逻辑回归python案例第13页

机器学习算法概述

目录机器学习概述01监督学习02无监督学习：03半监督学习04强化学习机器学习算法介绍1回归算法01线性回归：02非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类

uuddoop·2023-10-13 22:49

并不止于表面理论和简单示例——《Python数据科学项目实战》

长久以来，很多使用Python的人都存在一个困扰，他们知道Python的具体技术,但无法与实际工作结合起来，虽然有很多“Python案例”书籍和博客，但内容

清图·2023-10-13 21:57

逻辑回归总结

1）目的：将数据进行二分类2）前提：假设数据符合伯努利分布3）模型：sigmoid函数4）损失函数：极大似然函数（为什么要用极大似然函数）5）求解：梯度下降方法（其他优化方法）6）多分类问题7）优点8）缺点9）gbdt+lr（lr本身无法筛选特征）

孙有涵·2023-10-13 19:22

机器学习小知识--面试得一塌糊涂

机器学习中需要归一化的算法有SVM,逻辑回归，神经网络，KNN,线性回归，而树形结构的不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量分布和变量之间的条件概率，如决策树，随机森林，对于树形结构。

羞儿·2023-10-12 15:45

深度学习DAY3:激活函数

激活函数映射——引入非线性性质h=（Σ(W*X)+b）y=σ（h）将h的值通过激活函数σ映射到一个特定的输出范围内的一个值，通常是[0,1]或[-1,1]1Sigmoid激活函数逻辑回归LR模型的激活函数

小白脸cty·2023-10-12 12:29

Python案例——学生信息管理系统

Python案例——学生信息管理系统文章目录Python案例——学生信息管理系统1.需求分析学生管理系统应具备的功能2.系统设计系统功能结构3.系统开发必备系统开发环境：4.主函数设计5.学生信息维护模块设计

AItth·2023-10-12 05:29

吴恩达深度学习第一门课学习总结

吴恩达老师深度学习第一门课的核心就是理解前向传播，计算cost，反向传播三个步骤（其实只要静下心来把教程里的公式在草稿纸上推一遍，也不会很难），吴恩达老师主要是通过逻辑回归来讲解这些概念首先是如何处理输入样本

半个女码农·2023-10-12 00:37

机器学习中常见的监督学习方法和非监督学习方法有哪些。

逻辑回归（LogisticRegression）：用于分类问题，预测二元或多元类别。决策树（DecisionTrees）：用于分类和回归问题，通过树状结构进行预测。随机森林（RandomFor

买女孩儿的大火柴·2023-10-11 12:27

Machine Learning Park -- 逻辑回归和Softmax

2LogisticRegression&Softmax2.1LogisticRegression逻辑回归本文Github仓库已经同步文章与代码https://github.com/Gary-code/Machine-Learning-Park

爱笑的Gary哥·2023-10-11 12:55

数据科学中的 10 个重要概念和图表的含义（转载）

转载地址：数据科学中的10个重要概念和图表的含义1、偏差-方差权衡2、基尼不纯度与熵3、精度与召回曲线4、ROC曲线5、弯头曲线（K-Means）6、ScreePlot(PCA)7、线性和逻辑回归曲线8

小菜鸟上学校·2023-10-11 10:50

python频谱分析_信号处理之频谱原理与python实现

目录频谱分析FFT频谱分析原理下面就用python案例进行说明案例1案例2短时傅里叶变换STFT本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群

Navis Li·2023-10-10 18:03

【机器学习】分类问题

假设函数的表达式逻辑回归模型我们希望0≤h≤1，可以设h=g(θ.Tx）令g(z)=1/(1+e^(-z))这个函数g叫做sigmoid函数，又叫做logistic函数sigmoid函数理解h=P(y=

