Logistic逻辑回归第13页

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

logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）

假设函数：更为一般的表达式：（1）似然函数：（2）对数似然函数：如果以上式作为目标函数，就需要最大化对数似然函数，我们这里选择最小化负的对数似然函数（3）对J(w)求极小值，对求导（4）上述中表示第i个样本的第j个属性的取值。于是的更新方式为：（5）将（5）式带入（4）式，得：梯度下降GD的更新方式,使用全部样本：（6）当样本不多的时候，可以选择这个方法随机梯度下降：每次只取一个样本，则的更新方式

weixin_30279671·2023-11-11 17:39

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

【SPSS】回归分析详细操作教程（附案例实战）

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录回归分析概述线性回归曲线估计二元logistic回归分析多元logistic回归分析回归分析概述相关分析与回归分析相关分析只表明变量间相关关系的性质和程度

艾派森·2023-11-11 07:41

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

Python自动进行logistic回归并绘制关于OR的森林图

importpandasaspdimportstatsmodels.formula.apiassmfimportstatsmodels.apiassmfromscipy.statsimportnormimportnumpyasnpfromplotnineimport*"""因变量y必须是int：0或1"""deflogistic_regression

_nephrologist_·2023-11-11 01:21

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】基于MindSpore和pytorch的Softmax回归及前馈神经网络

1实验内容简介1.1实验目的（1）熟练掌握tensor相关各种操作；（2）掌握广义线性回归模型（logistic模型、sofmax模型）、前馈神经网络模型的原理；（3）熟练掌握基于mindspore和pytorch

WiIsonEdwards·2023-11-09 17:31

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

【图像加密】基于改进Logistic混沌图像加密与解密含高斯噪声、中值滤波并计算相关性、恢复相关性、均方根误差附matlab代码

1简介随着互联网的蓬勃发展，各种信息通过网络飞速增长传播，为社会提供便利的同时也带来了许多负面效应。大量个人隐私被泄露、财产损失不断增加、企业重要数据被截取篡改以及国家各种机密保密文件泄露，信息安全岌岌可危。信息作为极其重要的战略资源，如何获取、处理信息和保障信息安全成为体现一个国家综合国力的重要部分。信息安全关乎社会稳定和国家安全，成为人们普遍关注的一个热点问题。同时随着互联网多媒体技术的迅速发

matlab科研助手·2023-11-09 00:13

OpenCV 基于logistic混沌对图像加密与解密

标题数字图像加密方法分析一、数字图像加密方法基本要求和分类1.1图像加密算法要求①安全性。混淆和扩散是设计具有计算安全性的密码的必要条件。②实时性。加密算法的使用不能给图像数据传输和存取带来过大的延迟。③数据量不发生膨胀。④数据格式不变。1.2数字图像加密算法分类①基于空间域的像素置乱②基于混沌加密③基于变换域加密④基于秘密分割与秘密共享加密⑤基于神经网络和元胞自动机加密⑥基于盲源分离加密。二、数

忘·月·2023-11-09 00:40

为什么说PTL物流管理系统是提高仓库操作效率的智能化解决方案

PTL物流管理系统（Pick-to-LightLogisticsManagementSystem）是一种基于亮灯电子标签的智能化解决方案，用于提高仓库操作效率和准确性。该系统通过在

讯鹏科技·2023-11-08 17:05

【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

机器学习之模型选择（交叉验证）

形式化定义：假设可选的模型集合是Μ={M1,M2,…,Md}，比如我们想分类，那么SVM、logistic回归、神经网络等模型都包含在M中

MachineLP·2023-11-08 07:05

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

机器学习之用逻辑回归制作评分卡（分类分析：基于UCI的german信用评分卡设计）

查看数据分布是否平衡4.2.样本平衡4.3.离散型变量在好坏客户上的分布4.4.连续型变量在好坏客户上的分布五、数据预处理5.1.离散变量WOE值转换5.2.连续型变量的分箱及WOE值转换六、特征选择七、Logistic

