逻辑回归python案例第9页

Regularized Logistic Regression（吴恩达机器学习：正则化逻辑回归）

文章目录RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检处理Trainingset数据可视化Feature_mappingsigmod函数损失函数求解梯度下降算法可视化预测RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检(吴恩达机器学习课后题链接放在最后)输入：两次测试的结果输出：微晶体质检结果（通过/驳回）Trainingset第一列为第一次测

Algorithm-·2023-11-19 16:55

PyTorch|逻辑回归的简单实现

01|什么是逻辑回归？经过前面的学习，我们介绍了张量Tensor的基本操作，也知晓了PyTorch的AutoGrad系统。有了上述基础，便可以试着训练简单的机器学习模型了。

木千之·2023-11-19 14:24

pytorch学习：逻辑回归代码

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunSep209:50:012018@author:www"""importtorchfromtorch.autogradimportVariableimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#设定随机种子torch.manual_seed(250)#读入数据withopen(r'E:\da

xckkcxxck·2023-11-19 14:24

1.Apache Flink 1.12.0 wordcount

ApacheFlinkwordcountjava案例，scala案例，python案例版本操作系统：win10JDK：1.8Scala：2.11Python：3.7.4Flink：1.12.0一、BatchJob

终回首·2023-11-19 14:17

吴恩达《机器学习》9-1:代价函数

二、代价函数的变化回顾逻辑回归问题中的代价函数，有：在神经网络中，输出变量和因变量都是向量，因此代价函数更为复杂：这个代

不吃花椒的兔酱·2023-11-19 10:07

【数据预处理2】数据预处理——数据标准化

在以梯度和矩阵为核心的算法中，如逻辑回归，支持向量机和神经网络，数据标

DJ.马·2023-11-19 05:17

【机器学习算法】机器学习：支持向量机（SVM）

与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。具体来说就是在线性可分时，在原空间寻找两类样本的最优分类超平面

DJ.马·2023-11-19 05:16

机器学习回归与聚类算法

机器学习回归与聚类算法思维导图线性回归欠拟合与过拟合岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习K-means算法4.1线性回归回归问题：目标值-连续型的数据4.1.1线性回归的原理2什么是线性回归函数关系特征值和目标值线型模型线性关系

可爱的杨一凡·2023-11-18 18:58

学习笔记 Day 44（模型保存，逻辑回归，聚类算法）

模型保存和加载：分类算法--逻辑回归：代码实现：deflogitic():#构造列标签名字column=['Samplecodenumber','ClumpThickness','UniformityofCellSize

a_Loki·2023-11-18 17:42

机器学习基础之《回归与聚类算法（8）—回归与聚类算法小结》

梯度下降SGDRegressor模型评估均方误差过拟合和欠拟合过拟合：模型过于复杂正则化L1正则化LASSOL2正则化（更常用）Ridge欠拟合：模型过于简单增加数据、特征岭回归正则化力度Ridge()逻辑回归分类输入

csj50·2023-11-18 17:42

机器学习第7天：逻辑回归

文章目录介绍概率计算逻辑回归的损失函数单个实例的成本函数整个训练集的成本函数鸢尾花数据集上的逻辑回归Softmax回归Softmax回归数学公式Softmax回归损失函数调用代码参数说明结语介绍作用：使用回归算法进行分类任务思想

Nowl·2023-11-18 17:41

机器学习的逻辑回归

Sigmoid函数逻辑回归的预测函数梯度下降法-逻辑回归importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#生成一个关于分类器性能的详细报告。

托比-马奎尔·2023-11-17 11:44

人工智能基础_机器学习039_sigmoid函数_逻辑回归_逻辑斯蒂回归_分类神器_代码实现逻辑回归图---人工智能工作笔记0079

逻辑斯蒂回归（LogisticRegression）是一种常用的分类算法，其基本思想是通过拟合一个逻辑斯蒂函数来预测样本所属的类别。它广泛应用于各个领域，如医学、金融、市场营销等，具有较好的解释性和可解释性。在逻辑斯蒂回归中，我们通常使用的是二分类问题，即样本只属于两个类别中的一个。为了进行多类别的分类，可以采用一对多（One-vs-Rest）的方法，将多类别的问题转化为多个二分类问题。虽然叫做逻

脑瓜凉·2023-11-17 10:29

Python | 机器学习之逻辑回归

目录结构1.机器学习之逻辑回归概念1.1机器学习1.2逻辑回归2.逻辑回归2.1实验目的2.2实验准备2.3实验题目2.4实验内容2.5实验心得致读者1.机器学习之逻辑回归概念1.1机器学习传统编程要求开发者明晰规定计算机执行任务的逻辑和条条框框的规则

Sarapines Programmer·2023-11-17 08:25

2021-03-07 大数据课程笔记 day46

Rich Dad·2023-11-17 07:21

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

Python案例005——随机密码生成器

#目标：创建一个程序，可指定密码长度，生成一串随机密码#提示：创建一个数字+大写字母+小写字母+特殊字符的密码#引入生成随机数模块importrandompasslen=int(input("enterthelengthofpassword"))s="abcdefghijklmnopqrstuvwxyz01234567890ABCDEFGHJKLMNOPQRSTUVWXYZ!@#$%^&*()?"

寒冰1307·2023-11-15 02:55

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

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