Logistic逻辑回归第25页

信用评分卡DAY8-9

演练：训练和验证逻辑回归模型任务目标构建逻辑回归模型并对数据样本进行预测理解和掌握逻辑回归模型性能的评价指标和方法理解过拟合的产生以及通过惩罚项进行抑制的方法任务描述【dataset/titanic_train.csv

MirandaM·2023-08-07 00:12

深度学习基础知识扫盲

Non-supervisedlearning）无监督学习的算法无监督学习使用场景术语特征值特征向量特征工程（Featureengineering）特征缩放Sigmodfunction决策边界激活函数过拟合/欠拟合逻辑回归算法多类

羊羊羊i·2023-08-06 12:58

机器学习算法学习-多层感知机与后向传播算法（MLP、BP）

1.1感知机与激活函数其实在介绍支持向量机和逻辑回归的时候，我们就已经接触过感知机的概念了。感知机接收多个输入信号，输出一个信

Kiroro·2023-08-06 12:20

吴恩达深度学习笔记（11）-烧脑神经网络前向传播和后向传播计算

让我们举一个比逻辑回归更加简单的，或者说不那么正式的神经网络的例子。我们尝试计算函数J

极客Array·2023-08-06 07:54

线性回归、岭回归、逻辑回归、聚类

分类算法的目标值是离散型的如果目标值是连续型的值，就需要回归算法比如房价预测、销售额预测、贷款额度预测等回归算法-线性回归分析举个栗子期末成绩：0.7×考试成绩+0.3×平时成绩（各个特征跟某个值组合在一起去预测）西瓜好坏：0.2×色泽+0.5×根蒂+0.3×敲声（把回归问题转换为分类问题）线性关系模型一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：线性回归定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间

MacsenChu·2023-08-06 05:05

机器学习概述及其主要算法

目录1、什么是机器学习2、数据集2.1、结构3、算法分类4、算法简介4.1、K-近邻算法4.2、贝叶斯分类4.3、决策树和随机森林4.4、逻辑回归4.5、神经网络4.6、线性回归4.7、岭回归4.8、K-means5

逐梦苍穹·2023-08-05 16:53

值得探寻的javascripr技术点

下面是一些机器学习算法，基于这些算法可以使用本文中列出的不同JavaScript框架来模型训练：简单的线性回归多变量线性回归逻辑回归朴素贝叶斯k最近

天as痕·2023-08-05 07:52

《PyTorch深度学习实践》

文章目录1.线性模型2.梯度下降算法3.反向传播3.1原理3.2TensorinPyTorch4.用PyTorch实现线性模型5.Logistic回归6.处理多维特征的输入7.加载数据集1.线性模型2.

释怀°Believe·2023-08-05 03:16

使用toad库进行机器学习评分卡全流程

importpandasaspdfromsklearn.metricsimportroc_auc_score,roc_curve,aucfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionimportnumpyasnpimportmathi

AIGC人工智残·2023-08-05 00:22

R语言数据科学分类预测（一）

数据科学与机器学习案例之汽车目标客户销售策略研究数据科学与机器学习案例之WiFi定位系统的位置预测数据科学与机器学习案例之Stacking集成方法对鸢尾花进行分类数据科学案例之生存分析与二手车定价R数据科学分类预测Logisticregressionallvariablemodelsomeselec

嘛里嘛里哄·2023-08-04 22:12

R语言glmnet包详解：横截面数据建模

根据glmnet函数中参数family的指定，可以看到其可以解决惩罚项下的多元线性回归、多相应变量的线性回归、逻辑回归、泊松回归、COX比例风

嘛里嘛里哄·2023-08-04 22:40

Classification 之 Logistic Regression

假设我们有两个Class，我们需要能从trainingdata中来估算概率。首先我们要理解贝叶斯定理，然后从这个公式中GenerativeModelQQ截图20180816151347.pngPriorprobability这里是一个二元分类问题假设我们从sample里选择id<400的来做trainingdata，剩下的做testingdata，从第一个class中选取一个的机率是如下图，从第二

