Logistic逻辑回归

回归——岭回归

2、输入输出描述输入:自变量X至少一项或以上的定量变量或二分类定类变量，因变量Y要求为定量变量（若为定类变量，请使用逻辑回归）。输出:模型检验优度的结果，自变量对因变量的
路Lu727·2023-02-05 14:33

数据分析模型学习（二）——逻辑回归

数据分析模型学习（二）——逻辑回归在之前的的线性回归中，我们尝试用一个公式来描述数据的分布情况，这个公式可以概括如下：y=wwXX+by=wwXX+b根据我的理解，大部分的分类算法的模型根本上都是一个线性回归的模型
mumu0609·2023-02-05 14:32

MALLOWS模型平均-R代码

4.20更新每一行后面的注释是我写的，希望没写错，为后面的逻辑回归模型平均做铺垫。##ThisRfunctioncomputestheMallowsModelAv
parcaf·2023-02-05 14:56

线性模型（线性回归、Logistics回归、LDA）

Logistic回归二分类任务单位阶跃函数：不连续对数几率函数：单调可微、
夕述·2023-02-05 13:20

多分类神经网络：Softmax回归

这两种方法非常有效，尤其是在逻辑回归做多分类的
L_bloomer·2023-02-05 10:32

B站刘二大人-Softmx分类器及MNIST实现-Lecture 9

Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人-线性回归Pytorch实现Lecture5B站刘二大人-多元逻辑回归
宁然也·2023-02-05 08:06

B站刘二大人-线性回归 Pytorch实现 Lecture 5

Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人-线性回归Pytorch实现Lecture5B站刘二大人-多元逻辑回归
宁然也·2023-02-05 08:06

B站刘二大人-多元逻辑回归 Lecture 7

Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人-线性回归Pytorch实现Lecture5B站刘二大人-多元逻辑回归
宁然也·2023-02-05 08:06

B站刘二大人-数据集及数据加载 Lecture 8

Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人-线性回归Pytorch实现Lecture5B站刘二大人-多元逻辑回归
宁然也·2023-02-05 08:06

B站刘二大人-线性回归及梯度下降 Lecture3

Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人-线性回归Pytorch实现Lecture5B站刘二大人-多元逻辑回归
宁然也·2023-02-05 08:36

聚类、缺失处理、特征分析——模型几个重要的处理过程（含案例实操）

在数据建模过程中，尤其是通过线性回归、逻辑回归等传统机器学习算法进行模型训练之前，往往需要对样本数据进行清洗，其中缺失值处理是一种常用方法。
番茄风控·2023-02-05 08:47

如何高效会议 - 4P1L法

Logistics组织方式什么？（头脑风暴、工作坊）需要什么道具？会前会议开场很重要，申明主题、期望输出、议程介绍，纪律申明。会议规则重点说明，如手机放置“停机坪”，合上电脑聚焦会议议程。
Iam老J·2023-02-05 07:17

AR_Numerical_Optimization Cpt2.Fundamental of Unconstrained Optimization

在尤其是在机器学习领域，有大量问题需要无约束优化理论进行分析，比如线性回归、LogisticRegression等。
培风歌余声·2023-02-05 06:46

Lesson 5. 分类模型决策边界与模型评估指标（上）

文章目录一、决策边界（DecisionBoundary）基本概念与用途1.决策边界基本概念与绘制方法2.通过决策边界观察模型性能3.逻辑回归决策边界与模型可解释性二、逻辑回归决策边界绘制与使用方法1.定义决策边界绘制函数
虚心求知的熊·2023-02-05 03:33

Lesson 4.6 逻辑回归的手动实现

文章目录一、逻辑回归损失函数的梯度计算表达式二、创建分类数据集生成器1.手动创建分类数据2.创建分类数据生成器三、逻辑回归的手动实现四、逻辑回归的分类性能瓶颈与算法评价讨论完梯度下降的相关内容之后，接下来我们尝试使用梯度下降算法求解逻辑回归损失函数
虚心求知的熊·2023-02-05 03:32

python机器学习基础

python机器学习基础错误笔记Logistic回归和线性SVM代码报错书本代码importmglearnimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.svmimportLinearSVCX
N:O:N·2023-02-04 23:42

yolov3

改进：小目标检测（1）边界框预测（2）分类预测不再使用softmax，使用logistic。
沙小菜·2023-02-04 23:39

机器学习（入门）：Kaggle和泰坦尼克号预测

如何使用逻辑回归进行预测？如何提交数据分析结果到Kaggle？学完本课程预计达到的效果：通过一个真实案例学会数据分析的整个过程，为后续其他的机器学习算法打下基础。内容大纲什么是Kaggle？
Rich_Billions·2023-02-04 22:13

