逻辑回归python案例第4页

Logistic回归实战

你有以前申请人的历史数据，可以将其用作逻辑回归训练集。对于每一个训练样本，你有申请人两次测评的分数以及录取的结果。为了完成这个预测任务，我们需要构建一个可以基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型。

时间邮递员·2024-01-22 21:01

GBDT+LR探秘：构建高效二分类模型的初体验

GBDT（GradientBoostingDecisionTree，梯度提升决策树）和LR（LogisticRegression，逻辑回归）是两种广泛应用于二分类问题的算法。

uncle_ll·2024-01-22 13:45

《机器学习》客户流失判断-python实现

实现读取数据并初步了解导入宏包读取数据查看数据类型检查缺失值描述性统计分析可视化分析用户流失分析特征分析任期年数与客户流失的关系：服务类属性分析特征相关性分析数据预处理类别编码转换划分训练数据与测试数据归一化处理模型建立逻辑回归支持向量机

汐ya~·2024-01-22 09:44

【机器学习300问】15、什么是逻辑回归模型？

一、逻辑回归模型是为了解决什么问题？逻辑回归（LogisticRegression）是一种广义线性回归分析模型，尤其适用于解决二分类问题（输出为两个类别）。

小oo呆·2024-01-22 09:09

逻辑回归中的损失函数

一、引言逻辑回归中的损失函数通常采用的是交叉熵损失函数（cross-entropylossfunction）。

Visual code AlCv·2024-01-22 08:50

基于朴素贝叶斯的文本分类系统的设计与实现

基于逻辑回归的分类系统：虽然名字中有“回归”，但逻辑回归是用于解决分类问题的，如垃圾邮件判别、病人疾病诊断等二分类问题。

@斯里·2024-01-22 06:38

逻辑回归损失函数为什么引入log？

先放一下激活函数和损失函数的数学公式再来看对应的几行代码#z=w.T*X+b,np.dot(w.T,X)(1,209)A=sigmoid(np.dot(w.T,X)+b)#计算激活值，请参考公式2。m=X.shape(1)#X的列的维数就是图片的个数#引入log是因为该函数不会影响原来的单调性;二、损失函数中包含A，直接对sigmoid函数求导...;剩下的，看笔记cost=(-1/m)*np.s

?LAST·2024-01-22 03:56

一文梳理金融风控建模全流程(Python)

scorecardpy包四、数据检查五、数据筛选六、数据划分七、变量分箱卡方分箱手动调整分箱八、建立模型相关性分析多重共线性检验VIFKS和AUC评分映射PSI稳定性指标九、关键指标说明WOE值IV值逻辑回归

风控小兵突击·2024-01-21 18:30

深度学习技术栈 —— 用Pytorch搭建神经网络识别数字(Kaggle实战)

深度学习技术栈——用Pytorch搭建神经网络识别数字（Kaggle实战）一、项目信息1.1参考文章二、搭建过程2.1逻辑回归2.2ArtificialNeuralNetwork(ANN)2.3ConvolutionalNeuralNetwork

键盘国治理专家·2024-01-21 12:09

（3）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-线性回归与逻辑回归

目录一、LinearRegression线性回归应用应用案例（一）——自定义数据（Customdata）1、下载安装sklearn库2、导入库函数3、加载数据集4、创建线性回归对象5、模型训练6、预测结果7、绘制模型图像8、应用模型进行预测9、评估指标应用案例（二）——Age,Weight,Height,BMIAnalysisStep1：加载函数库Step2：获取数据（GetData）Step3：

代码骑士·2024-01-21 07:05

经典分类CNN模型系列其一：Alexnet

介绍传统的机器学习分类模型像SVM，逻辑回归，决策树，甚至贝叶斯网络等在CNN推动的深度学习近几年大肆发展之后，都已纷纷被秒成了渣。这一切都始于2012年。

manofmountain·2024-01-21 04:51

机器学习第十八周周报

机器学习第十八周周报摘要Abstract一、导数二、计算图三、使用计算图求导数四、逻辑回归中的梯度下降五、m个样本的梯度下降六、总结摘要本周开始学习吴恩达的梯度下降法，梯度下降法在机器学习中常常用来优化损失函数

JerryC1999·2024-01-20 22:17

疾病建模预测

应用疾病数据建模预测分析，用了逻辑回归和决策树去建模，以准确率和auc值为评价指标。

圆周率的后六位·2024-01-20 12:35

机器学习（一）—— 简介

参考书籍《机器学习和深度学习：原理、算法、实战》文章目录1工业界流行的机器学习算法2机器学习3深度学习4预备知识5监督学习与无监督学习1工业界流行的机器学习算法线型回归逻辑回归决策树随机森林梯度提升机人工神经网络卷积神经网络循环神经网络贝叶斯技术支持向量机进化方法马尔可夫逻辑网络隐马尔可夫模型生成对抗网络

奶盖加芝士·2024-01-19 10:15

【白话机器学习的数学】读书笔记(3)学习分类(感知机、逻辑回归)

