逻辑回归

【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，多层感知机模型)

之前创作过心脏病预测研究文章如下：【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，逻辑回归模型)【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码,lightgbm模型)【ML】基于LSTM的心脏病预测研究
机器不学习我学习·2023-02-16 20:05

sklearn中的线性回归合集

引言：线性回归模型的种类有很多，如lasso回归、岭回归及逻辑回归等。同时，根据求解函数的不同，又可以衍生到线性分类。接下来将一一介绍。
冰冰ing·2023-02-07 11:02

集成学习、Bagging集成原理、随机森林构造过程、随机森林api与案例、boosting集成原理、梯度提升决策树(GBDT）、XGBoost与泰勒展开式

因此优于任何一个单分类的做出预测机器学习的两个核心任务集成学习中boosting和Bagging只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理bagging集成优点：Bagging+决策树/线性回归/逻辑回归
learning-striving·2023-02-07 11:58

数据科学代码填空与解析

文章目录线性回归与逻辑回归线性回归逻辑回归朴素贝叶斯模型例6-4-1(a)以鸢尾花数据预分析例6-4-1(b)鸢尾花的高斯-贝叶斯模型例6-4-1(c)鸢尾花的高斯-贝叶斯模型性能评价例6-4-2ROC
CMCJR·2023-02-07 11:19

逻辑回归python梯度下降_(二十五)案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)...

文章原创,最近更新：2018-05-25课程内容:Python实现逻辑回归与梯度下降策略我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。
weixin_39647458·2023-02-07 11:13

梯度下降求解逻辑回归

梯度下降求解逻辑回归来自唐宇迪——机器学习视频课的笔记。LogisticRegression逻辑回归首先先看一下理论部分：梯度下降：引入：当我们得到了一个目标函数后，如何进行求解？直接求解？
cyq136403·2023-02-07 11:35

机器学习算法（二）——基于决策树的分类预测 介绍分类应用原理+编程思路示例代码程序实践

通过上一篇机器学习算法（一）——逻辑回归简介分类应用原理+示例代码程序实践的学习，我们了解了机器学习的分类，学习了有监督学习中的分类问题算法——逻辑回归，这次我们来介绍第二种有监督学习中的分类问题算法—
青芒小智·2023-02-07 08:50

机器学习小组知识点39：广义线性模型（Generalized Linear Model）

逻辑回归（LogisticRegression）是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇，主要关注
Eric2016_Lv·2023-02-07 08:18

从逻辑回归推广到广义线性模型

1.引言前几天突然想复习一下逻辑回归算法，于是在网上搜了一些大神写的博客，收获很多，也让我想起之前看过AndrewNg的机器学习课程笔记，上面好像说过线性回归、逻辑回归、softmax回归可以统一为一种模型
Donnie-Chen·2023-02-07 08:46

数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23061最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标"字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病。数据集信息：目标:主要目的是预测给定的人是否有心脏病，借助于几个因素，如年龄、胆固醇水平、胸痛类型等。我们在这个问题上
·2023-02-07 00:00

机器学习方法总结

LR(逻辑回归)LR目标是寻找一个映射，将Z转换成0或1。可以使用阶跃函数，但是阶跃函数性质不好，不可导求解过于复杂，这里选用Sigmoid函数。
kongbaifeng·2023-02-06 19:01

spark 实现逻辑回归

importorg.apache.spark.sql.functions.{mean,udf}importorg.apache.spark.ml.feature.{IndexToString,StringIndexer,StringIndexerModel,VectorAssembler}importorg.apache.spark.sql.{DataFrame,SparkSession}impo
k_wzzc·2023-02-06 19:07

sklearn里的逻辑回归，随机森林及SVM应用于指数方向”预测“

原创文章第76篇，专注“个人成长与财富自由、世界运作的逻辑，AI量化投资”。backtrader代表传统量化，而qlib代表AI量化，二者的范式不同。backtrader擅长规则驱动，更像是传统技术分析的“自动化”版本，当然可以多进程搜索参数空间。但这些策略是无法“自我进化”的，它的进化还是取决于人，使用者自身经验的积累，对策略的改进。传统量化更像经验的规则表达，比如MACD为何是12，26，9，
AI量化投资实验室·2023-02-06 08:14

逻辑回归

逻辑回归逻辑回归是一种经典的二分类算法，它的决策边界可以是非线性的（包含高阶项）Sigmoid函数公式：，其中自变量取值为任意实数解释：将任意的输入映射到了[0,1]区间比如在线性回归中可以得到一个预测值
努力修炼的小小菜鸟·2023-02-06 02:32

深度神经网络实现解析

目前实现的代码包括逻辑回归、softmax回归、深度神经网络和卷
小生很忙·2023-02-06 00:34

特征筛选（1）——特征筛选Filter方法

当然，在此之后，我们首先尝试构建一些可解释性较强的模型来进行用户流失预测，即采用逻辑回归和决策树模型来进
Grateful_Dead424·2023-02-05 21:56