差分方程matlab实验报告,实验二微分方程与差分方程模型Matlab求解

实验目的[1]掌握解析、数值解法，并学会用图形观察解的形态和进行解的定性分析；[2]熟悉MATLAB软件关于微分方程求解的各种命令；[3]通过范例学习建立微分方程方面的数学模型以及求解全过程；[4]熟悉离散Logistic
林屋公子·2023-02-04 18:08

matlab差分方程和微分方程,实验二微分方程与差分方程模型matlab求解

实验目的[1]掌握解析、数值解法，并学会用图形观察解的形态和进行解的定性分析；[2]熟悉MATLAB软件关于微分方程求解的各种命令；[3]通过范例学习建立微分方程方面的数学模型以及求解全过程；[4]熟悉离散Logistic
老笨Siva·2023-02-04 18:38

matlab差分方程实验报告,实验二微分方程与差分方程模型matlab求解.doc

、实验目的[1]掌握解析、数值解法，并学会用图形观察解的形态和进行解的定性分析；[2]熟悉MATLAB软件关于微分方程求解的各种命令；[3]通过范例学习建立微分方程方面的数学模型以及求解全过程；[4]Logistic
有伱真好·2023-02-04 18:38

（sklearn）机器学习（七）分类算法

1sklrean转换器和预估器1.用于分类的估计器：fromsklearn.neighbors#k-近邻算法fromsklearn.naive_bayes#贝叶斯fromsklearn.linear_model.LogisticRegression
勇气在前·2023-02-04 18:06

一、神经网络基础

typora-copy-images-to:ipic一、神经网络基础1.logistic回归即使用sigmoid激活函数处理一个简单的神经网络，将其输出映射到区间（0，1）之间，方便做二分类。
屉屉·2023-02-04 15:22

机器学习实战（逻辑回归与二分类问题+网格模型交叉验证）

通过监督学习的方式，在给定的数据集训练下，可以预测出癌症是否为良性。其中原始数据集下载地址为：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/实战流程进入官网数据，可以看到数据的格式如下：（1）699条样本，共11列数据，第一列用语检索的id，后9列分别是与肿瘤相关的医学特征，最后一
__LazyCat__·2023-02-04 15:34

【最新全面】NLP新手学习指南

自然语言处理经典任务|学习自然语言处理技术数据结构与算法基础|时间复杂度、空间复杂度|斐波那契数列的时间和空间复杂度|动态规划算法|经典的DP问题|练习：DP问题的代码解法|专题：时序分析中的DTW算法机器学习基础-逻辑回归
和你在一起^_^·2023-02-04 13:21

吴恩达《深度学习专项》笔记+代码实战（二）：简单的神经网络——逻辑回归

这堂课要学习的是逻辑回归——一种求解二分类任务的算法。同时，这堂课会补充实现逻辑回归必备的数学知识、编程知识。学完这堂课后，同学们应该能够用Python实现一个简单的小猫辨别器。
大局观选手周弈帆·2023-02-04 13:54

吴恩达深度学习第一课-第二周笔记及课后编程题

逻辑回归（LogisticRegression）逻辑回归用于二分类（BinaryClassification），输出值为0-1范围内的实数。
Giraffeee_·2023-02-04 13:52

机器学习之——多类分类问题

在之前的博客中，我们讨论了逻辑回归模型(LogisticRegression)解决分类问题。但是我们发现，逻辑回归模型解决的是二分问题，即：模型的结果只有两个值，y=0ory=1。
郭三亿·2023-02-04 12:38

多分类问题

在前面介绍了二分类问题，逻辑回归可以很好的解决二分类问题。但是在现实生活中，存在着大量的多分类问题。下面就以鸢尾花数据集来学习如何实现多分类的任务。
xuechanba·2023-02-04 12:36

吴恩达机器学习 Logistic Regression with a Neural Network mindset

LogisticRegressionwithaNeuralNetworkmindsetWelcometoyourfirst(required)programmingassignment!
ZEVIN LI·2023-02-04 10:18

R语言epiDisplay包的clogistic.display函数获取条件logistic回归模型的汇总统计信息（自变量初始和调整后的优势比及置信区间，回归系数的Wald检验的p值)、输出汇总统计

R语言使用epiDisplay包的clogistic.display函数获取条件logistic回归模型的汇总统计信息（自变量初始和调整后的优势比及置信区间，回归系数的Wald检验的p值、自变量的似然比检验的
statistics.insight·2023-02-04 10:05

如何使用sas软件实现logistic回归分析

之前给大家介绍了logistic回归分析的SPSS操作，今天来给大家介绍如何使用sas实现logistic回归分析。
吃一口小肉丸·2023-02-04 10:20

神经网络(Neural Networks)简介

文章目录前言一、神经网络的提出二、神经网络模型1.模型引入2.模型案例三、多类分类总结前言一、神经网络的提出线性回归和逻辑回归都只适合用于特征比较少的情况，当特征太多时，计算的负荷会非常大eg:训练一个模型来识别视觉对象
风间琉璃•·2023-02-04 09:34

使用卡方分箱进行数据离散化-python实现

我们经常疑惑，有些算法例如逻辑回归评分卡建模时为什么要用分箱技术。搞懂了离散化优点即可找到答案。离散化（Discretization）：将定量数据转化为定性数据的过程。
python机器学习建模·2023-02-04 09:48

