逻辑回归第9页

python手写函数与调用库分别实现逻辑回归与线性回归

逻辑回归使用uci数据集中的data_banknote_authentication数据进行逻辑回归。数据集：代价cost:最终目标是要求出使得J(theta)最小时theta的值。

你今天学习了嘛·2023-11-16 10:00

机器学习和深度学习领域的算法和模型

机器学习和深度学习领域有许多算法和模型，以下是一些常见的算法和模型：线性回归（LinearRegression）逻辑回归（LogisticRegression）决策树（DecisionTree）随机森林

超级大超越·2023-11-16 02:35

吴恩达机器学习12-支持向量机

首线复习逻辑回归：预测结果如下：代价函数如下：而支持向量机则是用折线来代替：故对比两者可得到对应的优化目标：min⁡θ1m[∑i=1my(i)(−log⁡hθ(x(i)))+(1−y(i))((−log⁡

小y同学在学习·2023-11-15 21:59

吴恩达机器学习----支持向量机

（共18章，其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了）第十二章支持向量机(SupportVectorMachine)1、优化目标与逻辑回归和神经网络相比，支持向

huapusi·2023-11-15 21:29

吴恩达机器学习笔记26-样本和直观理解1（Examples and Intuitions I）

在普通的逻辑回归中，我们被限制为使用数据中的原始特征?1,?2,...,??，我们虽然可以使用一些二项式项来组合这些特征，但是我们仍然受到这些原始特征的限制。

weixin_34221773·2023-11-15 21:58

吴恩达《机器学习》8-5-＞8-6:特征与直观理解I、样本与值观理解II

相对于普通的逻辑回归，在使用原始特征x1,x2,...,xn时受到一定的限制。虽然可以使用一些二项式项来组合这些特征，但仍然受到原始特征的限制。在神经网络中，原始特征仅作为输入层存在。

不吃花椒的兔酱·2023-11-15 21:18

怎样通俗易懂理解Bagging和随机森林

首先我们先来讲一点预备知识，机器学习有很多进行分类和回归的预测方法（模型），而例如分类的KNN、逻辑回归与

Python和数据分析·2023-11-15 17:45

机器学习6：逻辑回归

给定以下训练数据集：我们定义逻辑回归模型的假设函数和损失函数。

Blossom i·2023-11-14 10:47

13. 机器学习——回归

线性回归逻辑回归逻辑回归和Lasso回归本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。

qq_32468785·2023-11-14 08:15

python算法中的机器学习算法之监督学习知识点（详解）

目录学习目标：学习内容：Ⅰ.线性回归（LinearRegression）Ⅱ.逻辑回归（LogisticRegression）

除不掉的灰色·2023-11-14 05:27

逻辑回归癌症病人预测与不均衡样本评估指标

逻辑回归：逻辑回归是一种用于分类问题的机器学习算法。它基于线性回归模型，通过将输入特征与权重进行线性组合，并将结果通过一个称为sigmoid函数的激活函数映射到0和1之间的概率值来进行分类

Aqiyou859·2023-11-13 08:23

逻辑回归-癌症病预测与不均衡样本评估

代码破碎真君·2023-11-13 08:18

【读书笔记-＞推荐系统】02-01 协同过滤

02-01协同过滤思维导图纲要这章主要介绍的是机器学习推荐系统的模型，例如协同过滤（CollaborativeFiltering,CF)、逻辑回归(LogisticRegression,LR),进化到因子分解机

小明2766·2023-11-13 01:44

PyTorch技术和深度学习——三、深度学习快速入门

torch.nn模块构建线性回归模型1）使用torch.nn.Linear训练线性回归模型2）使用torch.nn.Sequential类训练线性回归模型3）使用torch.nn.Module训练线性回归模型3.逻辑回归

千里之行起于足下·2023-11-13 00:19

100天精通风控建模(原理+Python实现)——第1天：什么是风控建模？

风控建模整体流程 逻辑回归三部曲——逻辑回归和sigmod函数的由来 逻辑回归三部

阿黎逸阳·2023-11-12 22:29

DeepRS(001)--FM模型理论与实践

文章目录DeepRS(001)--FM模型理论与实践FM背景one-hot困境FM模型代码参考文献DeepRS(001)–FM模型理论与实践FM背景在传统的逻辑回归等相关变种模型中均认为特征是相互独立的

召唤师的峡谷·2023-11-12 16:46

FM模型与POLY2模型

首先对于参数量级，由线性模型到多项式模型到FM模型参数量级变化为：n–>n*n–>kn(kkn线性模型回归问题我们一般使用的比较见得baseline就是线性回归，二元分类问题就是逻辑回归LR。

weixin_43209472·2023-11-12 16:32

练手项目——Click-Through Rate Prediction 逻辑回归

系统环境：操作系统：Windows8.164-bitCPU：Inteli7-4200HQ3.60GHzRAM：8GBGPU:GeForceGTX970M(CUDA10.1)目录读取数据Filedescriptions：Datafields：数据预处理特征离散/因子化训练小部分特征训练全特征训练选择部分特征标准化模型调参库环境：importpandasaspdimportseabornassnsim

