逻辑回归第7页

人工智能（AI）领域广泛使用的关键算法及其解决的问题列出计算机中各种算法及对应解决的实际问题

逻辑回归（LogisticRegression）:问题：用于二分类问题，预测一个事件发生的概率。

小黄人软件·2023-12-15 19:50

机器学习算法应用场景与评价指标

常用的算法包括逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林、梯度提升机等。2.多元分类问题当你的

数据科学知识库·2023-12-15 18:18

机器学习-分类问题

前言《机器学习-回归问题》知道了回归问题的处理方式,分类问题才是机器学习的重点.从数据角度讲,回归问题可以转换为分类问题的微分逻辑回归逻辑回归（LogisticsRegression）,逻辑回归虽然带有回归字样

懒猫gg·2023-12-14 23:48

机器学习---逻辑回归算法

1、逻辑回归逻辑回归又叫logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型。

30岁老阿姨·2023-12-14 22:10

深度学习——第5章神经网络基础知识

第5章神经网络基础知识目录5.1由逻辑回归出发5.2损失函数5.3梯度下降5.4计算图5.5总结在第1课《深度学习概述》中，我们介绍了神经网络的基本结构，了解了神经网络的基本单元组成是神经元。

曲入冥·2023-12-14 20:52

【教程】逻辑回归怎么做多分类

目录一、逻辑回归模型介绍1.1逻辑回归模型简介1.2逻辑回归二分类模型1.3逻辑回归多分类模型二、如何实现逻辑回归二分类2.1逻辑回归二分类例子2.2逻辑回归二分类实现代码三、如何实现一个逻辑回归多分类

wwcsd2018001·2023-12-14 19:27

逻辑回归的损失函数和目标函数

损失函数逻辑回归通常使用对数损失函数（LogLoss），也称为逻辑损失或交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）。

NLP_wendi·2023-12-14 18:34

[PyTorch][chapter 6][李宏毅深度学习][Logistic Regression]

逻辑回归根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率，由于结果是一个概率，因此因变量的范围在0和1之间。[3]例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。

明朝百晓生·2023-12-14 17:01

【数学建模】统计领域的逻辑回归（分类变量相关性检验、优势比OR、包含分类变量的多元逻辑回归）

统计领域的逻辑回归0指导方针1分类变量之间的相关性检验1.1分类变量相关性的示例1.2列联表分析1.3信用风险建模案例1.3.1制作两分类变量交叉表并求解交叉频率1.3.2相关性判定1.3.3p值与显著性水平

lys_828·2023-12-06 22:37

GraphPad Prism 9 for mac/win，新增超强大功能！重大更新！

新功能将你的分析和绘图带向新的维度新的分析：主成分分析（PCA）新的分析：主成分回归（PCR）新的图形：从多元变量数据绘制气泡图新的图形：从t检验生成评估图扩展的分析：多元t检验选项（配对，非参数，等等）扩展的分析：从多元线性回归和多元逻辑回归中做插值提升数据表列数上限对多变量数据表的大量改进自动向图形中增加多重比较结果

科研小行星·2023-12-06 14:07

Course2-Week2-神经网络的训练方法

1.1TensorFlow实现1.2损失函数和代价函数的数学公式2.其他的激活函数2.1Sigmoid激活函数的替代方案2.2如何选择激活函数2.3为什么需要激活函数3.多分类问题和Softmax函数3.1多分类问题3.2逻辑回归的推广

虎慕·2023-12-05 09:01

Andrew Ng ML(4)——过拟合&正则化

overfitting(过拟合)特征过多会导致过拟合（或者说训练样本太少）线性回归中的过拟合逻辑回归中的过拟合Q：如何解决过拟合？

tmax·2023-12-04 02:50

机器学习笔记(九)——手撕支持向量机SVM之间隔、对偶、KKT条件详细推导

可能有的伙伴会想到上一篇文章讲到的逻辑回归拟合决策边界，这肯定是一种不错的方法，本文所讲的SVM也是可以解决这种分类问题的；既然都是分类算法，所以通过一个例子可以比对出二者的相同点和不同点。超平面