吴恩达机器学习（十五）分类、假设陈述、决策边界

我们将使用一个逻辑回归算法，先从只包含0和1两类分类问题开始。  这个例子中的训练集是对肿瘤进行恶性或良性分类得到的数据。  
计算机视觉从零学·2023-02-05 18:02

回归——岭回归

2、输入输出描述输入:自变量X至少一项或以上的定量变量或二分类定类变量，因变量Y要求为定量变量（若为定类变量，请使用逻辑回归）。输出:模型检验优度的结果，自变量对因变量的
路Lu727·2023-02-05 14:33

数据分析模型学习（二）——逻辑回归

数据分析模型学习（二）——逻辑回归在之前的的线性回归中，我们尝试用一个公式来描述数据的分布情况，这个公式可以概括如下：y=wwXX+by=wwXX+b根据我的理解，大部分的分类算法的模型根本上都是一个线性回归的模型
mumu0609·2023-02-05 14:32

MALLOWS模型平均-R代码

4.20更新每一行后面的注释是我写的，希望没写错，为后面的逻辑回归模型平均做铺垫。##ThisRfunctioncomputestheMallowsModelAv
parcaf·2023-02-05 14:56

多分类神经网络：Softmax回归

这两种方法非常有效，尤其是在逻辑回归做多分类的
L_bloomer·2023-02-05 10:32

B站刘二大人-Softmx分类器及MNIST实现-Lecture 9

Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人-线性回归Pytorch实现Lecture5B站刘二大人-多元逻辑回归
宁然也·2023-02-05 08:06

B站刘二大人-线性回归 Pytorch实现 Lecture 5

Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人-线性回归Pytorch实现Lecture5B站刘二大人-多元逻辑回归
宁然也·2023-02-05 08:06

B站刘二大人-多元逻辑回归 Lecture 7

Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人-线性回归Pytorch实现Lecture5B站刘二大人-多元逻辑回归
宁然也·2023-02-05 08:06

B站刘二大人-数据集及数据加载 Lecture 8

Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人-线性回归Pytorch实现Lecture5B站刘二大人-多元逻辑回归
宁然也·2023-02-05 08:06

B站刘二大人-线性回归及梯度下降 Lecture3

Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人-线性回归Pytorch实现Lecture5B站刘二大人-多元逻辑回归
宁然也·2023-02-05 08:36

聚类、缺失处理、特征分析——模型几个重要的处理过程（含案例实操）

在数据建模过程中，尤其是通过线性回归、逻辑回归等传统机器学习算法进行模型训练之前，往往需要对样本数据进行清洗，其中缺失值处理是一种常用方法。
番茄风控·2023-02-05 08:47

Lesson 5. 分类模型决策边界与模型评估指标（上）

文章目录一、决策边界（DecisionBoundary）基本概念与用途1.决策边界基本概念与绘制方法2.通过决策边界观察模型性能3.逻辑回归决策边界与模型可解释性二、逻辑回归决策边界绘制与使用方法1.定义决策边界绘制函数
虚心求知的熊·2023-02-05 03:33

Lesson 4.6 逻辑回归的手动实现

文章目录一、逻辑回归损失函数的梯度计算表达式二、创建分类数据集生成器1.手动创建分类数据2.创建分类数据生成器三、逻辑回归的手动实现四、逻辑回归的分类性能瓶颈与算法评价讨论完梯度下降的相关内容之后，接下来我们尝试使用梯度下降算法求解逻辑回归损失函数
虚心求知的熊·2023-02-05 03:32

机器学习（入门）：Kaggle和泰坦尼克号预测

如何使用逻辑回归进行预测？如何提交数据分析结果到Kaggle？学完本课程预计达到的效果：通过一个真实案例学会数据分析的整个过程，为后续其他的机器学习算法打下基础。内容大纲什么是Kaggle？
Rich_Billions·2023-02-04 22:13

（sklearn）机器学习（七）分类算法

：fromsklearn.neighbors#k-近邻算法fromsklearn.naive_bayes#贝叶斯fromsklearn.linear_model.LogisticRegression#逻辑回归
勇气在前·2023-02-04 18:06

机器学习实战（逻辑回归与二分类问题+网格模型交叉验证）

通过监督学习的方式，在给定的数据集训练下，可以预测出癌症是否为良性。其中原始数据集下载地址为：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/实战流程进入官网数据，可以看到数据的格式如下：（1）699条样本，共11列数据，第一列用语检索的id，后9列分别是与肿瘤相关的医学特征，最后一
__LazyCat__·2023-02-04 15:34

【最新全面】NLP新手学习指南

自然语言处理经典任务|学习自然语言处理技术数据结构与算法基础|时间复杂度、空间复杂度|斐波那契数列的时间和空间复杂度|动态规划算法|经典的DP问题|练习：DP问题的代码解法|专题：时序分析中的DTW算法机器学习基础-逻辑回归
和你在一起^_^·2023-02-04 13:21

吴恩达《深度学习专项》笔记+代码实战（二）：简单的神经网络——逻辑回归

这堂课要学习的是逻辑回归——一种求解二分类任务的算法。同时，这堂课会补充实现逻辑回归必备的数学知识、编程知识。学完这堂课后，同学们应该能够用Python实现一个简单的小猫辨别器。
大局观选手周弈帆·2023-02-04 13:54

