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逻辑回归
朴素贝叶斯
对于大多数的分类算法,比如决策树,KNN,
逻辑回归
,支持向量机等,他们都是判别方法,但是朴素贝叶斯却是生成方法。朴素贝叶斯分类算法核心算法:贝叶斯公式。
owolf
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2023-12-19 19:46
支持向量机(SVM):高效分类的强大工具
文章目录前言1.SVM的基本原理1.1核心思想1.2支持向量1.3最大化建模1.4松弛变量1.5核函数2.SVM与
逻辑回归
的区别和联系2.1区别2.2联系3.SVM的应用领域3.1图像分类3.2文本分类
_用户昵称_
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2023-12-19 06:34
机器学习
支持向量机
分类
算法
机器学习
【机器学习】线性模型-logistic 回归
一、逻辑(logistic)回归原理1.1
逻辑回归
的数学原理1.2logistic回归的L2正则化原问题1.3
逻辑回归
的L2正则化原问题使用可信域牛顿法求解1.4logistic回归L2正则化的对偶问题
十年一梦实验室
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2023-12-19 05:49
机器学习
回归
人工智能
数据挖掘
算法
逻辑回归
的介绍和应用
逻辑回归
的介绍
逻辑回归
(Logisticregression,简称LR)虽然其中带有"回归"两个字,但
逻辑回归
其实是一个分类模型,并且广泛应用于各个领域之中。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
·
2023-12-18 22:55
逻辑回归
算法
机器学习
notes2
机器学习ROC曲线、AUC、PR曲线等决策树,ID3、C4.5、CART决策树,随机森林、Adaboost、GBDT决策树,XGBoost、LightGBM
逻辑回归
,L1L2正则化熵,KL散度,交叉熵micro-f1
lym94
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2023-12-18 14:53
Logistic Regression——
逻辑回归
1.为什么需要
逻辑回归
在前面学习的线性回归中,我们的预测值都是任意的连续值,例如预测房价。除此之外,还有一个常见的问题就是分类问题,而
逻辑回归
是一个解决分类问题的模型,其预测值是离散的。
搁浅丶.
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2023-12-18 07:15
机器学习与深度学习
逻辑回归
算法
机器学习
Support Vector Machine(SVM)——支持向量机
1.从
逻辑回归
到SVM回顾一下
逻辑回归
的模型然后经过sigmoid函数得到预测y=1的概率,sigmoid函数如下图对于单个样本来说损失函数如下当一个输入的真实标签为1时,损失函数就只剩,如左图所示,我们想要让
搁浅丶.
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2023-12-18 07:05
机器学习与深度学习
支持向量机
算法
机器学习
机器学习之回归算法-
逻辑回归
一、概述1.1、概念是一种名为“回归”的线性分类器,是由线性回归变化而来的,一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。1.2、按预测标签的数据类型分连续型变量:通过线性回归方程z,线性回归使用输入的特征矩阵X来输出一组连续型的标签值y_pred,以完成各种预测连续型变量的任务(比如预测产品销量,预测股价等等)离散型变量:通过Sigmoid函数变换,线性回归方程z变换为g(z),使得模型的值分布在(0
辣椒种子
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2023-12-18 04:45
机器学习
机器学习
回归
逻辑回归
度量深度学习模型深度的方法
第一种方式基于评估架构所需执行的顺序指令的数目,深度取决于我们视为计算的步骤如下图所示:左边我们把乘法、加法、Sigmoid函数作为一个计算步骤,那么左图模型的深度为3;右边我们将左图的步骤视为一个整体
逻辑回归
月光_a126
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2023-12-17 20:03
机器学习笔记
关键词:数据模型预测2.机器学习算法分类2.1监督学习数据集有标签监督学习三要素:模型算法策略2.1.1分类classification离散型数据常用算法:Knn,朴素贝叶斯,svm,决策树与随机森林,
逻辑回归
偏偏偏执先生
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2023-12-17 17:40
逻辑回归
正则化
逻辑回归
正则化在处理具有多个特征且特征可能共线性(即特征之间高度相关)的数据集特别有用。下面用一个例子说明什么是正则化:假设你在厨房准备一顿饭,你的目标是做出美味又不过分油腻的菜肴。
ShawnWeasley
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2023-12-17 17:46
AI
逻辑回归
算法
机器学习
逻辑回归
原理及代码
逻辑回归
原理线性回归主要用于预测连续的数值输出,基于线性关系模型,其目标是最小化实际值和预测值之间的差异。
ShawnWeasley
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2023-12-17 17:45
AI
逻辑回归
算法
机器学习
逻辑回归
代价函数
逻辑回归
的代价函数通常使用交叉熵损失来定义。这种损失函数非常适合于二元分类问题。本篇来推导一下
逻辑回归
的代价函数。
ShawnWeasley
·
2023-12-17 17:14
AI
逻辑回归
算法
机器学习
推荐Rerank二次重排序算法
比如用
逻辑回归
、随机森林、神经网络等来预测这个商品被点击或者被购买的可能性的概率,用的模型都是同一个,预测的时候是对特征转换做同样的处理。一般封装一个通用方法供离线和在线场景调用。
充电了么
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2023-12-17 06:53
深度神经网络中的激活函数
简介线性模型是机器学习领域中最基本也是最重要的工具,以
逻辑回归
和线性回归为例;在真实情况中,我们往往会遇到线性不可分问题(例如XOR异或函数),需要非线性变换对数据的分布进行重新映射。
nlpming
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2023-12-16 20:06
Course3-Week2-推荐系统
Course3-Week2-推荐系统文章目录Course3-Week2-推荐系统1.推荐机制的问题引入1.1预测电影评分1.2数学符号2.协同过滤算法2.1协同过滤算法-线性回归2.2协同过滤算法-
逻辑回归
虎慕
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2023-12-16 01:44
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机器学习-吴恩达
推荐算法
人工智能
深度学习
十大机器学习算法
20181214373学院:广研院【原文链接】MachineLearning:十大机器学习算法-知乎(zhihu.com)【嵌牛导读】本文对基础的机器学习算法做了一个简单介绍【嵌牛鼻子】线性回归支持向量机k-近邻
逻辑回归
决策树
哦O
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2023-12-15 23:32
斯坦福机器学习 Lecture5 (判别学习算法、GDA 高斯判别分析,skip)
讲解GDA(高斯判别分析)目前我们学习的所有学习算法(线性回归和
逻辑回归
和广义线性模型)被称为判别学习算法(discriminative)今天要讲生成学习算法TODO:here
shimly123456
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2023-12-15 22:06
斯坦福机器学习
机器学习
人工智能
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
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2023-12-15 19:50
chatGPT
人工智能
算法
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
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2023-12-15 18:18
机器学习
Python
机器学习
算法
人工智能
sklearn
machine
learning
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
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2023-12-14 23:48
机器学习
机器学习
分类
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