三、学习分类目录三、学习分类1.分类的目的2.感知机1定义2判别函数3权重向量的更新表达式4感知机的缺点3.逻辑回归1Sigmoid函数2决策边界4.似然函数（解决逻辑回归中参数更新表达式问题）1.对数似然函数

JunLal·2024-01-19 10:43

【白话机器学习的数学】读书笔记(4)评估(评估已建立的模型)

分类问题的验证3精确率和召回率1.精确率Precision2.召回率Recall4F值5K折交叉验证3.正则化1正则化的方法2正则化的效果3分类的正则化4包含正则化项的表达式的微分1回归加入正则化后的更新表达式2逻辑回归包含正则化项的更新表达式

JunLal·2024-01-19 10:06

【机器学习】西瓜书要点个人整理

目录前置基础知识第三章线性模型机器学习三要素1.函数集合2.目标函数3.优化方法4.模型评估方法对数几率回归（逻辑回归）第四章决策树第五章SVM第六章贝叶斯分类器第八章集成学习第九章神经网络前情提要：本文适合在学习机器学习课程前

_hermit:·2024-01-19 02:45

sklearn-线性回归

1sklearn中的线性回归sklearn中的线性模型模块是linear_model，我们曾经在学习逻辑回归的时候提到过这个模块。

CHEN的小喵·2024-01-18 21:55

神经网络（二）：Softmax函数与多元逻辑回归

一、Softmax函数与多元逻辑回归为了之后更深入地讨论神经网络，本节将介绍在这个领域里很重要的softmax函数，它常被用来定义神经网络的损失函数（针对分类问题）。

城市中迷途小书童·2024-01-18 20:08

吴恩达机器学习笔记-Logistic回归模型

回归函数在逻辑回归模型中我们不能再像之前的线性回归一样使用相同的代价函数，否则会使得输出的结果图像呈现波浪状，也就是说不再是个凸函数。代价函数的表达式之前有表示过,这里我们把1/2放到求和里面来。

Carey_Wu·2024-01-18 16:26

5.逻辑回归 Logistic Regression

————————————————————————分割线————————————————————————逻辑回归的定义：逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器

宫灵均·2024-01-18 13:47

逻辑回归(Logistic Regression)

一、分类问题在接下来的内容中将开始介绍分类问题，在分类问题中，我们要预测的变量y是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归(LogisticRegression)的算法，这是目前使用最广泛的一种学习算法。

时间邮递员·2024-01-18 13:15

逻辑回归 Logistic Regression

目录前言一、逻辑回归是什么？

JasonH2021·2024-01-18 13:45

常见的机器学习算法代码及其Python代码

监督式学习的例子有：线性回归、决策树、随机森林算法、最近邻算法、逻辑回归等。非监督式学习算法这类算法没有任何目标

中年猿人·2024-01-18 01:00

风控实战-卡方分箱计算IV值（含代码）

卡方分箱在金融信贷风控领域是逻辑回归评分卡的核心，让分箱具有统计学意义（单调性）。卡方分箱在生物医药领域可以比较两种药物或两组病人是否具有显著区别。

风控小兵突击·2024-01-17 23:28

逻辑回归（Logistic Regression）

文章目录回顾LinearRegression分类任务TheMNISTDatasetTheCIFAR-10dataset回归VS分类sigmoid函数逻辑回归逻辑回归模型损失函数实现代码回顾LinearRegression

chairon·2024-01-17 14:24

【机器学习入门】机器学习基础概念与原理

2、常见机器学习算法和模型3、使用Python编程语言进行机器学习实践4、机器学习的应用领域二、机器学习算法1、有监督学习算法（1）线性回归a.基本概念b.应用案例c.代码示例（2）逻辑回归a.基本概念

代码骑士·2024-01-17 12:10

python机器学习——分类模型评估 & 分类算法（k近邻，朴素贝叶斯，决策树，随机森林，逻辑回归，svm）

——文本分类实例：新闻数据分类【分类】决策树和随机森林1.决策树2.决策树的算法3.代码实现实例：泰坦尼克号预测生死【集成学习】随机森林1.集成学习2.随机森林3.学习算法4.代码实现5.优点【分类】逻辑回归

Perley620·2024-01-17 10:59

面试必备！七大分类算法模型最全总结，内容太通透了！

文章目录逻辑回归核心公式优点缺点适用场景一个核心案例代码决策树核心步骤优点缺点适用场景一个核

Python数据挖掘·2024-01-16 22:33

使用setdefault撰写文本索引脚本（出自Fluent Python案例）

背景介绍由于我们主要介绍撰写脚本的方法，所以用一个简单的文本例子进行分析a[(19,18),(20,53)]Although[(11,1),(16,1),(18,1)]ambiguity[(14,16)]以上内容可以保存在一个txt文件中，任务是统计文件中每一个词（包括字母，数字以及下划线的组合）位置，建立一个映射表，主键是词的内容，值是包含对应词位置的列表数据，列表的每一个元素是词出现的位置对应