吴恩达深度学习第一课-第二周笔记及课后编程题

逻辑回归（LogisticRegression）逻辑回归用于二分类（BinaryClassification），输出值为0-1范围内的实数。
Giraffeee_·2023-02-04 13:52

机器学习之——多类分类问题

在之前的博客中，我们讨论了逻辑回归模型(LogisticRegression)解决分类问题。但是我们发现，逻辑回归模型解决的是二分问题，即：模型的结果只有两个值，y=0ory=1。
郭三亿·2023-02-04 12:38

多分类问题

在前面介绍了二分类问题，逻辑回归可以很好的解决二分类问题。但是在现实生活中，存在着大量的多分类问题。下面就以鸢尾花数据集来学习如何实现多分类的任务。
xuechanba·2023-02-04 12:36

神经网络(Neural Networks)简介

文章目录前言一、神经网络的提出二、神经网络模型1.模型引入2.模型案例三、多类分类总结前言一、神经网络的提出线性回归和逻辑回归都只适合用于特征比较少的情况，当特征太多时，计算的负荷会非常大eg:训练一个模型来识别视觉对象
风间琉璃•·2023-02-04 09:34

使用卡方分箱进行数据离散化-python实现

我们经常疑惑，有些算法例如逻辑回归评分卡建模时为什么要用分箱技术。搞懂了离散化优点即可找到答案。离散化（Discretization）：将定量数据转化为定性数据的过程。
python机器学习建模·2023-02-04 09:48

基于鸢尾花数据集的传统机器学习模型效果对比

传统机器学习模型算法对比基于鸢尾花数据集的传统机器学习模型效果对比数据获取数据划分模型构建模型训练以及验证效果展示基于鸢尾花数据集的传统机器学习模型效果对比本文基于鸢尾花数据集进行训练，分别对逻辑回归、
IDONTCARE8·2023-02-04 08:08

100天搞定机器学习|Day9-12 支持向量机

机器学习100天|Day1数据预处理100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析100天搞定机器学习|Day3多元线性回归100天搞定机器学习|Day4-6逻辑回归100天搞定机器学习|Day7K-NN100
机器学习算法与Python实战·2023-02-03 23:26

深度解读隐语密态计算设备SPU

假设要用JAX写逻辑回归（SPU不依赖JAX，选择JAX因为简单），代码如下：importjaximportjax.numpyasjnpdefsigmoid(x):return1/(1+
·2023-02-03 17:58

4. Classification

不适用回归方法进行分类的原因：回归方法不能容纳具有两个以上类别的定性响应回归方法不能提供Pr(Y∣X)Pr(Y|X)Pr(Y∣X)的有意义估计逻辑回归逻辑回归不直接对响应变量Y进行建
weixin_47891244·2023-02-03 17:10

机器学习Sklearn Day6

2.3梯度下降：重要参数max_iter逻辑回归的数学目的是求解能够让模型最优化，拟合程度最好的参数θ的值，即求解能够让损失函数J（θ）最小化的θ值。
birdooo·2023-02-03 16:13

机器学习模型的艺术

例如逻辑回归评分卡模型中，要求踢除相关性较高变量，缺失率较高变量，踢除异常值，纠正模型多重共线性问题，
python风控模型·2023-02-03 15:48

Coursera公开课笔记: 斯坦福大学机器学习第七课“正则化”

TheProblemofOverfitting(过拟合问题)2)CostFunction(成本函数)3)RegularizedLinearRegression(线性回归的正则化)4)RegularizedLogisticRegression(逻辑回归的正
bestlove13141516·2023-02-03 14:26

吴恩达深度学习课程第一课 — 神经网络与深度学习

神经网络1.2.用神经网络进行监督学习（SupervisedLearningwithNeuralNetworks）2.神经网络基础（BasicsofNeuralNetworkProgramming）2.1.逻辑回归
你的莽莽没我的好吃·2023-02-03 11:10

逻辑回归sklearn实现

LogisticRegressionclasssklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,random_state=None,solver='liblinear',ma
kity_8322·2023-02-03 11:31

python 逻辑回归准确率是1_机器学习之利用Python进行逻辑回归分析

前言：回归和分类方法是机器学习中经常用到的方法，本文首先介绍这两种方法的区别和联系，然后对分类方法中逻辑回归的用法进行较详细的说明(包括其基本原理及评估指标)，最后结合案例介绍如何利用Python进行逻辑回归分析
weixin_34755947·2023-02-03 10:51

特征工程——数据的标准化（Z-Score,Maxmin,MaxAbs,RobustScaler,Normalizer）

比如线性回归模型、逻辑回归模型或包含矩阵的模型，它们会受到输入尺度(量纲)的影响。相反，那些基于树的模型则根本不在乎输入尺度(量纲)有多大。如果模型对输入特征的尺度(量纲)很敏感，就需要进行特征缩放。
PresleyR·2023-02-03 09:04
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