逻辑回归阈值

opencv 形态学图像处理-自适应阈值二值化

什么是形态学处理基于图像形态进行处理的一些基本方法这些处理方法基本上是对二进制图像进行处理卷积核决定着图像处理的效果形态学图像处理的方法腐蚀与膨胀开运算闭运算顶帽黑帽什么是二值化将图像的每个像素变为两种值，如0，255全局二值化threshod(img，thresh,maxVal,type)img:图像，最好是灰度图thresh:阈值
美老师·2024-01-29 05:21

OpenCV-29 自适应阈值二值化

一、引入在前面的部分我们使用的是全局阈值，整幅图像采用同一个数作为阈值。当时这种方法并不适应于所有情况。尤其是当同一幅图像上的不同部分具有不同的亮度时。这种情况下我们需要采用自适应阈值。
一道秘制的小菜·2024-01-29 05:19

机器学习：ROC与AUC（Python）

根据学习器的预测结果，把阈值从0变到最大，即刚开始是把每个样本作为正例进行预测，随着阈值的增大，学习器预测正样例数越来越少，直到最后没有一个样本是正样例。
捕捉一只Diu·2024-01-29 05:47

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

图像膨胀腐蚀——opencv

图像腐蚀：图像二值化，将图像的灰度值根据阈值进行0，1处理得到的图像；卷积核，对应信号处理中的高低频滤波器。
snowpigppp·2024-01-29 03:18

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

6.如何对区域进行填充操作

read_image(Image,'egypt1')*对图像进行二值化处理，图像处理的前基本步骤*用于全局阈值分割图像，获取像素值介于MinGray和MaxGray的区域也可以说剔除图像内像素值高于一定值
baivfhpwxf2023·2024-01-28 23:44

Redis实现多种限流算法

一常见限流算法1固定窗口限流每一个时间段计数器，当计数器达到阈值后拒绝，每过完这个时间段，计数器重置0，重新计数。
yanerhao·2024-01-28 14:48

天体物理学信号做了LHC无法做到的事情：约束量子引力和弦论

如果某些量子引力或弦论模型是正确的，则超过某个能量阈值的光子将在通过宇宙传播时衰减。HAWC的合作团队刚刚对此进行了测试，发现没有这样的界限。
月影沙丘的故事·2024-01-28 12:09

MySQL架构演进-从主从复制到分库分表

从性能方面来说，由于关系型数据库大多数采用B+树类型索引，在数据量超过一定的阈值后，索引的深度增加导致对磁盘的随机IO次数增加，进而导致性能问题。从可用性方面来说，服
架构文摘·2024-01-28 11:50

聊聊MySQL架构演进：从主从复制到分库分表

从性能方面来说，由于关系型数据库大多数采用B+树类型索引，在数据量超过一定的阈值后，索引的深度增加导致对磁盘的随机IO次数增加，进而导致性能问题。从可用性方面来说，服
写代码的珏秒秒·2024-01-28 11:18

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

机器学习｜ROC曲线和AUC值

其中，ROC曲线全称为受试者工作特征曲线（receiveroperatingcharacteristiccurve），模型会计算出所判断事物为汉堡的概率，而这个时候还需要再设置一个阈值，使得计算出来的概率如果大于这个阈值
晓源Galois·2024-01-28 09:19

特征点匹配 harris

Harris角点检测算法分为以下三步：当窗口（局部区域）同时向x（水平）和y（垂直）两个方向移动时，计算窗口内部的像素值变化量E(x,y)；对于每个窗口，都计算其对应的一个角点响应函数R；然后对该函数进行阈值处理
潇洒哥611·2024-01-28 09:17

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

Gateway API 实践之（三）FSM Gateway 的限速

基于端口的限速：控制端口数据传输的速率，确保流量不超过设定的阈值。这通常用于防止网络拥堵和服务器过载。基于域名的限
Flomesh·2024-01-28 05:25

