逻辑回归python案例第5页

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)。

代码讲故事·2024-01-11 11:59

【机器学习】常见算法详解第1篇：K近邻 KNN和API使用（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-11 02:39

机器学习之逻辑回归-考试通过预测-预测芯片质量通过

分类问题（Classfication）实例：垃圾邮件检测任务输入：电子邮件输出：此为垃圾邮件/普通硬件流程标注样本邮件为垃圾/普通邮件（人）获取批量的样本邮件及其标签，学习其特征（计算机）针对新的邮件，自动判断其类别（计算机）特征用于帮助判断是否为垃圾邮件的属性发件人包含字符：%&*#!..正文包含：现金、领取、中奖等…分类分类：根据已知样本的某些特征，判断一个新的样本属于哪种已知的样本类基本框架

小旺不正经·2024-01-10 18:44

3万字机器学习笔记+总结(知识点全覆盖)

文章目录机器学习逻辑回归（LR）基本原理为什么LR要使用sigmoid函数？LR可以用核函数么？为什么LR用交叉熵损失而不是平方损失？LR能否解决非线性分类问题？LR为什么要离散特征？

搬砖成就梦想·2024-01-10 14:02

【Python特征工程系列】教你利用逻辑回归模型分析特征重要性（源码）

这是Python特征工程系列原创文章，我的第191篇原创文章。一、问题应用背景介绍：如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一样的。有些可能是冗余的或不相关的，这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。特征重要性分析可以识别并关注最具信息量的特征，从而带来以下几个优势:改进模型性能能减少过度拟合更快训练和推理增强可解释性前期相

数据杂坛·2024-01-10 11:10

【机器学习】常见算法：K近邻 KNN和Python实现

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。

大雾的小屋·2024-01-10 10:08

【机器学习】常见算法详解第2篇：K近邻算法各种距离度量（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-10 10:19

USTC Fall2023 高级人工智能期末考试回忆版

USTCFall2023高级人工智能期末考试回忆版填空题20'判断题10'简答题70'填空题20’1.搜索的五要素2.逻辑回归损失函数3.函数f的近似值h，评价h的优劣：完备性、准确性、复杂性4.遗传算法的东西

shlyyy·2024-01-10 06:01

【sklearn练习】model常用属性和功能

以下是一些常见的模型属性和功能：常见属性：coef_：对于线性模型（如线性回归、逻辑回归、支持向量机等），这个属性表示模型的系数（权重），用于描述特征的重要性。

我感觉。·2024-01-09 18:21

Python 逻辑回归：理论与实践

其中，逻辑回归作为一种简单而有效的分类算法，在数据科学和机器学习领域扮演着重要角色。本篇博客将深入探讨逻辑回归的原理和实现，并通过代码示例展示其在不同数据集上的分类效果。

会python的小孩·2024-01-09 18:38

头歌实训-机器学习（逻辑回归）

1.逻辑回归简述#encoding=utf8importnumpyasnpdefsigmoid(t):'''完成sigmoid函数计算:paramt:负无穷到正无穷的实数:return:转换后的概率值:

蓝桉802·2024-01-09 12:47

Spark中的二分类与多分类问题的解决

在Spark中，可以使用不同的机器学习算法来解决二分类问题，例如逻辑回归、随机森林和支持向量

晓之以理的喵~~·2024-01-09 11:00

使用KNN和逻辑回归做心血管疾病预测的理解

数据来自Kesci，项目是想通过对患者年龄、性别、血压、血脂、血糖、吸烟史、酗酒史、体育活动等特征，分析心血管疾病的关系，并建立模型。加载数据Id字段对分析没有太大用处，删除字段。查看数据集基本信息，没有发现缺失值，数据不用清洗，直接可做下一步处理。使用pandas_profiling做探索预览分析，pandas_profiling这个库挺好，不仅包括各种基本的描述性统计值及可视化，还有对这个项目