小光_499f·2023-08-04 16:08

基于weka手工实现ID3决策树

一、决策树ID3算法相比于logistic回归、BP网络、支持向量机等基于超平面的方法，决策树更像一种算法，里面的数学原理并不是很多，较好理解。

非妃是公主·2023-08-04 03:59

【秋招】算法岗的八股文之机器学习

目录机器学习特征工程常见的计算模型总览线性回归模型与逻辑回归模型线性回归模型逻辑回归模型区别朴素贝叶斯分类器模型(NaiveBayes)决策树模型随机森林模型支持向量机模型(SupportVectorMachine

zz的大穗禾·2023-08-03 22:34

FlinkCDC时间问题timestamp等

yyyy-MM-dd类型采集后变为时间戳源库数据样式：采集后的json数据{"before":{"id":"4","claim_amount":0.0,"follow_result_type":"2","logistics_settle_flag

zhu.hh·2023-08-03 20:54

Sklearn学习-iris数据集学习

Sklearn学习-逻辑回归（iris数据集）使用load_iris加载数据集，查看包含的keys查看数据的列名，分类目标的名称获取data和target，并打印各自的shape拆分训练集和测试集使用逻辑回归训练

羽丶千落·2023-08-03 10:13

从伯努利分布、极大似然估计到逻辑回归

伯努利分布随机变量X的概率质量函数：重复n次伯努利实验，成功次数是x，失败次数是n-x的概率为：当n=1时，即是伯努利分布。所以伯努利分布的概率质量函数也表示为：x代表事件发生，1-x代表事件不发生，p是事件发生的概率，1-p是事件不发生的概率。极大似然估计设定极大似然函数，极大似然函数取最大值时的参数估计最有可能是真实参数。离散情况下，假设每个实验独立同分布，则各事件单独发生的概率乘积即为似然函

京漂的小程序媛儿·2023-08-03 04:36

【机器学习】Overfitting and Regularization

OverfittingandRegularization1.过拟合添加正则化2.具有正则化的损失函数2.1正则化线性回归的损失函数2.2正则化逻辑回归的损失函数3.具有正则化的梯度下降3.1使用正则化计算梯度

CS_木成河·2023-08-03 02:03

【机器学习】Cost Function for Logistic Regression

CostFunctionforLogisticRegression1.平方差能否用于逻辑回归？

CS_木成河·2023-08-03 02:02

机器学习十大经典算法

本文将为大家介绍十大经典机器学习算法，其中包括了线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等算法，每种算法都在特定的领域发挥着巨大的价值。

智慧医疗探索者·2023-08-03 02:31

深度学习笔记（一）二分分类 | logistic regression（详细的损失函数理解）

基于https://www.bilibili.com/video/BV164411m79z?p=24观后笔记相关函数定义介绍代价/成本函数和损失函数损失函数(Loss/errorfunction)是定义在单个训练样本上的，即一个样本的误差。代价函数(Costfunction)是定义在整个训练集上面的，对所有样本的误差的总和求平均值。但由于实质相同，都是事先定义一个假设函数，通过训练集由算法找出一个

Vonct·2023-08-02 12:15

逻辑回归和正则化（三）

b站学习链接：传送门学习前视频第67章学习目录索引：吴恩达2014课程简介知识补充为什么逻辑回归的输出值在0和1之间?逻辑回归的输出值范围是介于0和1之间。

水枂·2023-08-02 11:11

matlab编程实践16、17

这个微分方程模型有时称为logistic方程。新参数μ为承载能力，

孤亭远见·2023-08-02 06:13

逻辑回归变量系数可为负数吗？应该如何解释？

之前很多学员来问逻辑回归变量系数是否都应该为正数，如果出现负的变量系数该怎么办？是否需要重新建模？这些学员都是在网上搜索时，被错误信息误导。网上信息可以随意转载，且无人审核对错。

python风控模型·2023-08-02 00:08

【机器学习】Gradient Descent for Logistic Regression

GradientDescentforLogisticRegression1.数据集（多变量）2.逻辑梯度下降3.梯度下降的实现及代码描述3.1计算梯度3.2梯度下降4.数据集（单变量）附录导入所需的库importcopy