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

2021-11-26幸福的能力

或许因为这个原因，心中那个幸福的阈值调的的很低，并且悄悄的建了爱的储蓄罐。我就像是图四这个人，因为获得时间、获得暖意，而在很认真的储存
雀岛札记·2024-01-27 19:46

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

Tableau可视化技巧：如何在折线图中标注最大最小值（一）

很多时候我们希望能够在图中将一些特殊值，以突出一些重点数据，比如最大值/最小值/偏离阈值的值等等。本文及后续的文章就介绍几种常用图表的特殊值的标注方法。
Tableau入门·2024-01-27 13:36

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

Opencv C++ SIFT特征提取（单图像，多图像）+如何设置阈值+如何对文件夹进行批处理+如何设置掩膜裁剪影像

一、何谓SITF特征提取，它有什么作用？SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）是一种用于图像处理和计算机视觉的特征提取算法。由DavidLowe于1999年首次提出，它是一种非常有效的局部特征描述符，具有尺度不变性、旋转不变性和对部分遮挡的鲁棒性。SIFT特征提取的主要步骤包括：尺度空间极值检测（Scale-SpaceExtremaDetection）：通过不同
海棠RS·2024-01-27 10:27

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

Augmentation for small object detection

（2）小目标生成的Anchor与groundtruth之间的IoU较小，达不到IoU设定的阈值。（3）数据集中存在小目标图像较少，总体的小目标数量也不太够。
anycedo·2024-01-27 07:30

水文模型SWMM与LisFlood耦合（pdf文档、软件见资源）

构建研究regardingINP为ArcGISPro项目1.SWMM模型数据准备与参数设置1.子汇水区文件位于：beforeGenerateINP/generateSub.py（一级划分）问题：水文分析阈值划分随意
GISer_Jing·2024-01-27 04:04

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

Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step3特征选择

Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step3特征选择这里特征选择我采用了三种方法，基于方差阈值，主成分分析和ExtraTreesClassifier这三种方法进行特征选择，最后通过比较同一个模型的准确率和召回率来确定最后的一些特征
m0_51876286·2024-01-26 20:15

关联规则——Apriori算法与FP-Growth算法

Apriori算法•Apriori算法将发现关联规则的过程分为两个步骤：1、通过迭代，检索出事务数据库中的所有频繁项集，即支持度不低于用户设定的阈值的项集2、利用频繁项集构造出满足用户最小置信度的规则。
CYYUN·2024-01-26 19:33

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

HashMap扩容机制详解

目录1.扩容的触发条件2.扩容的具体步骤2.1计算新的容量2.2创建新的桶数组2.3将元素重新分配到新的桶数组中2.4更新容量和阈值3.与并发性能的关系4.扩容的性能优化5.总结HashMap是Java
达芬奇要当程序员·2024-01-26 12:40

基于物联网设计的水稻田智能灌溉系统(STM32+华为云IOT)

该系统能够通过水位传感器和温度传感器实时监测稻田的水位和水温，并根据设定的阈值自动控制水泵的
DS小龙哥·2024-01-26 12:47

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

浅议-动态范围控制（DRC）

Staticcurve1.静态曲线如下图2.matlab的DRC系统如下图所示：3.静态曲线方程3.1NT拐点计算3.2ET计算3.3CT计算3.4LT计算4增益计算5Xsc（dB）的计算：1.Threshold-阈值
littlezls·2024-01-26 10:37

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

AI模型压缩技术

剪枝方法可以基于参数的重要性进行选择，例如，通过设置阈值来删除小于该阈值的参数。量化（Quantization）：将
SugarPPig·2024-01-26 06:28

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

MySQL优化: CPU高 处理脚本 pt-kill脚本

为了避免程序无法访问，使用脚本监控CPU，当达到阈值时，使用pt-kill杀死匹配的sql，确保线上环境的正常运行。追加到脚本中的SQL，可以给开发人员，作为处理故障的切入点。
hh真是个慢性子·2024-01-26 03:13

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
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