竹廿金·2024-01-09 08:53

奇异值分解

下面是SVD降维的原理和一个简单的Python案例：SVD降维原理：计算SVD：对给定的矩阵(A)进行奇异值分解，得到(U

闪闪发亮的小星星·2024-01-09 06:47

逻辑回归（LR）----机器学习

基本原理逻辑回归（LogisticRegression，LR）也称为"对数几率回归"，又称为"逻辑斯谛"回归。

普通研究者·2024-01-08 23:44

2018-12-03 机器学习打卡逻辑回归

14课逻辑回归——非线性逻辑函数的由来逻辑回归LogisticRegression（LR）LR是一种简单、高效的常用分类模型由来指数增长：几何级数对指数函数的上限修正用逻辑函数来描述人口增长的情况，直

Rackar·2024-01-08 18:56

Linux 软件安装以及管理

约定：案例所用模板软件均为python案例所用模板命令均为dig一、RPMLinux安装软件，一般分为两种，一种是源码编译或者解压安装，另外的就是rpm包的安装了，yum/dnf/apk等命令，是在r

码农终结者·2024-01-08 17:18

2019-01-29 大数据处理学习

假设要训练一个线性回归模型或者是逻辑回归模型，当m是一个亿的时候，用求一亿个项目总和的计算量来计算仅仅一步的梯度下降，这显然效率不高。

奈何qiao·2024-01-08 10:55

Logistic 回归模型

二项Logistic回归模型将线性回归函数和Logistic函数复合起来，称为逻辑回归函数，二项Logistic回归模型是一种分类模型，二项Logistic回归模型是如下的条件概率分布：其中，是输入，是输出

shenghaishxt·2024-01-08 01:51

清风数学建模学习笔记-二分类与多分类-逻辑回归

内容：逻辑回归一.二分类之使用SPSS进行分析1.使用SPSS进行变量虚拟化：转化-创建虚变量线性概率模型LPM：连接函数（激活函数）的取法：盲选Sigmoid1.分析-回归-二元回归在此基础上可以在分类中进行对协变量进行虚拟化还可以选择先前回归先后回归预测结果差

别被算法PUA·2024-01-07 15:56

训练神经网络(上)激活函数

一、Sigmoid函数这个函数大家应该熟悉在逻辑回归中曾用到这个sigmoid函数这个函数可以将负无

笔写落去·2024-01-07 07:47

AI技术体系和领域浅总结

集合论和图论《离散数学》博弈论《博弈论》（中国人民大学出版社）张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础（估计方法特征工程）线性模型（线性回归）逻辑回归决策树模型

TisUs·2024-01-06 16:26

卡方分箱(chi-square)

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。但很多建模人员搞不清楚卡方分箱原理。

python风控模型·2024-01-06 14:05

机器学习算法分类

监督学习目标值：类别--分类问题目标值：连续型的数据--回归问题分类模型k近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归,SVM,回归模型线性回归，岭回归无监督学习目标值：无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程

学了忘了学·2024-01-06 01:40

逻辑回归（Logistic Regression）

什么是机器学习逻辑回归（LogisticRegression）虽然名字中包含"回归"一词，但实际上是一种用于解决分类问题的统计学习方法，而不是回归问题。

草明·2024-01-05 16:27

【Python机器学习系列】建立逻辑回归模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一、问题对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下：针对不同的数据集，有些步骤不适用即不需要做，其中橘红色框为必要步骤，由于数据质量较高，本文有些步骤跳过了，跳过的步骤将单独出文章总结！同时欢迎大家关注翻看我之前的一些相关文章。一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型

数据杂坛·2024-01-05 12:22

【Python案例实战】水质安全分析及建模预测

一、引言1.水资源的重要性水是生命之源，是人类生存和发展的基础。它是生态系统中不可或缺的组成部分，对于维系地球上的生命、农业、工业、城市发展等方面都具有至关重要的作用。2.水质安全与人类健康的关系水质安全直接关系到人类的健康和生存。水中的污染物和有害物质可能对人体造成严重的健康危害，如肠道疾病、皮肤疾病、癌症等。因此，确保水质安全是保障人类健康的重要前提。3.建模预测在水质安全分析中的必要性为了应