草莓橙子碗·2024-01-16 17:55

NLP 学习资源

红烧肉_2121·2024-01-16 11:10

使用 TensorFlow 执行逻辑回归

创建一个包含用于定义逻辑回归的Python代码的JupyterNotebook，然后使用TensorFlow（tf.keras）实现它在本教程中，了解如何创建包含用于定义逻辑回归的Python代码的JupyterNotebook

AI-智能·2024-01-16 09:10

python案例单进程与多进程，传参

1.单进程importtimedefrun1():print('我是run函数')#当前代码阻塞在这了卡在这了time.sleep(1000)defrun2():print('我是run函数')#当前代码阻塞在这了卡在这了time.sleep(1000)run1()run2()print('我是下面的代码')2.多进程importtimefrommultiprocessingimportProce

longfei815·2024-01-16 05:14

集成学习（五）Stacking

1.导言Stacking集成算法可以理解为一个两层的集成，第一层含有多个基础分类器，把预测的结果（元特征）提供给第二层，而第二层的分类器通常是逻辑回归，他把一层分类器的结果当作特征拟合输出预测结果。

我想要日更徽章·2024-01-16 04:59

机器学习笔记E4--朴素贝叶斯

按照计划今天该是整理到朴素贝叶斯了，但是线性回归的实现和逻辑回归都还没有完成，欠的东西越来越多。

EL33·2024-01-15 14:44

逻辑回归（解决分类问题）

定义：逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计学习方法。它通过对数据进行建模，预测一个事件发生的概率。逻辑回归通常用于二元分类问题，即将数据分为两个类别。

Visual code AlCv·2024-01-15 13:51

均方误差（MSE）与交叉熵（CEE）的区别

mse用于线性回归，适用于预测数值，即回归问题模型；cee用于逻辑回归，适用于预测概率，即分类问题模型

Stefan0·2024-01-15 04:00

工智能基础知识总结--逻辑回归

什么是逻辑回归？逻辑回归一般指二项逻辑回归，是一种用于二分类的判别式模型。设输入样本为x∈Rnx\in\mathbb{R}^nx∈R

北航程序员小C·2024-01-14 09:20

快速了解——逻辑回归及模型评估方法

一、逻辑回归应用场景：解决二分类问题1、sigmoid函数1.公式：2.作用：把(-∞，+∞)映射到(0，1)3.数学性质：单调递增函数，拐点在x=0，y=0.5的位置4.导函数公式：f′(x)=f(x

小林打怪中·2024-01-14 06:35

分类方法之逻辑回归

什么是逻辑回归逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计分析方法。它是一种广义线性模型，主要用于预测一个事件的概率。

亦旧sea·2024-01-14 06:20

深度学习基础教程

目录预备知识基础知识（1）PyTorch基础知识（2）线性回归模型（3）逻辑回归模型（4）全连接神经网络预备知识requires_grad：用于指示是否需要计算相应张量的梯度。

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:12

逻辑回归（ROC、AUC、KS）-python实现-内含训练数据-测试数据

一、逻辑回归理论：关注代码上线HypothesisFunction（假设函数）：1.0/(1+exp(-inX))CostFunction（代价函数）：通过梯度下降法，求最小值。

HiBJTiger·2024-01-12 22:02

深度学习剖根问底：Logistic回归和Softmax回归

1．简介逻辑回归和Softmax回归是两个基础的分类模型，虽然听名字以为是回归模型，但实际我觉得他们也有一定的关系。

BigCowPeking·2024-01-12 17:57

机器学习--LR逻辑回归与损失函数理解

损失函数（lossfunction）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y,f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：θ∗=argminθ1N∑i=1NL(yi,f(xi;θ))+λΦ(θ)其中，前面的均

小刘鸭！·2024-01-12 17:27

逻辑回归、深度学习简介、反向传播

LogisticRegression逻辑回归模型介绍LogisticRegression虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。

梦码城·2024-01-12 17:57

【深度学习每日小知识】Logistic Loss 逻辑回归

逻辑回归的损失函数线性回归的损失函数是平方损失。

jcfszxc·2024-01-12 16:51

机器学习-0基础

、如何学1.载入数据与理解数据1.1导入数据1.2数据查看2.数据准备与特征过程1.2数据预处理-缺省值-异常值异常值：3特征工程模型与优化sklearn中模型的常用方法sklearn中的模型线性回归逻辑回归朴素贝叶斯算法

猿戴科·2024-01-12 09:47

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类双月牙数据集-非线性数据篇

用逻辑回归分类-非线性数据篇前言逻辑斯蒂回归是一种广泛使用的分类方法，它是基于条件概率密度函数的最大似然估计的。它的主要思想是将输入空间划分为多个子空间，每个子空间对应一个类别。

精英的英·2024-01-12 08:57

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类Iris数据集-线性数据篇

用逻辑回归分类Iris数据集-线性数据篇前言逻辑斯蒂回归是一种广泛使用的分类方法，它是基于条件概率密度函数的最大似然估计的。它的主要思想是将输入空间划分为多个子空间，每个子空间对应一个类别。