CS_木成河·2023-08-01 21:45

Logistic 回归分析_泰坦尼克号生存预测

分析目的：通过分析训练数据集分析出什么类型的人更可能生存，并预测出数据集中乘客的生还概率#字段说明#PassengerId：乘客编号#Survived：是否生存，也是我们分析目标。1表示生存，0表示死亡#Pclass：船舱等级分1、2、3等级，1等级最高#Name：乘客姓名#Sex：性别#Age：年龄#SibSp：该乘客一起旅行的兄弟姐妹和配偶的数量(同代直系亲属人数)#Parch：该和乘客一起旅

a_big_cat·2023-08-01 21:52

【Python机器学习】实验04(1) 多分类(基于逻辑回归)实践

文章目录多分类以及机器学习实践如何对多个类别进行分类1.1数据的预处理1.2训练数据的准备1.3定义假设函数，代价函数，梯度下降算法（从实验3复制过来）1.4调用梯度下降算法来学习三个分类模型的参数1.5利用模型进行预测1.6评估模型1.7试试sklearn实验4(1)请动手完成你们第一个多分类问题，祝好运！完成下面代码2.1数据读取2.2训练数据的准备2.3定义假设函数、代价函数和梯度下降算法2

Want595·2023-08-01 17:44

BP神经网络识别手写数字

其实反向传播和我们LogisticRegression原理差不多，都是通过代价函数来进行求导，只不过在这儿我们神经网络一共有三层，那么就会有两组权重，分别对应第一层传向第二层，第二层传向第三层。

SmallBillows·2023-08-01 11:01

自然语言处理，Datawhale 夏令营，学习笔记7.27

前言因为大学上过商业数据分析，这个活动的任务一文本二分类，对我而言只是从几个熟悉的模型（逻辑回归、SVC、朴素贝叶斯等）里跑跑分调调参。任务二：从论文标题、摘要作者等信息，提取出该论文关键词。

m0_65095388·2023-08-01 10:49

倾向性匹配评分PSM(R实现)

潜在的混杂因素)上具有可比性一般是通过某种统计学模型求得每个观测的多个协变量的综合倾向性得分，再按照倾向性得分是否接近进行匹配最常用的统计模型一般是以分组变量为因变量，其它可能影响结果的混杂因素为协变量构建logistic

北欧森林·2023-08-01 09:41

人工智能、机器学习、深度学习、神经网络的关系

人工智能范围＞机器学习（机器自己学习出规则）范围（是实现人工智能的一种方式，还有专家系统（专家给出规则）、推荐系统、其他方式）机器学习的范围＞深度学习的范围（还有逻辑回归、XGboost、SVM、其他，

nonsense_9504·2023-08-01 08:01

数据科学复现

片段线性回归建模步骤.py用sklearn做简单的一元线性回归.py红用逻辑回归实现红酒数据分类py高斯朴素贝叶斯分类py

哈都婆·2023-07-31 23:59

聊一聊先进的感知器和伟大的BP算法

曾经，基于统计学习的机器学习方法在AI领域占据了半边天，逻辑回归、决策树、支持向量机等算法不久就耳熟能详，「特征工程」一词瞬间火了起来，普遍认为数据弄得好+特征工程做得好≈模型能work。

Dreamcatcher风·2023-07-31 13:34

加入惩罚项的逻辑回归（正则化）——Octave代码

逻辑回归的代价函数：当特征较多时，需要高阶多项式去拟合，那么容易出现过拟合的状态，此时需要正则化来进行处理，从而避免过拟合的情况发生，提供泛化能力。惩罚项：正则化后的代码：J=1/m*sum(-y.