Zouia Gail(修行中)·2024-01-05 11:53

逻辑回归简单案例分析--鸢尾花数据集

文章目录1.IRIS数据集介绍2.具体步骤2.1手动将数据转化为numpy矩阵2.1.1从csv文件数据构建Numpy数据2.1.2模型的搭建与训练2.1.3分类器评估2.1.4分类器的分类报告总结2.1.5用交叉验证（CrossValidation）来验证分类器性能2.1.6完整代码：2.2使用sklearn内置的iris数据集(多分类)2.2.1导入数据集2.2.2划分训练集和测试集2.2.3

几窗花鸢·2024-01-05 07:32

2018-12-17过度拟合

欠拟合(underfitting)、高偏差(bias)过度拟合或过拟合(overfitting)、高方差(variance)线性回归示例1逻辑回归示例2当我们的假设函数的形式很难映射到数据的趋势时，不合适或者偏见很大

奈何qiao·2024-01-05 06:17

深度学习课程实验一浅层神经网络的搭建

一、实验目的1、学习如何建立逻辑回归分类器用来识别猫。将引导你逐步了解神经网络的思维方式，同时磨练我们对深度学习的直觉。

叶绿体不忘呼吸·2024-01-04 21:08

机器学习-离散型变量处理

离散型变量处理思路离散型变量输入通常为字符串形式，除了少数决策树模型能够直接处理类别型变量之外，对于逻辑回归、支持向量机等模型而言，必须将类别型变量转换为数值型变量才能正确的工作。

alstonlou·2024-01-04 17:03

机器学习中的监督学习基本算法-线性回归简单介绍

机器学习中的监督学习算法有很多，如下所示：监督学习算法:线性回归、逻辑回归、K-近邻算法(KNN)、BP神经网络、朴素贝叶斯算法、随机森林、决策树、支持向量机。

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 15:58

机器学习中的监督学习基本算法-逻辑回归简单介绍

逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于解决二分类问题的统计学习方法，尽管名字中带有"回归"一词，但实际上它是一种分类算法。

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 12:49

（10-2-05）贷款预测模型

10.2.5制作模型（1）LogisticRegression（逻辑回归）模型训练LogisticRegression（逻辑回归）模型，并评估其性能。

码农三叔·2024-01-04 07:36

Datawhale零基础入门NLP赛事 - Task3 基于机器学习的文本分类

我们构建了基于词袋模型和TF-IDF的特征提取器，随后构建了岭回归的分类器，并通过更改其各项参数观察变化，最后，使用逻辑回归作为分类器，发现效果大不如岭回归分类器。具体分析随后附上。

AugBoost·2024-01-04 07:45

autograd与逻辑回归

一、autograd—自动求导系统torch.autograd.backward()torch.autograd.backward()是PyTorch中用于计算梯度的函数。以下是对该函数的参数的解释：功能：自动求取梯度•tensors:用于求导的张量，如loss•retain_graph:保存计算图•create_graph:创建导数计算图，用于高阶求导•grad_tensors：多梯度权重ten

-恰饭第一名-·2024-01-03 18:56

【机器学习知识体系】- 逻辑回归篇

逻辑回归模型是什么？在下面这篇文章中，有对其比较简单形象的描述：轻松看懂机器学习十大常用算法在面试时有时会问到LR为什么用sigmoid？

不会停的蜗牛·2024-01-03 17:11

R语言机器学习与临床预测模型56--Logistic回归（逻辑回归）

本内容为【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01Logistic回归逻辑斯蒂回归就是以对数发生比为响应变量进行线性拟合，即log(P(Y)/1-P(Y))=B0+B1x。这里的系数是通过极大似然估计得到的，而不是通过OLS。极大似然的直观意义就是，我们要找到一对B0和B1的估计值，使它们产生的对观测的预测概率尽可能接近Y的实际

