Logistic逻辑回归第6页

使用 TensorFlow 执行逻辑回归

创建一个包含用于定义逻辑回归的Python代码的JupyterNotebook，然后使用TensorFlow（tf.keras）实现它在本教程中，了解如何创建包含用于定义逻辑回归的Python代码的JupyterNotebook

AI-智能·2024-01-16 09:10

StanFord 机器学习公开课笔记(4):生成学习算法

本讲视频及讲义链接生成学习算法生成学习算法和判别学习算法的区别判别学习算法(Discriminative)我们之前学习过Logistic算法来解决分类问题，回想一下分类过程：我们使用所有训练样本训练出一个函数

v1gor·2024-01-16 07:03

集成学习（五）Stacking

1.导言Stacking集成算法可以理解为一个两层的集成，第一层含有多个基础分类器，把预测的结果（元特征）提供给第二层，而第二层的分类器通常是逻辑回归，他把一层分类器的结果当作特征拟合输出预测结果。

我想要日更徽章·2024-01-16 04:59

机器学习笔记E4--朴素贝叶斯

按照计划今天该是整理到朴素贝叶斯了，但是线性回归的实现和逻辑回归都还没有完成，欠的东西越来越多。

EL33·2024-01-15 14:44

逻辑回归（解决分类问题）

定义：逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计学习方法。它通过对数据进行建模，预测一个事件发生的概率。逻辑回归通常用于二元分类问题，即将数据分为两个类别。

Visual code AlCv·2024-01-15 13:51

均方误差（MSE）与交叉熵（CEE）的区别

mse用于线性回归，适用于预测数值，即回归问题模型；cee用于逻辑回归，适用于预测概率，即分类问题模型

Stefan0·2024-01-15 04:00

史诗级干货长文--Logistic回归

Logistic回归与梯度上升算法Logistic回归是众多分类算法中的一员。通常，Logistic回归用于二分类问题，例如预测明天是否会下雨。

SQingL·2024-01-14 18:06

学习笔记55 数据分析常见面试题4-16

-416.你了解的回归分析有哪些（阿里）参考答案将回归分析中的Y（因变量）进行数据类型区分，如果是定量且1个（比如身高），通常我们会使用线性回归，如果Y为定类且1个（比如是否愿意购买苹果手机），此时叫logistic

败者食尘_40a0·2024-01-14 10:18

工智能基础知识总结--逻辑回归

什么是逻辑回归？逻辑回归一般指二项逻辑回归，是一种用于二分类的判别式模型。设输入样本为x∈Rnx\in\mathbb{R}^nx∈R

北航程序员小C·2024-01-14 09:20

快速了解——逻辑回归及模型评估方法

一、逻辑回归应用场景：解决二分类问题1、sigmoid函数1.公式：2.作用：把(-∞，+∞)映射到(0，1)3.数学性质：单调递增函数，拐点在x=0，y=0.5的位置4.导函数公式：f′(x)=f(x

小林打怪中·2024-01-14 06:35

分类方法之逻辑回归

什么是逻辑回归逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计分析方法。它是一种广义线性模型，主要用于预测一个事件的概率。

亦旧sea·2024-01-14 06:20

深度学习基础教程

目录预备知识基础知识（1）PyTorch基础知识（2）线性回归模型（3）逻辑回归模型（4）全连接神经网络预备知识requires_grad：用于指示是否需要计算相应张量的梯度。

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:12

TCGA+biomarker——Nomogram列线图

它的基本原理，简单的说，就是通过构建多因素回归模型（常用的回归模型，例如Cox回归、Logistic回归等），根据模型中各个影响因素对结局变量的贡献程度

Clariom·2024-01-13 17:48

统计学习方法笔记之逻辑斯谛模型与最大熵模型

Aengus_Sun·2024-01-12 22:23

逻辑回归（ROC、AUC、KS）-python实现-内含训练数据-测试数据

一、逻辑回归理论：关注代码上线HypothesisFunction（假设函数）：1.0/(1+exp(-inX))CostFunction（代价函数）：通过梯度下降法，求最小值。

HiBJTiger·2024-01-12 22:02

task 12 集成学习

importosimporttimeimportpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.svmimportSVC

罐罐儿111·2024-01-12 19:37

深度学习剖根问底：Logistic回归和Softmax回归

1．简介逻辑回归和Softmax回归是两个基础的分类模型，虽然听名字以为是回归模型，但实际我觉得他们也有一定的关系。

BigCowPeking·2024-01-12 17:57

机器学习--LR逻辑回归与损失函数理解

损失函数（lossfunction）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y,f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：θ∗=argminθ1N∑i=1NL(yi,f(xi;θ))+λΦ(θ)其中，前面的均