Dreamcatcher风·2023-07-31 13:04

【Machine Learning 系列】一文详解有监督学习(Supervised Learning)

文章目录前言一、原理二、算法1️⃣线性回归2️⃣逻辑回归3️⃣决策树4️⃣支持向量机5️⃣随机森林三、应用领域1️⃣自然语言处理2️⃣图像识别3️⃣金融预测4️⃣医疗诊断四、总结好书推荐参与活动一、原理监督学习是机器学习中最常见和广泛应用的一种方法

陈橘又青·2023-07-31 11:38

特征选择__包裹型

典型的包裹型算法为“递归特征删除算法”(recursivefeatureeliminationalgorithm)比如用逻辑回归，怎么做这个事情呢？

紫弟·2023-07-31 07:10

【机器学习】Classification using Logistic Regression

ClassificationusingLogisticRegression1.分类问题2.线性回归方法3.逻辑函数（sigmod）4.逻辑回归5.决策边界5.1数据集5.2数据绘图5.3逻辑回归与决策边界的刷新

CS_木成河·2023-07-31 04:33

来一波基于干细胞指数的生信分析思路吧！

我们使用一种创新的一类逻辑回归机器学习算法来提取源自非转化多能干细胞及其分化后代的转录组和表观遗传特征集，建立干细胞指数模型，评估肿瘤干细

vegene·2023-07-30 23:45

利用存储过程造测试数据

以往logistics_notice表里生成指定条数的数据为例做演示！！！1.创建随机函数①、生成指定长度的随机字符串的函数生成指定长度的随机字符串函数用完时记得删除：dropfunction

wen-pan·2023-07-30 21:44

lightGBM实例——特征筛选和评分卡模型构建

添模型构建——使用逻辑回归构建模型，lightGBM进行特征筛选lightGBM模型介绍请看这个链接：集成学习——Boosting算法：Adaboost、GBDT、XGBOOST和lightGBM的简要原理和区别具体代码如下

AIGC人工智残·2023-07-29 13:03

学习笔记 Logistic阻滞人口预测模型

Logistic——阻滞人口预测模型假设人口相对增长率随人口的增加而线性减少。

追_求_卓_越·2023-07-29 05:20

7、逻辑斯特回归为什么要对特征进行离散化。

逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限；单变量离散化为N个后，每个变量有单独的权重，相当于为模型引入了非线性，能够提升模型表达能力，加大拟合；离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；②速度快！

ThatAllOver·2023-07-29 04:36

逻辑斯特回归与最大熵模型

概述逻辑回归(logisticregression)是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型(maximumentropymodel)。

weixin_30685047·2023-07-29 04:35

逻辑斯特回归和SVM 对比

逻辑斯特回归和SVM对比对于LogisticRegression和LinearSVC，决定正则化强度的权衡参数叫作C。C值越#大，对应的正则化越弱。

六mo神剑·2023-07-29 04:35

机器学习(二)逻辑斯特回归

逻辑斯特回归逻辑斯特回归（LogisticRegression）是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法。

林墨40·2023-07-29 04:35

用pytorch实现逻辑斯特回归

importtorch.nn.functionalasFx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])y_data=torch.Tensor([[0],[0],[1]])classLogisticRegressionModel

努力努力再努力YY·2023-07-29 04:34

机器学习-逻辑斯特回归及其手写实现梯度下降

一.逻辑斯特回归简介本章介绍的另一种模型：模型斯特回归(logisticregression)。它实质上是一个线性分类器。

idotc·2023-07-29 04:03

机器学习：逻辑斯特回归算法

逻辑回归算法机器学习可分为有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。对于LR来说，看成一种典型的有监督学习。

Twig程·2023-07-29 04:03

逻辑回归分析实战（根据鸢尾花的性质预测鸢尾花类别）

紧接着上过一个线性回归模型（一元线性回归模型实战）一元线性回归模型和逻辑回归模型是统计学中常见的两种回归模型，它们有以下几点不同之处：1.目标变量类型：一元线性回归模型适用于连续型目标变量，即预测一个数量

碱化钾·2023-07-29 04:29

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