科研私家菜·2024-01-03 16:45

逻辑回归

1.背景介绍考虑二分类任务，其输出标记，而线性回归模型产生的预测值是实值，于是，我们需将实值转换为0/1值，最理想的是“单位跃迁函数”(unit-stepfunction)即预测值z大于0就判断为正例，小于零则判为反例，预测值为临界值零则任意判断。单位跃迁函数不连续，我们希望找到能在一定程度上近似单位跃迁函数的“替代函数”，并希望它单调可微，对数几率函数(logisticfunction)正是这样

rosyxiao·2024-01-03 14:25

把ChatGPT调教成机器学习专家，以逻辑回归模型的学习为例

-Ranedeer-AI-Tutor可以根据你选择的学习难度、学习方向帮你制定学习计划我用“如何学习逻辑回归模型”测试了一下，感觉还不错。

机器学习算法与Python实战·2024-01-03 07:20

tf-idf +逻辑回归来识别垃圾文本

阿君聊风控·2024-01-02 23:08

GBDT+LR CTR预估-Kaggle实例[有数据集]

在CTR预估问题的发展初期，使用最多的方法就是逻辑回归

路人乙yh·2024-01-02 20:22

深度学习｜2.2 逻辑回归

引入如上图，给定x，x是指含有某一个特定事物的多个特征组成的向量，P(y=1∣x)P(y=1|x)P(y=1∣x)是指在x的情况下，y被判定为1的概率。简言之，就是在知道多个特征的情况下，将某某东西猜成是某一个特定事物的概率。线性回归的局限性线性回归算出来的值并不是一个介于0到1的值，并不适合去作为一个概率来使用。优化——sigmoid函数将值回归到介于0和1之间的范围。形式上的优化将向量内积+常

晓源Galois·2024-01-02 06:44

Python 全栈体系【四阶】（九）

第四章机器学习十二、逻辑回归1.概述1.1什么是逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression）虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，常用于二分类。

柠檬小帽·2024-01-01 23:37

机器学习&深度学习面试笔记

Q.逻辑回归与线性回归有什么区别？Q.什么是逻辑回归的目标函数(损失函数)？Q.如何处理多分类问题？Q.L1和L2正则化有什么区别？Q.分类模型

卡卡南安·2024-01-01 13:01

学习笔记：机器学习

文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六

howard2005·2024-01-01 11:19

【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第二周 - 神经网络的编程基础（笔记+习题+编程作业）

第一门课-神经网络和深度学习（第二周-神经网络的编程基础）2.1二分类（BinaryClassification）二分类中的逻辑回归2.2逻辑回归（LogisticRegression）2.3逻辑回归的代价函数损失函数

卷卷0v0·2024-01-01 02:45

最优化方法Python计算：无约束优化应用——神经网络回归模型

我们在博文《最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑回归模型》中讨论的逻辑回归模型（如下图(b)所示）与神经元十分相似，由输入端接收数据x=(x1x2⋮xn)\boldsymbol{x}=\begin

戌崂石·2023-12-31 13:58

pytorch01：概念、张量操作、线性回归与逻辑回归

目录一、pytorch介绍1.1pytorch简介1.2发展历史1.3pytorch优点二、张量简介与创建2.1什么是张量？2.2Tensor与Variable2.3张量的创建2.3.1直接创建torch.tensor()2.3.2从numpy创建tensor2.4根据数值创建2.4.1torch.zeros()2.4.2torch.zeros_like()2.4.3torch.ones()和to

慕溪同学·2023-12-31 09:22

最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑分类模型

逻辑回归模型更多地用于如下例所示判断或分类场景。

戌崂石·2023-12-30 16:08

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