清风一起·2023-11-06 16:55

逻辑回归

目录一、前言二、什么是逻辑回归1.1线性回归能解决分类问题么？1.2用逻辑回归解决分类问题一、前言逻辑回归（LogisticRegression，LR）。

kwunkau·2023-11-06 16:20

零基础数据挖掘——金融风控（四）实践逻辑回归

逻辑回归的优缺点：优点训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关；简单易理解，模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响；适合二分类问题，不需要缩放输入特

evilAI9527·2023-11-06 15:16

风险风控-逻辑回归理论基础

逻辑回归一般都应用于传统的建模方案，因其模型含义易解释，容易推广上线而得到大家的青睐逻辑回归于广义线性模型：逻辑回归是广义线性模型（GeneralizedLinearModels，GLM）的一种特殊形式

田晖扬·2023-11-06 15:14

逻辑回归之深入浅出

欢迎关注本人的微信公众号AI_EngineLogisticRegression算法原理一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数（损失函数）的方法，运用梯度下降或其他优化算法来求解参数

AI_Engine·2023-11-06 15:31

【机器学习】log loss、logistic loss与cross-entropy的关系

二分类时，cross-entropy等价于logisticloss，算是一种特例情况。主要是看预测概览的类别有几种，cross-entropy也可以多分类，logisticloss就是只能二分类。

sdbhewfoqi·2023-11-06 09:01

Logistic回归

在之前我已经写了一篇关于线性回归的文章,今天给大家带来另一个重要的回归分类算法----逻辑回归逻辑回归考虑的数值情况不同与线性回归,根据问题中随机变量的不同种类而选择不同的分类算法线性回归主要用于解决连续型数值的问题逻辑回归主要用于解决离散型数值问题那么什么样的数值是连续型

当时年少_青衣·2023-11-06 01:13

2018-12-14逻辑回归决策边界

逻辑回归预测推理过程决策边界1决策边界2以上决策边界不是由于训练集的属性，而是假设本身及其参数的属性，只要我们给定了参数向量θ，决定边界就确定了。我们不是用训练集来定义的决策边界。

奈何qiao·2023-11-05 23:06

2019-08-11

任务3-建模（2天）用逻辑回归、svm和决策树；随机森林和XGBoost进行模型构建，评分方式任意，如准确率等。

简书Sandra·2023-11-05 20:16

深度学习：Pre-Training的理解

转自(非常感谢原文作者)http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4575527.htmlLogistic回归、传统多层神经网络1.1线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax

generalAI·2023-11-05 20:04

2019-01-29 随机梯度下降(stochastic gradient descent)

随机梯度下降的思想也可以应用于线性回归、逻辑回归、神经网络或者其他依靠梯度下降来进行训练的算法中。

奈何qiao·2023-11-05 19:07

TORCH02-03:Torch的损失函数与逻辑回归实现

本主题主要梳理损失函数，并同时使用损失函数实现逻辑回归。

杨强AT南京·2023-11-05 15:10

R action 8

回归回归的多面性回归分析的各种变体回归类型用途简单线性用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量多项式用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，模型的关系是n阶多项式多元线性用两个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量多变量用一个或多个解释变量预测多个响应变量Logistic

KrisKC·2023-11-05 15:23

解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM

3、逻辑回归算法3.1什么是逻辑函数?3.2逻辑回归可以用于多类分类吗？3.3如何解释逻辑回归中的系数？4、支持向量机（SVM）算法4.1优点4.2缺点5、结语1、机器学习算法简介机器学习算法是一种基

春人.·2023-11-05 11:45

python手写逻辑回归算法【机器学习】

python手写逻辑回归算法文章目录python手写逻辑回归算法算法介绍程序设计思路程序代码算法介绍在生活中，我们常常能听见这样的说法，“您的这辆车已经使用了5年了，有80%的概率会出一些小的故障。”

小野堂·2023-11-05 08:08

机器学习各种算法以及开发具体流程+API具体实例+案例的实现

2、非监督学习：特征值1000个样本】机器学习算法的分类：1监督学习（预测）重点//分类：k-近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归，神经网络（目标是离散型）（样本属于哪一个类别）//大多数算法应用非常

evanwusi·2023-11-04 23:14

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