奶糖猫Esong·2023-12-03 19:49

机器学习中的逻辑回归模型（代码分析）

逻辑回归函数中，若继续使用线性回归模型中的代价函数，由于逻辑回归函数非凸的特性，其求不出局部最小值，故需要引入新的代价函数，损失函数（lossfuction），下图右侧为逻辑回归模型的代价函数，想让不能用梯度下降法

王凯铭893·2023-12-03 17:50

学习计划

学习标准-理解公式，会推导公式3、pandas、numpy，scipy学习4、a-算法理论:简单线性回归，多元线性回归，回归里面的梯度下降方法b-分类算法:逻辑回归，决策树，支持向量机c-聚类算法:kmeans

黏小莲·2023-12-03 15:21

numpy实现神经网络

到目前为止我们都是初始所有参数为0，这样的初始方法对于逻辑回归来说是可行的，但是对于神经网络来说是不可行的。如果我们令所有的初始参数都为0，这将意味着我们第二层的所有激活单元都会有相同的值。

小小程序○·2023-12-03 12:26

【100天精通Python】Day73：python机器学习入门算法详解与代码示例

目录1.监督学习算法：1.1线性回归（LinearRegression）：1.2逻辑回归（LogisticRegression）：1.3决策树（DecisionTree）：1.4支持向量机（SupportVectorMachine

LeapMay·2023-12-03 08:19

算法工程师面试八股（搜广推方向）

文章目录机器学习线性和逻辑回归模型逻辑回归二分类和多分类的损失函数二分类为什么用交叉熵损失而不用MSE损失？

贪钱算法还我头发·2023-12-03 03:29

神经网络表述(Neural Networks: Representation)

神经网络表述(NeuralNetworks:Representation)1非线性假设我们之前学的，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。

小小程序○·2023-12-02 22:04

逻辑回归使用Numpy实现逻辑回归

使用Numpy实现逻辑回归sigmoid函数g(z)=1(1+e−z)g(z)=\frac{1}{(1+e^{−z})}g(z)=(1+e−z)1#sigmoid函数defsigmod(z):return1

小小程序○·2023-12-02 22:34

逻辑回归与正则化逻辑回归、激活函数及其代价函数

逻辑回归、激活函数及其代价函数线性回归的可行性对分类算法，其输出结果y只有两种结果{0，1}，分别表示负类和正类，代表没有目标和有目标。

小小程序○·2023-12-02 22:33

逻辑回归正则化

正则化过拟合问题对于模型，如果一个模型对于数据的偏差很大，不能能够很好的拟合数据的分布，称为欠拟合，或者说这个算法具有高偏差的特性。如果一个模型虽然可以穿过所有的数据点，但是其图像波动很大，其同样也不能描述数据的分布，（其数据的分布是无法被泛化处理），称为过拟合，或者说这个算法具有高方差的特性。在这种情况下，模型的参数过于多（有可能代价函数正好为0），以至于可能没有足够多的数据去约束它来获得一个假

小小程序○·2023-12-02 22:33

特征重要性分析有那些方法?

逻辑回归系数：逻辑回归中，特征的系数表示特征对分类的贡献。岭回归和LASSO回归系数：这些正则化方法可以减小不重要的特征的系数，从而筛选出重要特征。树模型：决策树：通过树的节点分

XF鸭·2023-12-02 21:50

人工神经网络（ANN）及BP算法

图中圆圈可以视为一个神经元（又可以称为感知器）设计神经网络的重要工作是设计hiddenlayer，及神经元之间的权重添加少量隐层获得浅层神经网络SNN；隐层很多时就是深层神经网络DNN1.2从逻辑回归到神经元

逍遥_yjz·2023-12-02 14:51

机器学习——逻辑回归

@[TOC]机器学习——逻辑回归逻辑回归逻辑回归定义：基于多元线性回归的分类算法，在多元线性回归的基础上，把结果缩放在0-1之间。

SF-FCZ·2023-12-01 15:17

【机器学习】线性模型之逻辑回归

文章目录逻辑回归Sigmoid函数概率输出结果预测值与真实标签之间的并不匹配交叉熵逻辑回归模型梯度下降逻辑回归模型求解编程求解sklearn实现，并查看拟合指标逻辑回归逻辑回归是一种广义线性模型，形式上引入了

