Logistic逻辑回归第46页

逻辑回归实现鸢尾花分类

fromsklearn.datasetsimportload_irisimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportclassification_reportiris=load_iris()#print(iris)print(iris['target_names'])#分类名称data=iris.data#样

是忘生啊·2023-01-16 09:51

模块一week3逻辑回归

1、why使用逻辑回归定义：只有两个可能输出的分类问题成为二元分类。常常用class或category表示类别；negativeclass表示负类，positiveclass表示正类。

今天你吃了吗a·2023-01-16 09:42

模块二 week2

目录1、TensorFlow中训练神经网络的步骤2、TensorFlow在训练神经网络中做些什么2.1回顾：：如何训练逻辑回归模型？

今天你吃了吗a·2023-01-16 09:42

机器学习（李航统计学习方法）

贝叶斯派频率派的观点贝叶斯派的观点监督学习与无监督学习单变量线性回归模型表示代价函数梯度下降多变量线性回归多维特征多变量梯度下降梯度下降法实践1-特征缩放梯度下降法实践2-学习率特征和多项式回归正规方程逻辑回归分类问题假说表示判定边界代价函数简化的成本函数和梯度下降高级优化多类别分类

快乐的阿江江·2023-01-16 08:01

超详细解析——吴恩达机器学习第三周作业Logistic Regression（逻辑回归）（Python实现）

文章目录一、LogisticRegression1.1Visualizingthedata1.2Implementation1.2.1SigmoidFunction1.2.2Costfunctionandgradient1.2.3Learningparametersusingfminunc1.2.4Evaluatinglogisticregression

Lucien Anderson·2023-01-16 08:40

【PyTorch深度学习实践】06_多维特征输入（以逻辑斯蒂回归为例）

文章目录1.多维数据2.多维数据在逻辑回归中的计算过程3.代码改变及其含义4.完整代码1.多维数据每一行为一个样本（sample），数据库里一行称为一个Record。

青山的青衫·2023-01-16 06:06

Andrew Ng 神经网络与深度学习 week2

神经网络与深度学习文章目录神经网络与深度学习Logistic回归sigmaLogistic回归另一种表示法Logistic回归的损失函数(costfunction)notation：为什么convexfunction

不爱写程序的程序猿·2023-01-16 06:35

【3 - 特征工程】菜菜sklearn机器学习

sklearn入门&决策树在sklearn中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期：sklearn中的降维算法PCA和SVD第五期：sklearn中的逻辑回归第六期

如何原谅奋力过但无声·2023-01-16 06:02

神经网络与深度学习——神经网络基础——梯度下降法

梯度下降法是我们训练参数的途径，这里还是以logistic回归函数为例首先回顾一下logistic回归函数，其中J（w,b）表示成本函数我们的目的是要找到使成本函数尽可能小的参数w和b梯度下降法：从初始点开始

kazuhura·2023-01-16 06:29

AndrewNg机器学习第四周作业：关于使用逻辑回归、神经网络训练数据并应用之的心得

首先是使用逻辑回归方法来分类10个数字（分类问题）。一、逻辑回归参数theta的训练与预测一开始的theta矩阵是ones创建的，构建逻辑回归的costFunction和gradient，然

csd54496·2023-01-16 06:59

神经网络介绍-激活函数、参数初始化、模型的搭建

目录1、深度学习了解1.1深度学习简介1.2神经网络2、神经网络的工作流程2.1激活函数2.1.1Sigmoid/Logistics函数2.1.2tanh（双曲正切曲线）2.1.3RELU2.1.4LeakyRelu2.1.5SoftMax2.1.6

海星？海欣！·2023-01-16 06:58

一文详解线性回归原理

若曲线是一条直线，则为一元线性回归；若是超平面，则是多元线性回归；否则是非线性回归，常见的非线性回归包括多项式回归、逻辑回归。通过样本学习映射关系f:x->y，得到的预测结果y是连续值变量。

恰巧偶遇·2023-01-16 00:38

机器学习数学基础（二）：概率论与统计量、大数定律、似然估计

机器学习数学基础（二）概率论概率论基础初步认识概率公式常见概率分布两点分布二项分布Bernoullidistribution泊松分布均匀分布指数分布正态分布Beta分布总结参数、期望、方差sigmoid/logistic

'仰望星空,脚踏实地'-菱·2023-01-15 18:40

python机器学习实战_python机器学习实战（四）

前言这篇notebook是关于机器学习中logistic回归，内容包括基于logistic回归和sigmoid分类，基于最优化方法的最佳系数确定，从疝气病症预测病马的死亡率。

weixin_39637545·2023-01-15 17:28

啃书-《机器学习实战》：Logistic回归

3.1梯度上升法3.2训练算法：使用梯度上升找到最佳参数3.3分析数据：画出决策边界3.4训练算法：随机梯度上升4.示例：从疝气病症预测病马的死亡率4.1准备数据：处理数据中的缺失值4.2测试算法：用Logistic