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2023-12-14 22:10
机器学习
机器学习
回归
人工智能
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
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2023-12-14 20:52
深度学习
神经网络
人工智能
python
机器学习
pytorch
【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
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2023-12-14 19:27
机器学习
逻辑回归
分类
算法
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
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2023-12-14 18:34
机器学习
逻辑回归
[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
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2023-12-14 17:01
深度学习
pytorch
人工智能
【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
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2023-12-06 22:37
python科研数据处理及绘图
统计计量
逻辑回归
优势比
分类变量
论文
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
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2023-12-06 14:07
Prism9
GraphPad
Prism
GraphPad
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
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2023-12-05 09:01
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机器学习-吴恩达
神经网络
人工智能
深度学习
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
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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
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2023-12-03 19:49
机器学习
机器学习
python
人工智能
支持向量机
算法
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
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2023-12-03 17:50
机器学习
逻辑回归
人工智能
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
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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○
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2023-12-03 12:26
numpy
神经网络
人工智能
机器学习
【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
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2023-12-03 08:19
100天精通Python
机器学习
python
人工智能
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
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2023-12-03 03:29
Data
Structures
and
Algorithms
算法工程师
面经
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机器学习
深度学习
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○
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2023-12-02 22:04
神经网络
人工智能
深度学习
机器学习
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○
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2023-12-02 22:34
逻辑回归
numpy
算法
机器学习
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○
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2023-12-02 22:33
逻辑回归
算法
机器学习
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○
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2023-12-02 22:33
逻辑回归
算法
机器学习
正则表达式
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
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2023-12-02 21:50
机器学习
机器学习
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
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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
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2023-12-01 15:17
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
【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
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2023-12-01 15:39
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
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
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2023-12-01 15:33
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机器学习-吴恩达
分类
数据挖掘
人工智能
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
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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
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2023-12-01 08:19
r语言
回归
开发语言
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
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2023-11-30 02:58
人工智能
机器学习
逻辑回归
逻辑斯蒂回归导函数推导
逻辑回归梯度下降公式推导
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~
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2023-11-30 01:27
机器学习
python
机器学习
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~
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2023-11-30 01:57
机器学习
python
机器学习
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