撕得失败的标签·2023-12-01 15:39

Course1-Week3-分类问题

Course1-Week3-分类问题文章目录Course1-Week3-分类问题1.逻辑回归1.1线性回归不适用于分类问题1.2逻辑回归模型1.3决策边界2.逻辑回归的代价函数3.实现梯度下降4.过拟合与正则化

虎慕·2023-12-01 15:33

用于点击率预测的多视图功能传输笔记

目前现行的点击率预估模型如：线性逻辑回归（LR），但它无法提取少量的组合特征。继LR之后，还提出了因子分解机（FM）算法，它虽然改善了组合特征的LR问题。然而，它只考虑二阶交叉特征。

三块给你买麻糬_31c3·2023-12-01 11:35

R语言回归分析常见报错

1.解决R语言出现“二进列运算符中有非数值参数”的错误做逻辑回归时出现上述报错，检查后发现，是因为response因变量的类型为char，无法直接进行回归分析。

thisis_redbrick·2023-12-01 08:19

人工智能基础_机器学习045_逻辑回归的梯度下降公式推导_更新公式---人工智能工作笔记0085

然后我们上面有了逻辑回归的损失函数,以后,我们再来看逻辑回归的梯度下降公式可以看到上面是逻辑回归的梯度下降公式,这里的阿尔法是学习率,这里的后面的部分是梯度也就是步长,这个阿尔法是,通过调节这个来控制梯度下降的快和慢对吧然后我们再来看逻辑回归可以看到这里上面是

脑瓜凉·2023-11-30 02:58

吴恩达机器学习课后作业Python实现 03 Multi-class Classification & Neural Network

文章目录题目描述数据集介绍逻辑回归（多元分类）神经网络题目描述在本练习中，将使用逻辑回归和神经网络来识别手写数字(从0到9)。

shy~·2023-11-30 01:27

吴恩达机器学习课后作业Python实现 02 Logistic Regression

文章目录逻辑回归正则化逻辑回归逻辑回归题目描述设想你是某大学相关部分的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。

shy~·2023-11-30 01:57

一文详解人工智能：线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM)

简介：在人工智能领域，线性回归、逻辑回归和支持向量机是常见的机器学习算法。本文将详细介绍这三种算法的原理和应用，并提供相应的代码示例。

RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

机器学习K近邻算法

K近邻算法与逻辑回归不同的是:K近邻可以解决多分类问题，而逻辑回归是解决二分类问题的（但是工作当中逻辑回归用的还是比较多的）我之所以建议学习机器学习先学K近邻算法，是因为大多数算法需要数学方面的基础特别多

可爱的泥鳅·2023-11-29 07:31

机器学习：线性回归与逻辑回归

一、单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)以预测住房价格为例子，单变量线性回归是指只有一个特征（输入变量），这里以房子的大小来预测房价。假使我们回归问题的训练集（TrainingSet）如下表所示：将要用来描述这个回归问题的标记如下:代表训练集中实例的数量代表特征/输入变量；代表目标变量/输出变量；(,)代表训练集中的实例；((),())代表第个观察实例；

passerby58·2023-11-28 17:35

人工智能与神经元的内容梳理（持续更新）

《DeepLearning》四、社区与资源五、工具与框架六、学习路径1.逻辑回归,线性回归2.损失函数七、相关论文[^1]一.计算机视觉相关(ComputerVisionRelatedSurveys)A

妇男主任·2023-11-28 15:23

机器学习的复习笔记1

常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归、支持向量机等。无监督学习：与监督学习不同，无监督

大滑稽儿·2023-11-28 15:18

机器学习入门之逻辑回归：泰坦尼克号生存预测

前言小白的机器学习的入门必备项目科赛网上有着这个项目详细的讲解对小白十分友好1.了解项目概况RMS泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日，在她的处女航中，泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没，在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会，并为船舶制定了更好的安全规定。造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够的救生艇。尽管幸存下沉有一些运气