基于鸢尾花数据集的传统机器学习模型效果对比

传统机器学习模型算法对比基于鸢尾花数据集的传统机器学习模型效果对比数据获取数据划分模型构建模型训练以及验证效果展示基于鸢尾花数据集的传统机器学习模型效果对比本文基于鸢尾花数据集进行训练，分别对逻辑回归、
IDONTCARE8·2023-02-04 08:08

安德森-达令检验(Anderson-Darling test)

安德森-达令检验样本数据是否来自特定分布，包括分布：'norm','expon','gumbel','extreme1'or'logistic'.原假设H0：样本服从特定分布；备择假设H1：样本不服从特定分布
暳暳小星·2023-02-04 00:18

100天搞定机器学习|Day9-12 支持向量机

机器学习100天|Day1数据预处理100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析100天搞定机器学习|Day3多元线性回归100天搞定机器学习|Day4-6逻辑回归100天搞定机器学习|Day7K-NN100
机器学习算法与Python实战·2023-02-03 23:26

深度解读隐语密态计算设备SPU

假设要用JAX写逻辑回归（SPU不依赖JAX，选择JAX因为简单），代码如下：importjaximportjax.numpyasjnpdefsigmoid(x):return1/(1+
·2023-02-03 17:58

4. Classification

不适用回归方法进行分类的原因：回归方法不能容纳具有两个以上类别的定性响应回归方法不能提供Pr(Y∣X)Pr(Y|X)Pr(Y∣X)的有意义估计逻辑回归逻辑回归不直接对响应变量Y进行建
weixin_47891244·2023-02-03 17:10

机器学习Sklearn Day6

2.3梯度下降：重要参数max_iter逻辑回归的数学目的是求解能够让模型最优化，拟合程度最好的参数θ的值，即求解能够让损失函数J（θ）最小化的θ值。
birdooo·2023-02-03 16:13

机器学习模型的艺术

例如逻辑回归评分卡模型中，要求踢除相关性较高变量，缺失率较高变量，踢除异常值，纠正模型多重共线性问题，
python风控模型·2023-02-03 15:48

Coursera公开课笔记: 斯坦福大学机器学习第七课“正则化”

TheProblemofOverfitting(过拟合问题)2)CostFunction(成本函数)3)RegularizedLinearRegression(线性回归的正则化)4)RegularizedLogisticRegression
bestlove13141516·2023-02-03 14:26

深度学习笔记

*监督式学习supervisedlearning和非监督式学习*数据类型的两种形式*BinaryClassification二分类*LogisticRegression*Computationgraph
枫楠Kuiy·2023-02-03 13:44

吴恩达深度学习课程第一课 — 神经网络与深度学习

神经网络1.2.用神经网络进行监督学习（SupervisedLearningwithNeuralNetworks）2.神经网络基础（BasicsofNeuralNetworkProgramming）2.1.逻辑回归
你的莽莽没我的好吃·2023-02-03 11:10

逻辑回归sklearn实现

LogisticRegressionclasssklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0
kity_8322·2023-02-03 11:31

python 逻辑回归准确率是1_机器学习之利用Python进行逻辑回归分析

前言：回归和分类方法是机器学习中经常用到的方法，本文首先介绍这两种方法的区别和联系，然后对分类方法中逻辑回归的用法进行较详细的说明(包括其基本原理及评估指标)，最后结合案例介绍如何利用Python进行逻辑回归分析
weixin_34755947·2023-02-03 10:51

特征工程——数据的标准化（Z-Score,Maxmin,MaxAbs,RobustScaler,Normalizer）

比如线性回归模型、逻辑回归模型或包含矩阵的模型，它们会受到输入尺度(量纲)的影响。相反，那些基于树的模型则根本不在乎输入尺度(量纲)有多大。如果模型对输入特征的尺度(量纲)很敏感，就需要进行特征缩放。
PresleyR·2023-02-03 09:04

Pytorch学习笔记（2）：数据读取机制（DataLoader与Dataset）

DataLoadertorch.utils.data.Dataloader二、Datasettorch.utils.data.Dataset三、数据读取上节回顾：Pytorch学习笔记（1）：基本概念、安装、张量操作、逻辑回归一
路人贾'ω'·2023-02-03 07:37

Pytorch学习笔记（1）：基本概念、安装、张量操作、逻辑回归

目录一、Pytorch简介1.1Pytorch的诞生1.2Pytorch的发展1.3Pytorch的优点1.4Pytorch实现模型训练的5大要素1.5Pytorch主要模块二、Pytorch的安装三、张量的简介与创建3.1张量的简介3.2张量的创建3.2.1直接创建（1）torch.tensor()（2）torch.from_numpy(ndarry)3.2根据数值创建（1）torch.zero
路人贾'ω'·2023-02-03 07:07

神经网络 异或_Tensorflow系列专题（四）：神经网络篇之前馈神经网络综述

目录：神经网络前言神经网络感知机模型多层神经网络激活函数Logistic函数Tanh函数ReLu函数损失函数和输出单元损失函数的选择均方误差损失函数交叉熵损失函数输出单元的选择线性单元Sigmoi
weixin_39599046·2023-02-03 07:33
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