阿瑟琴·2023-10-10 17:23

运用逻辑回归进行手写数字识别（基于R语言）

根据《统计学习导论》4.3.5响应分类数超过2的逻辑回归里的表述，当响应变量的水平数量大于2时，依然可以把二分类的逻辑回归推广到多分类，例如当Y可取1、2、3时，可利用概率的性质P(Y=1|X)=1-P

fanshunxing·2023-10-10 05:10

DC员工离职预测训练赛

该比赛为DC练习赛，要求使用逻辑回归的方法，从给定的影响员工离职的因素和员工是否离职的记录，建立一个逻辑回归模型预测有可能离职的员工。

henrywongo·2023-10-10 01:36

pytorch_神经网络构建3

文章目录卷积神经网络实现卷积层,池化层池化层:数据标准化AlexNet卷积网络深层网络结构vgggoogleNet网络结构ResNet网络结构DensNet网络结构训练卷积神经网络会遇到的一些问题学习率衰减卷积神经网络前面讲述了逻辑回归分类

lidashent·2023-10-10 00:52

用PyTorch轻松实现二分类：逻辑回归入门

文章目录引言什么是逻辑回归？分类问题交叉熵代码实现总结引言当谈到机器学习和深度学习时，逻辑回归是

小馒头学python·2023-10-09 23:46

dos设置yymmdd时间格式_面向CAN总线的DoS、模糊攻击、DNS攻击、GPS欺骗攻击入侵检测...

颖爷·2023-10-09 18:37

spark2.4.5计算框架中各模块的常用实例

SparkCoreRDD以及PairRDD的常用算子SparkSQLRDD转换为DataFrameDataFrame与MySQL的交互SparkMLlib流水线pipeline的基本用法决策树K均值K-means逻辑回归

编程方法论·2023-10-09 00:10

一个非常简单的变分量子分类器（VQC）

图1—混合计算图在这里，量子计算机配置了一个可参数化的量子电路，这与我们在经典分类问题（例如逻辑回归、SVM等）中用作模型的数学函数相似。经典计算机负责进行

无水先生·2023-10-08 21:18

svd降维 python案例_机器学习实战基础（二十一）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（二） PCA与SVD 之降维究竟是怎样实现...

简述在降维过程中，我们会减少特征的数量，这意味着删除数据，数据量变少则表示模型可以获取的信息会变少，模型的表现可能会因此受影响。同时，在高维数据中，必然有一些特征是不带有有效的信息的(比如噪音)，或者有一些特征带有的信息和其他一些特征是重复的(比如一些特征可能会线性相关)。我们希望能够找出一种办法来帮助我们衡量特征上所带的信息量，让我们在降维的过程中，能够即减少特征的数量，又保留大部分有效信息——

weixin_39683598·2023-10-08 19:59

逻辑回归

逻辑回归线性回归to逻辑回归本质：逻辑回归的本质就是在线性回归的基础上做了一个非线性的映射（变换），使得算法具有非线性的属性。Q1:为什么要加这个非线性的变换呢？

SummerTan·2023-10-07 22:11

机器学习笔记第7课：线性判别分析算法

逻辑回归是一种传统的分类算法，仅限于两类分类问题。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法是首选的线性分类技术。线性判别分析法简称LDA，表示起来非常简单。

首席IT民工·2023-10-07 16:56

逻辑回归（Logistic Regression）

一、分类问题在分类问题中，你要预测的变量是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归(LogisticRegression)的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。

handsomemao666·2023-10-07 14:28

Python案例学习：抓取网页表格数据解析并写入Excel

三年多没写博客了，原因是因为我转行了，经历了很长的低谷，那段时间从不看博客，今天打开来看，回复了一些评论，很抱歉，有些网友的评论没有及时回复。最近开始想写代码了~最近看基金股票，想抓取一些行业当天的涨幅数据，尝试能不能在行业的波动下发现一些什么，所以想实现一个功能，就是抓取数据，然后将当天涨幅居前的行业提取出来，至于如何挖掘，这里不展开讨论。程序很简单：第一步：抓取网页数据importreques

慢行的狮子·2023-10-07 06:59

R 做多元逻辑回归

逻辑回归解决分类问题，第一步要先确定特征，自变量，因变量用R的glm，原始数据读入read.csv（）#第一行为列名，header=T，列名是各自变量先分训练集和测试集，7：3train_sub=sample