一根头发学一年·2023-01-15 17:27

机器学习：Logistic回归

目录一、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类1.1Logistic回归的一般过程1.2Sigmoid函数二、基于优化方法的最佳回归系数确定2.1梯度上升算法2.2梯度下降算法2.3使用梯度上升找到最佳参数

Laker 23·2023-01-15 17:27

“机器学习实战”刻意练习——分类问题：逻辑(Logistic)回归

参考：Python3《机器学习实战》学习笔记（六）：Logistic回归基础篇之梯度上升算法-Jack-Cui-CSDN博客Python3《机器学习实战》学习笔记（七）：Logistic回归实战篇之预测病马死亡率

nanashi_F·2023-01-15 17:57

机器学习（三）Logistic回归

Logistic回归1.Logistic回归概述1.1Logistic回归的一般过程：2.基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类2.1Sigmoid函数3.基于最优化方法的最佳回归系数确定3.1

温蒂公主的侍卫·2023-01-15 17:26

《机器学习实战》——第5章Logistics回归

5.1基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类Logistic回归优点：计算代价不高，易于理解和实现。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。适用数据类型：数值型和标称型数据。

海鸥丸拉面·2023-01-15 17:26

吴恩达深度学习课程笔记

1.逻辑回归、梯度下降法、向量化2.广播、关于numpy向量的说明3.神经网络、激活函数、随机初始化4.超参数、划分数据集、偏差与方差、正则化5.

劳埃德·福杰·2023-01-15 16:17

逻辑回归(神经网络Sigmod激活函数，计量logit模型)

逻辑回归(LogisticRegression)逻辑回归(LogisticRegression)是通过回归来解决分类问题，为监督学习方法，比较线性回归与逻辑回归，线性回归当变量有较好的线性关系时，比如收入与消费等

fade猫·2023-01-15 14:14

机器学习-实验一

实验一逻辑回归一、实验目的加深对逻辑回归算法的理解和认识。掌握基于逻辑回归的二分类算法和基于softmax的多分类算法的设计方法。

Qutter·2023-01-15 13:57

【阶段四】Python深度学习03篇：深度学习基础知识：神经网络可调超参数：激活函数、损失函数与评估指标

在逻辑回归中，输入的特征通过加权、求和后，还将通过一个Sigmoid逻辑函数将线性回归值压缩至［0，1］区间，以体现分类概率值。

胖哥真不错·2023-01-15 13:54

[机器学习与scikit-learn-21]：算法-逻辑回归-多项式非线性回归PolynomialFeatures与代码实现

文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/123447272目录第1章scikit-learn对逻辑回归的支持第

文火冰糖的硅基工坊·2023-01-15 11:16

新书预告 | 《机器学习公式推导与代码实现》出版在即！

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、A

louwill12·2023-01-15 11:39

机器学习常见的几个误区--逻辑回归的变量之间如果线性相关

下面罗列的几个在机器学习算法实际应用中误区，解决了我很多困惑，推荐大家读一下：MachineLearningDoneWrongStatisticalmodelingisalotlikeengineering.Inengineering,therearevariouswaystobuildakey-valuestorage,andeachdesignmakesadifferentsetofassum

akon_wang_hkbu·2023-01-15 10:01

心跳信号分类预测Task04建模与调参

心跳信号分类预测Task04建模与调参1.学习目标2.学习内容3.模型原理3.1逻辑回归模型3.2决策树模型3.3GBDT模型3.4XGBoost模型3.5LightGBM模型3.6Catboost模型

l852131652·2023-01-15 01:35

面试制胜法宝|实操三大模型算法，這一大特征重要性筛选方法学会了

在建模过程中，为了提高模型训练的学习效率与性能精度，特征筛选是一个必不可少的环节，以银行等金融机构最常用的逻辑回归模型为例，经常采用预测性（IV）、相关性（pearson）、共线性（VIF）等维度来选择合适的特征变量

番茄风控·2023-01-14 19:29

如何用python删除异常值_Python机器学习：异常值查找和处理

有些算法对异常值很敏感，如逻辑回归算法。如果不处理，用该算法拟合出来的模型的效果、精确度会很低。有些算法对异常值不敏感，可以不处理异常值。

weixin_39603397·2023-01-14 18:46

seaborn—seaborn.regplot绘制线性回归拟合图

x_estimator=None,x_bins=None,x_ci='ci',scatter=True,fit_reg=True,ci=95,n_boot=1000,units=None,order=1,logistic

