学习之心·2024-01-26 02:48

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