好风凭借力·2023-10-07 05:44

终章：模型搭建与评估

然后插入模型，这里选择的是逻辑回归模型和随机森林模型。以逻辑回归模型为例得到训练集和测试集的分数：最后输出模型预测的结果：接下来一步

小憨豆·2023-10-06 21:23

《基于同态加密和秘密分享的纵向联邦LR协议研究》论文阅读

paperid=1b7e04e0r41x0ax0976q0gy0m5242465摘要提出了一种新颖的两方纵向联邦逻辑回归协议,并在半诚实安全模型下证明了该协议的安全性,包括模型训练流程和模型推理流程的安全性

superY25·2023-10-06 17:14

使用Python进行逻辑回归建立评分卡的完整示例代码，包括数据预处理、分箱、特征工程、共线性剔除、模型评估和信用评分规则制定的过程

废话不多说直接上代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,roc_auc_scorefromstat

田晖扬·2023-10-06 15:05

逻辑回归_评分卡分数转换

四、评分卡分数转换模型训练好后，我们需要把对每个变量的每个分箱（也就是数值段）转换成具体的分值。在讲计算过程前，先来讲点前置知识。评分卡中不直接用客户违约率ppp，而是用违约概率与正常概率的比值，称为oddsoddsodds，即:Odds=p1−p⇒p=odds1+odds(1)Odds=\frac{p}{1-p}\Rightarrowp=\frac{odds}{1+odds}~~~~(1)Odd

短腿叔叔·2023-10-06 15:03

逻辑回归建立评分卡

逻辑回归建立评分卡1数据预处理1.1去重复值1.2填补缺失值1.3处理异常值1.4相关性分析1.5样本均衡处理1.6分训练集和测试集2特征处理2.1分箱2.2计算WOE、IV值3模型建立4制作评分卡在借贷场景中

tour_ying·2023-10-06 15:32

逻辑回归与评分卡

然而逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质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。

Garcia-zhang·2023-10-06 15:32

逻辑回归-评分卡模型

【逻辑回归】在建立评分模型时，我们通过使用逻辑回归进行建立模型对数据进行训练，模型给出一个分类好坏客户的一个概率值；并不是评分卡的分值。

张小杰_2016·2023-10-06 15:30

逻辑回归评分卡整理

1.逻辑回归模型简介1.1.逻辑斯蒂（Logistic）分布分布函数：密度函数：其中，表示位置参数，表示形状参数。

nikita_zj·2023-10-06 15:00

用逻辑回归制作评分卡

目录一.评分卡二.导库，获取数据三.探索数据与数据预处理1.去除重复值2.填补缺失值3.描述性统计处理异常值4.为什么不统一量纲，也不标准化数据分布5.样本不均衡问题6.分训练集和测试集三.分箱1.分多少个箱子才合适2.分箱要达成什么样的效果3.等频分箱4.定义WOE和IV函数5.卡方检验，合并箱体，画出IV曲线6.用最佳分箱个数分箱，并验证分箱结果7.将选取最佳分箱个数的过程包装为函数8.对所有

PURE-li·2023-10-06 15:27

风控建模四：逻辑回归评分卡开发

风控建模四：逻辑回归评分卡开发一、变量做WOE转换1、WOE转换的优势2、为什么是WOE转换？

白白的一团团·2023-10-06 14:57

逻辑回归评分卡

文章目录一、基础知识点(1)逻辑回归表达式(2)sigmoid函数的导数损失函数(Cross-entropy,交叉熵损失函数)交叉熵求导准确率计算评估指标二、导入库和数据集导入库读取数据三、分析与训练四

育林·2023-10-06 14:55

使用梯度下降训练线性模型

使用梯度下降训练线性模型文章目录使用梯度下降训练线性模型1实验内容2实验原理线性分类——最小二乘法logistic回归3具体实现数据生成与可视化：数据读取与处理：法一：利用最小二乘求解线性分类法二：利用线性分类+梯度下降：法三：利用逻辑回归