XuZhiyu_·2023-11-12 14:21

神经网络（第二周）

一、简介1.1需求预测示例1.1.1逻辑回归算法根据价格预测商品是否畅销。

叫小侯的小白程序员·2023-11-12 14:47

吴恩达机器学习8-神经网络介绍

吴恩达机器学习8-神经网络介绍1.神经网络引入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y同学在学习·2023-11-12 13:25

吴恩达机器学习--神经网络概述

假如我们只选用灰度图片，每个像素则只有一个值，我们可以选取图片上的两个不同位置上的两个像素，然后训练一个逻辑回归算法利用这两个像素的值来判断图片上是否是汽车。

weixin_40025586·2023-11-12 13:24

吴恩达《机器学习》8-1-＞8-2:非线性假设、神经元和大脑

一、非线性假设在之前学到的线性回归和逻辑回归中，存在一个缺点，即当特征数量很多时，计算的负荷会变得非常大。

不吃花椒的兔酱·2023-11-12 13:20

如何用sklearn对随机森林调参

://zhuanlan.zhihu.com/p/126288078Author：陈罐头一、概述sklearn是目前python中十分流行的用来实现机器学习的第三方包，其中包含了多种常见算法如：决策树，逻辑回归

赵孝正·2023-11-12 10:17

100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林

机器学习算法与Python实战·2023-11-12 07:11

数据分析实战 | 逻辑回归——病例自动诊断分析

目录一、数据及分析对象二、目的及分析任务三、方法及工具四、数据读入五、数据理解六、数据准备七、模型训练八、模型评价九、模型调参十、模型预测一、数据及分析对象CSV文件——“bc_data.csv”数据集链接：https://download.csdn.net/download/m0_70452407/88524905该数据集主要记录了569个病例的32个属性，主要属性/字段如下：（1）ID：病例的

天下弈星~·2023-11-11 23:25

Python数据分析与机器学习18- 逻辑回归项目实战2-样本不均匀解决方案

文章目录一.样本不均匀带来的影响二.处理样本不均衡问题的方法2.1权重法2.2采样法三.实例3.1下采样3.2SMOTE方法参考：一.样本不均匀带来的影响我们从样本数据中知道，正常的交易数据有2.8w左右数据，异常的交易数据有492，正常的交易数据与异常交易数据差距非常大，这样会导致我们模型的效果不佳。下面我们来列举一个案例:代码:importpandasaspdimportmatplotlib.

只是甲·2023-11-11 22:45

机器学习推导+python实现（八）：线性可分支持向量机

本节代码的实现部分参考机器学习实验室内容安排线性回归（一）、逻辑回归（二）、K近邻（三）、决策树值ID3（四）、CART（五）、感知机（六）、神经网络（七）、线性可分支持向量机（八）、线性支持向量

明曦君·2023-11-11 18:04

机器学习笔记（三）

枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

机器学习实战——《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》

跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战一、基础部分二、信用卡欺诈检测实战——监督学习2.1下采样与过采样2.1.1过采样数据生成策略SMOTE2.2逻辑回归2.3分类结果混淆矩阵2.4过采样实战2.5

躬身入世，以生证道·2023-11-11 10:40

深度学习笔记（02）：神经网络的输入和输出

logistics回归，逻辑回归问题。图像在计算机中如何保存？要保存一张图像，要保存三个独立矩阵，对应三原色通道。如果输入图像大小是64×64大小的，那个矩阵的大小也是64×64的，而且是3个矩阵。

qq_36346625·2023-11-11 10:57

一篇超详细的pytorch基础语法讲解及理论推导（一）

张量-线性回归-自动求导-逻辑回归来源：投稿来源：阿克西编辑：学姐1pytorch简介PyTorch是2017年1月FAIR（FacebookAIResearch）发布的一款深度学习框架。

深度之眼·2023-11-11 04:43

吴恩达机器学习7-正则化

在逻辑回归中也是如此：

小y同学在学习·2023-11-10 17:03

吴恩达机器学习（十七）过拟合、正则化下的代价函数

文章目录1.过拟合2.正则化下的代价函数1.过拟合包插线性回归和逻辑回归等的几种学习算法能够有效解决许多问题，但是当它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过度拟合的问题，导致它们表现欠佳。