哎呦-_-不错·2023-01-14 18:40

机器学习日记（5）

机器学习日记（5）神经网络：表述(NeuralNetworks:Representation)非线性假设（Non-linearHypotheses）我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点

Matthewww·2023-01-14 12:19

数据挖掘-目录-分类器（classification）

k-nearestneighborsGLMNaiveBayesSupportVectorMachinesStochasticGradientDescentLogisticRegressionDecisionTreeCARTHuntID3C4.5KNIMEGradient-BoostedTrees

猿与禅·2023-01-14 11:09

Machine Learning - Regularized Logistic Regression

Thisseriesofarticlesarethestudynotesof"MachineLearning",byProf.AndrewNg.,StanfordUniversity.Thisarticleisthenotesofweek3,SolvingtheProblemofOverfitting,PartIII.Thisarticlecontainssometopicabouthowtoim

iracer·2023-01-14 11:05

机器学习实战第五章logistic回归 RuntimeWarning: overflow encountered in exp

今天在写机器学习实战第五章程序清单5-5的程序时，遇到这个问题：RuntimeWarning:overflowencounteredinexpreturn1.0/(1+np.exp(-x))原因在于sigmoid函数，当x是一个非常小的负数时，exp(-x)会过大，导致溢出，下面进行优化：**原式分子分母同乘exp(x)**这个很小的数（原式大小不变），可以防止数据溢出优化前：defsigmoid

丁大勺·2023-01-14 11:22

RuntimeWarning: overflow encountered in exp

deflogistic(x):return1.0/(1+np.exp(-x))RuntimeWarning:overflowencounteredinexpreturn1.0/(1+np.exp(-x)

熬死老鹰·2023-01-14 11:51

R语言实战-第十三章 R in action-chapter13

#第13章广义线性模型#用来分析非正态的响应变量包括分类数据和离散的计数型数据library(robust)library(qcc)#logistic回归适用于二值响应变量(0和1)#泊松分布适用于在给定时间内响应变量为事件发生数目的情形

Anny Yeung·2023-01-14 10:46

使用Apache Spark机器学习逻辑回归预测乳腺癌

在此博客文章中，我将帮助您开始使用ApacheSpark的spark.mlLogistic回归来预测癌症恶性程度。

danpu0978·2023-01-14 08:26

logistic回归预测_使用Apache Spark机器学习Logistic回归预测乳腺癌

logistic回归预测在此博客文章中，我将帮助您开始使用ApacheSpark的spark.mlLogistic回归来预测癌症恶性程度。

danpu0978·2023-01-14 08:26

机器学习sklearn之朴素贝叶斯

对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)。

夜风晚凉·2023-01-14 07:13

吴恩达深度学习笔记（一）week4 深层神经网络

深层神经网络1.逻辑回归，结构如下图左边。

uponwyz·2023-01-14 07:34

激活函数的入门讲解

在实际的神经网络中，我们不能直接使用逻辑回归，必须在其外面再套上一个函数，我们称之为激活函数。激活函数非常重要，没有激活函数，神经网络的智商永远高不起来。

zha_zha_wei·2023-01-13 22:08

神经网络如何进行预测

预测的过程其实就是一个简单的公式Z=WX+b（逻辑回归）；我们拿单神经元来做说明：z=(x1*w1+x2*w2+x3*w3)+bw表示权重，它对应于每个输入特征，代表了每个特征的重要程度。

zha_zha_wei·2023-01-13 22:35

Softmax classifier

如果你听说过二分类的Logistic回归分类器，那么Softmax分类器就是将其推广到多个类。

逗逗飞·2023-01-13 22:28

【深度学习】逻辑回归及其损失函数的理解

文章目录一、什么是二分类与逻辑回归(LogisticRegression)？

Luqwera·2023-01-13 22:55

【logistic regression】04Python中广播“broadcasting”+numpy向量的说明

一、广播1.机制2.例子二、numpyvectors不要用秩为1的array行向量或列向量使用np.random.randn(3,1)assert确认是否为行向量使用reshape将秩为1数组转换成向量

enchantedovo·2023-01-13 21:37

神经网络(从手撕到工具包)

在学习神经网络之前，我认为弄懂逻辑回归是很有必要的(对于逻辑回归比较陌生的可以看看该作者分类那篇文章(●'◡'●))，因为逻辑回归就相当于神经网络的一个“神经元”，而整个神经网络就是由这些“神经元”构成的

偶做前堂客·2023-01-13 15:36

【3 - 数据预处理】菜菜sklearn机器学习