Yuetianw·2023-10-06 13:46

梯度下降参数不收敛_数据分析|梯度下降算法

算法：如何选择最优模型；OX01常见的最优化算法判别模型：感知机，k近邻，决策树，逻辑回归，支持向量机，条件随机场，最大熵模型。生成模型：朴素贝叶

weixin_39622891·2023-10-06 13:45

Python数据科学基础教程

本文将从以下几个方面对Python数据科学进行讲解：数据准备与预处理：如何进行数据导入、清洗、特征工程等操作；数据探索与可视化：数据量、数据分布、相关性、缺失值分析、变量分布等；数据建模：包括线性回归、逻辑回归

禅与计算机程序设计艺术·2023-10-05 03:22

LogisticRegression 与 LogisticRegressionCV 的区别

LogisticRegression和LogisticRegressionCV是scikit-learn库中用于逻辑回归的两个类，它们之间的区别如下。

我有明珠一颗·2023-10-04 23:25

跟我一起学人工智能（二）

、深度学习的几个概念，如果你已经看完了上篇文章，还是建议你去搜索下这几个名词的权威解释，更能加深你的理解，也使你对这些概念的认识更加严谨和规范~话不多说，这篇重点说下机器学习重要的两大模型：线性回归和逻辑回归模型

一只大黑猫·2023-10-04 17:05

pytorch_神经网络构建1

文章目录pytorch简介神经网络基础分类问题分析:逻辑回归模型逻辑回归实现多层神经网络多层网络搭建保存模型pytorch简介为什么神经网络要自定义数据类型torch.tensor?

lidashent·2023-10-04 13:55

机器学习笔记 -- 神经网络

1、什么是神经网络1.1非线性假设无论是线性回归还是逻辑回归，都存在这样一个缺陷，那就是当特征过多时，计算量会非常大。这时，神经网络应运而生，极大地弥补了这方面的缺点。

算法导航·2023-10-04 09:16

机器学习基础：逻辑回归

目录1.逻辑回归的应用场景2.为什么需要逻辑回归3.logisticfunction是怎么来的？

小羊和小何·2023-10-03 03:38

机器学习7：逻辑回归

一、说明逻辑回归模型是处理分类问题的最常见机器学习模型之一。二项式逻辑回归只是逻辑回归模型的一种类型。它指的是两个变量的分类，其中概率用于确定二元结果，因此“二项式”中的“bi”。

无水先生·2023-10-03 03:08

逻辑回归 - 理论篇

什么是逻辑回归？Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。

u属于v·2023-10-03 00:57

朴素贝叶斯

贝叶斯网络是有向无环图image.png朴素贝叶斯的优点与缺点：优点：容易快速建模，在多分类问题中表现优良；当特征独立时，朴素贝叶斯分类效果好于逻辑回归等其他分类器，且需要的数据量更少；相对连续性的数据

tongues·2023-10-02 13:03

机器学习的未来：半监督学习

从它的概念开始，无数的算法，从简单的逻辑回归到大规模的神经网络，都已经被研究用来提高精确度和预测

d5cc63d9e177·2023-10-02 12:41

2021-07-08

随着互联网时代的快速发展，企业从原先传统营销的逻辑回归到现如今的营销本质——即获客。相对新营销而言，传统营销获客效率相对较低，传统营销主要借助量大手段：品牌和渠道。

2b74f7f8fd9f·2023-10-02 06:00

线性回归与逻辑回归的区别

线性回归以经典的预测房价为例，假设样本为（X,yiX,y_iX,yi），其中X是多维变量（X=(x1,x2...xn)X=(x_1,x_2...x_n)X=(x1,x2...xn)），属性包括房子大小，使用年限等，y是对应该样本的房价。那么我们就可以得到一个预测房价的假设模型，hθ(X)=θTXh_\theta(X)=\theta^TXhθ(X)=θTX只要我们求出了参数θ\thetaθ，就完成了

likewind1993·2023-10-01 09:50

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