小刘鸭！·2024-01-12 17:27

逻辑回归、深度学习简介、反向传播

LogisticRegression逻辑回归模型介绍LogisticRegression虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。

梦码城·2024-01-12 17:57

【深度学习每日小知识】Logistic Loss 逻辑回归

逻辑回归的损失函数线性回归的损失函数是平方损失。

jcfszxc·2024-01-12 16:51

机器学习-0基础

、如何学1.载入数据与理解数据1.1导入数据1.2数据查看2.数据准备与特征过程1.2数据预处理-缺省值-异常值异常值：3特征工程模型与优化sklearn中模型的常用方法sklearn中的模型线性回归逻辑回归朴素贝叶斯算法

猿戴科·2024-01-12 09:47

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类双月牙数据集-非线性数据篇

用逻辑回归分类-非线性数据篇前言逻辑斯蒂回归是一种广泛使用的分类方法，它是基于条件概率密度函数的最大似然估计的。它的主要思想是将输入空间划分为多个子空间，每个子空间对应一个类别。

精英的英·2024-01-12 08:57

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类Iris数据集-线性数据篇

用逻辑回归分类Iris数据集-线性数据篇前言逻辑斯蒂回归是一种广泛使用的分类方法，它是基于条件概率密度函数的最大似然估计的。它的主要思想是将输入空间划分为多个子空间，每个子空间对应一个类别。

精英的英·2024-01-12 08:57

人工智能复习

机器学习中线性回归和逻辑回归：机器学习的分类：监督学习和无监督学习，半监督学习监督学习（SupervisedLearning）：监督学习是一种利用带有标签（标记）的数据进行训练的机器学习方法。

丘小羽·2024-01-11 21:04

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)。

代码讲故事·2024-01-11 11:59

R语言-受限三样次条回归RCS-基于logistic

临床上，因变量和临床的结局有时候不是线性关系，而回归模型有一个重要的假设就是自变量和因变量呈线性关联，因此非线性关系模型用回归分析来拟合受到限制。因此，一个更好的解决方法是拟合自变量与因变量之间的非线性关系，限制性立方(Restrictedcubicspline，RCS)就是分析非线性关系的最常见的方法之一。rm(list=ls())library(smoothHR)library(surviva

MRI_lab·2024-01-11 07:58

Deep Learning常见问题（一）

2.logisticsregression的lossfunction的理解。答：-(ylogy'+(1-y)log(1-y'))其中y是真实labely'是预测label，

小弦弦喵喵喵·2024-01-11 04:08

【机器学习】常见算法详解第1篇：K近邻 KNN和API使用（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-11 02:39

机器学习之逻辑回归-考试通过预测-预测芯片质量通过

分类问题（Classfication）实例：垃圾邮件检测任务输入：电子邮件输出：此为垃圾邮件/普通硬件流程标注样本邮件为垃圾/普通邮件（人）获取批量的样本邮件及其标签，学习其特征（计算机）针对新的邮件，自动判断其类别（计算机）特征用于帮助判断是否为垃圾邮件的属性发件人包含字符：%&*#!..正文包含：现金、领取、中奖等…分类分类：根据已知样本的某些特征，判断一个新的样本属于哪种已知的样本类基本框架

小旺不正经·2024-01-10 18:44

ML：2-2neural network layer

3个神经元分别做logisticregression。下角标：标识第i个神经元的值。上角标：表示第j层layer的值。

skylar0·2024-01-10 18:53

3万字机器学习笔记+总结(知识点全覆盖)

文章目录机器学习逻辑回归（LR）基本原理为什么LR要使用sigmoid函数？LR可以用核函数么？为什么LR用交叉熵损失而不是平方损失？LR能否解决非线性分类问题？LR为什么要离散特征？

搬砖成就梦想·2024-01-10 14:02

对接微信小程序后台录入发货信息API

order_key'=>array('order_number_type'=>2,'transaction_id'=>$order_data['transaction_id'],//微信支付返回id),'logistics_t

小白有话说1314·2024-01-10 13:40

logistic回归成本函数

为了训练logistic回归模型的参数w及b，需要定义一个成本函数，即用logistic回归训练的成本函数。为了让模型来通过学习调整参数，要给一个m个样本的训练集。

小小白的波妞妞·2024-01-10 12:51

【Python特征工程系列】教你利用逻辑回归模型分析特征重要性（源码）

这是Python特征工程系列原创文章，我的第191篇原创文章。一、问题应用背景介绍：如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一样的。有些可能是冗余的或不相关的，这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。特征重要性分析可以识别并关注最具信息量的特征，从而带来以下几个优势:改进模型性能能减少过度拟合更快训练和推理增强可解释性前期相