阿斯顿820·2023-11-28 01:32

知识补给站20230419-20230421

10.贷款五级分类11.B端业务和C端业务（参考人人都是产品经理的文章）12.欺诈检测-多分类13.过拟合14.广义线性模型15.经验风险+结构风险16.极大似然估计-求最优参数17.逻辑回归18.混淆矩阵

Charming&M·2023-11-27 16:45

自己动手写随机森林（Random Forest）

比如，统计学最爱的逻辑回归直线，它只有这2个变量，就是这条直线的斜率，

A君来了·2023-11-27 07:02

无标题文章

>Byjoey周琦本文将首先简单介绍指数族分布，然后介绍一下广义线性模型（generalizedlinearmodel,GLM),最后解释了为什么逻辑回归（logisticregression,LR)是广义线性模型的一种

joeyqzhou·2023-11-27 04:35

机器学习 day13（正则化，线性回归的正则化，逻辑回归的正则化）

1.正则化的思想如果特征的参数值更小，那么对模型有影响的特征就越少，模型就越简单，因此就不太容易过拟合如上图所示，成本函数中有W₃和W₄，且他们的系数很大，要想让该成本函数达到最小值，就得使W₃和W₄接近0，从而消除它们对成本函数的影响，最后我们就得出一个接近二次函数（左边图片）的成本函数2.正则化的一般形式通常，一个模型有很多特征，我们不知道哪个特征的参数重要，哪个特征的参数我们需要缩小或惩罚。

丿罗小黑·2023-11-26 22:17

正则化、线性回归、逻辑回归

0、引出最左边的模型最高次项为一次，此时模型是一条直线；直观的观察样本点（红色×）的趋势，我们发现该模型并不能很好的拟合两者的关系（事实上，随着房子面积增大，住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓，而不是无限递增）。此类情况称为欠拟合。最右边的模型最高次项为四次，此时模型从表面看上去很好的拟合了样本点，但实际上这是一条非常难看的曲线，不断的波动。可以想象得到，当一个新的样本需要预测时，该模型的结

MinJinFan·2023-11-26 22:44

正则化线性回归与正则化逻辑回归

1.TheProblemofOverfitting1还是来看预测房价的这个例子，我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但是，实际上这并不是一个很好的模型。我们看看这些数据，很明显，随着房子面积增大，住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓。因此线性回归并没有很好拟合训练数据。我们把此类情况称为欠拟合(underfitting)，或者叫作叫

matuoxifan·2023-11-26 22:13

NLP基础：逻辑回归（LR）详解与实战

NLP基础：逻辑回归（LR）详解与实战1.逻辑回归（LogisticRegression）简介2.逻辑回归优化算法推导2.1梯度下降法（GradientDescent）2.2随机梯度下降法2.3mini-batch

CQU-XJTU-Mr. Wu·2023-11-26 13:01

解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM

3、逻辑回归算法3.1什么是逻辑函数?3.2逻辑回归可以用于多类分类吗？3.3如何解释逻辑回归中的系数？4、支持向量机（SVM）算法4.1优点4.2缺点5、结语1、机器学习算法简介机器学习算法是一种基

春人.·2023-11-26 10:18

斯坦福机器学习 Lecture3

卧槽，吴恩达讲得太好了22:20-41:00接下来我们看交叉熵（逻辑回归）推导逻辑回归定义交叉熵推导今天的机器学习就学到这里，先做作业TODO:here

shimly123456·2023-11-26 05:51

吴恩达机器学习作业2（python）

git参考（课程+代码+作业）代码不包括画图部分逻辑回归op.minimize高级算法计算代价最小值importnumpyasnpimportscipy.optimizeasop#逻辑回归，分类问题#梯度下降

之江小林·2023-11-25 16:57

吴恩达机器学习作业3（python）

git参考（课程+代码+作业）代码不包括画图部分逻辑回归importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltimportscipy.ioassioimportmathimportscipy.optimizeasop