计算机视觉从零学·2023-11-10 17:33

欠拟合过拟合正则化-------吴恩达机器学习心得

如下图的线性回归函数和逻辑回归函数的第一个图形，就是欠拟合，即假设函数不能很好的拟合训练数据。而第三个图形就是过拟合的例子，即学习的假设能够完全拟合训练集的每一个数据，但不能推

weixin_44102752·2023-11-10 17:33

吴恩达机器学习--线性/逻辑回归正则化

正则化线性回归、逻辑回归文章目录正则化线性回归、逻辑回归1、正则化线性回归2、正则化的逻辑回归模型1、正则化线性回归对于线性回归的求解，我们之前推导了两种学习算法：一种基于梯度下降，一种基于正规方程。

W_Y_J_love·2023-11-10 17:52

机器学习（吴恩达）-5 过拟合问题及正则化

（1）过拟合介绍（2）解决过拟合可用的方法2.正则化（1）正则化介绍（2）正则化线性回归（3）正则化逻辑回归1.什么是过拟合？

音无八重·2023-11-10 17:20

吴恩达《机器学习》7-1-＞7-4:过拟合问题、代价函数、线性回归的正则化、正则化的逻辑回归模型

一、过拟合的本质过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在新数据上的泛化能力较差。考虑到多项式回归的例子，我们可以通过几个模型的比较来理解过拟合的本质。线性模型（欠拟合）：第一个模型是一个线性模型，它的拟合程度较差，不能充分适应训练集。四次方模型（过拟合）：第三个模型是一个四次方的模型，过于强调对训练集的拟合，失去了对新数据的泛化能力。中间模型（适中拟合）：中间模型似乎在拟合训练集和对新数据的泛化之间

不吃花椒的兔酱·2023-11-10 17:18

收藏 | 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林

louwill12·2023-11-10 15:12

如何在线性回归和逻辑回归中使用正则化

二、如何在线性回归中使用正则化三、如何在逻辑回归中使用正则化前言正则化可以处理过度拟合问题，在线性回归和逻辑回归中均有应用。

晓亮.·2023-11-10 14:47

题解 | #使用梯度下降对逻辑回归进行训练#

题解|#三元操作符#`timescale1ns/1nsmoduletop_module(input[7:0]a,b,c,d,output[7:0]题解|#农场的奶牛分组#importjava.util.*;publicclassSolution{/***代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，3小红结账python大家一起吃饭的时候，总是小红先付钱，然后大家再把钱转给小红。现在小红有张账单

2301_79125642·2023-11-10 09:28

机器学习——逻辑回归

一、分类问题监督学习的最主要类型分类（Classification）：身高1.85m，体重100kg的男人穿什么尺码的T恤？根据肿瘤的体积、患者的年龄来判断良性或恶性？根据用户的年龄、职业、存款数量来判断信用卡是否会违约？输入变量可以是离散的，也可以是连续的。二分类们先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次步骤：①->②多分类我们先定义其中一类为类型1（正类），其余数据为负

七七喝椰奶·2023-11-09 22:29

深度学习 - 构建多层感知器

这里写目录标题一，tf.kears.Dense()实现线性回归（梯度下降法）1，读取数据2，构建全连接模型（单层）二，构建多层感知器（神经网路）三，逻辑回归的实现importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastftf

壮壮不太胖^QwQ·2023-11-09 17:52

Tensorflow学习笔记：1-tensorflow-gpu部署 & keras简单使用-2023-2-12

版本部署及测试0-查看NVIDIA驱动版本1-安装2-测试3-简单使用4-tf.keras概述1、（单层）线性回归1、导包&数据读取和观察2、预测目标与损失函数3、创建模型4、训练5、预测2、多层感知器3、逻辑回归

Merlin雷·2023-11-09 12:48

【机器学习1】特征工程

在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化的，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。但

猫头不能躺·2023-11-08 11:14

【机器学习3】有监督学习经典分类算法

2逻辑回归2.1逻辑回归与线性回归逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的是回归问题，这是两者的最本质的区别。逻辑回归中给定自变量和超参数后，得到因变量的期望，并基于此期望来处理预测分类问题。逻

猫头不能躺·2023-11-08 10:10

干货| 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括：线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析K近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林聚类算法与

Python数据之道·2023-11-08 07:02

第八章《搞懂算法:逻辑回归是怎么回事》笔记

8.1如何理解逻辑回归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。

Mamong·2023-11-07 13:49

吴恩达《机器学习》6-4-＞6-7:代价函数、简化代价函数与梯度下降、高级优化、多元分类:一对多

一、代价函数逻辑回归的代价函数是用来度量模型预测与实际结果之间的差异的。与线性回归使用均方误差不同，逻辑回归使用的代价函数在数学上更为复杂。

不吃花椒的兔酱·2023-11-06 21:13

吴恩达《机器学习》6-1-＞6-3:分类问题、假设陈述、决策界限

逻辑回归是其中一种应用最广泛的

不吃花椒的兔酱·2023-11-06 19:29

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