数据杂坛·2024-01-10 11:10

【机器学习】常见算法：K近邻 KNN和Python实现

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。

大雾的小屋·2024-01-10 10:08

【机器学习】常见算法详解第2篇：K近邻算法各种距离度量（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-10 10:19

USTC Fall2023 高级人工智能期末考试回忆版

USTCFall2023高级人工智能期末考试回忆版填空题20'判断题10'简答题70'填空题20’1.搜索的五要素2.逻辑回归损失函数3.函数f的近似值h，评价h的优劣：完备性、准确性、复杂性4.遗传算法的东西

shlyyy·2024-01-10 06:01

【Machine Learning】Supervised Learning

LinearRegressionPerceptronf(x)=sign(w⊤x+b)f(x)=sign(w^\topx+b)f(x)=sign(w⊤x+b)convergenceLogisticRegressionoutputprobabili

YiPeng_Deng·2024-01-10 06:08

【sklearn练习】model常用属性和功能

以下是一些常见的模型属性和功能：常见属性：coef_：对于线性模型（如线性回归、逻辑回归、支持向量机等），这个属性表示模型的系数（权重），用于描述特征的重要性。

我感觉。·2024-01-09 18:21

Python 逻辑回归：理论与实践

其中，逻辑回归作为一种简单而有效的分类算法，在数据科学和机器学习领域扮演着重要角色。本篇博客将深入探讨逻辑回归的原理和实现，并通过代码示例展示其在不同数据集上的分类效果。

会python的小孩·2024-01-09 18:38

python求解多元多次方程组或非线性方程组

博文链接如下：）python实现logistic增长模型拟合2019-nCov确诊人数python实现logistic增长模型拟合20

祥瑞Coding·2024-01-09 17:14

头歌实训-机器学习（逻辑回归）

1.逻辑回归简述#encoding=utf8importnumpyasnpdefsigmoid(t):'''完成sigmoid函数计算:paramt:负无穷到正无穷的实数:return:转换后的概率值:

蓝桉802·2024-01-09 12:47

Spark中的二分类与多分类问题的解决

在Spark中，可以使用不同的机器学习算法来解决二分类问题，例如逻辑回归、随机森林和支持向量

晓之以理的喵~~·2024-01-09 11:00

使用KNN和逻辑回归做心血管疾病预测的理解

数据来自Kesci，项目是想通过对患者年龄、性别、血压、血脂、血糖、吸烟史、酗酒史、体育活动等特征，分析心血管疾病的关系，并建立模型。加载数据Id字段对分析没有太大用处，删除字段。查看数据集基本信息，没有发现缺失值，数据不用清洗，直接可做下一步处理。使用pandas_profiling做探索预览分析，pandas_profiling这个库挺好，不仅包括各种基本的描述性统计值及可视化，还有对这个项目

竹廿金·2024-01-09 08:53

逻辑回归（LR）----机器学习

基本原理逻辑回归（LogisticRegression，LR）也称为"对数几率回归"，又称为"逻辑斯谛"回归。

普通研究者·2024-01-08 23:44

2018-12-03 机器学习打卡逻辑回归

14课逻辑回归——非线性逻辑函数的由来逻辑回归LogisticRegression（LR）LR是一种简单、高效的常用分类模型由来指数增长：几何级数对指数函数的上限修正用逻辑函数来描述人口增长的情况，直

Rackar·2024-01-08 18:56

2018-10-31 logistic 回归的三步骤

step1同样考虑一个而分类问题，此时FunctionSet为令，z与P(C1|x)的关系如下所示，是一条在[0,1]之间单调递增的曲线。如果P(C1|x)>0.5，class为C1，否则为C2。step2classC1的标记y^为1，classC2的标记y^为0，则P(C1|x)可以写为：则可以得出拟然函数：最大化拟然数，等价于极小化-lnL，即可以得到：crossentropybetweent

昊昊先生·2024-01-08 10:33

2019-01-29 大数据处理学习

假设要训练一个线性回归模型或者是逻辑回归模型，当m是一个亿的时候，用求一亿个项目总和的计算量来计算仅仅一步的梯度下降，这显然效率不高。

奈何qiao·2024-01-08 10:55

Logistic 回归模型

本文来自我的个人博客https://www.zhangshenghai.com/posts/48429/Logistic回归是统计学习中的经典方法，属于对数线性模型。

shenghaishxt·2024-01-08 01:51

【Python机器学习】线性模型——用于多分类的线性模型

多分类Logistics回归背后的数学与“一对其余”方法稍有不同，但也是对

zhangbin_237·2024-01-07 19:20

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