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目录Python（total23）Financing（total7）Medical（total5）Logistics（total5）Tool(IT&AI)（total4）持续更新~Python#NameURL1Python

于壮士hoho·2025-06-23 21:20

【深度学习】嘿马深度学习笔记第1篇：深度学习基本概要【附代码文档】

图片无法加载本教程的知识点为：深度学习介绍1.1深度学习与机器学习的区别TensorFlow介绍2.4张量2.4.1张量(Tensor)2.4.1.1张量的类型TensorFlow介绍1.2神经网络基础1.2.1Logistic

某miao·2025-06-16 06:39

Python实现逻辑回归模型：处理分类问题的经典方案

在机器学习领域，逻辑回归（LogisticRegression）虽名为“回归”，实则是解决分类问题的经典算法。

·2025-06-10 07:10

《Pytorch深度学习实践》ch5-Logistic回归

------B站《刘二大人》1.Classification经典的分类数据集：MNIST（0-9）导入数据集：（路径，训练集/测试集，是否下载）importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.MINIST(root='../dataset/mnist',train=True,download=True)test_set=torchvision.dat

拾零吖·2025-06-06 13:18

【统计方法】基础分类器: logistic, knn, svm, lda

均方误差（MSE）理解与分解在监督学习中，均方误差衡量的是预测值与实际值之间的平均平方差：MSE=E[(Y−f^(X))2]\text{MSE}=\mathbb{E}[(Y-\hat{f}(X))^2]MSE=E[(Y−f^(X))2]MSE可以分解为三部分：MSE=Bias2(f^(x0))+Var(f^(x0))+Var(ε)\text{MSE}=\text{Bias}^2(\hat{f}(x

pen-ai·2025-06-06 04:20

logistic回归分析python_【Python算法】分类与预测——logistic回归分析

1.logistic回归定义logistic回归是一种广义线性回归(generalizedlinearmodel)，因此与多重线性回归分析有很多相同之处。

weixin_39532699·2025-06-04 10:42

python logistic回归因子权重_Python与量化多因子——基于回归的归因

1.前言一般来说，不管是我们自己管理的组合，或者公募的量化产品，我们都需要对其过往的业绩进行分析，它涨的原因是为什么，亏又亏在哪里？是风格的漂移带来的，还是行业带来的，还是Alpha带来的。都需要进行归因总结，做到知其然，更要知其所以然。不仅如此，对于自己管理的组合，借助归因的方法，可以对自己各项因子，风格，Alpha暴露等进行监测，为投资决策提供一定的参考。而对股票型基金的归因分析一般分为两种，

weixin_39849254·2025-06-03 16:58

逻辑回归损失函数推导

logistic函数上面提到我们最

denghong637573·2025-06-03 07:30

Python 学习日记 day15

CRWUBearingsSVM_Fault_Classificationimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionf

heard_222532·2025-05-28 15:03

试论述计算机病毒的防治,计算机病毒的防治论述.doc

图书分类号：密级：毕业设计(论文)论文题目电子商务物流配送存在的问题及对策ProblemsandCountermeasuresofelectroniccommercelogisticsdistribution

麦文学·2025-05-26 22:39

广义线性模型——Logistic回归模型（1）

广义线性模型（GLM）是线性模型的扩展，它通过连接函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。广义线性模型拟合的形式为：其中g(μY)是条件均值的函数（称为连接函数）。另外，你可放松Y为正态分布的假设，改为Y服从指数分布族中的一种分布即可。设定好连接函数和概率分布后，便可以通过最大似然估计的多次迭代推导出各参数值。在大部分情况下，线性模型就可以通过一系列连续型或类别型预测变量来预测

吹哨子的喇叭花·2025-05-21 20:47

2025年交通运输、物流与信息技术国际会议 (TLIT 2025)

2025InternationalConferenceonTransportation,LogisticsandInformationTechnology【一】、大会信息会议简称：TLIT2025投稿邮箱

学术交流·2025-05-14 22:23

【论文总结2 水稻种子纯度高光谱】

RiceSeedPurityIdentificationTechnologyUsingHyperspectralImagewithLASSOLogisticRegressionModel基于LASSOLogistic

seed HSI·2025-05-13 18:43

CSVD患者轻度认知功能障碍的影响因素及相关性研究(源码+万字报告+讲解)

目录第1章绪论11.1研究背景21.2研究目的31.3文献回顾31.3.1轻度认知功能障碍的定义31.3.2轻度认知功能障碍的影响因素31.3.3Logistic回归和决策树在医疗领域的应用3第2章研究方法

炳烛之明科技·2025-05-12 17:09

机器学习基础算法11-鸢尾花数据集分析-PCA主成分分析与logistic回归（管道分析）

目录数据集介绍PCA主成分分析1.基本原理2.代码实现逻辑回归-管道-Pipeline代码模型泛化能力分析数据集介绍鸢尾花数据集有三个类别，每个类别有50个样本。其中一个类别与另外两个线性可分，另外两个不能线性可分。PCA主成分分析1.基本原理在统计学中，主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为

qq_42749341·2025-05-07 04:48

【机器学习-07】逻辑回归（Logistic Regression，LR）算法：原理、应用与实现

博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、

云天徽上·2025-05-05 15:23

Python Sigmoid函数算法详解及源码

Sigmoid函数算法是一种常用的非线性函数，最常见的是LogisticSigmoid函数。它的公式为：f(x)=11+e−xf(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}

猿来如此yyy·2025-05-02 02:56

PyTorch深度学习基础/Logistic回归

一、PyTorch深度学习基础1、Tensor对象及其运算Tensor对象是一个多维的数据结构，用于存储数值型数据，通常用在深度学习中进行各种计算。Tensor对象可以简单理解为一个高维数组，它是矩阵概念的扩展。在深度学习领域，特别是在使用某些框架如PyTorch或TensorFlow时，Tensor扮演着核心角色。它们不仅拥有丰富的数学属性，还内置了一些专为深度学习设计的运算，这使得Tensor

Zeal Just Hurries·2025-04-30 09:02

使用AER包进行R语言Logistic回归模型分析——以affair数据为例

使用AER包进行R语言Logistic回归模型分析——以affair数据为例Logistic回归是一种常用的统计分析方法，用于预测二分类或多分类问题。

程序员拓荒·2025-04-28 16:43

机器学习常用算法整理

1.1.1、ID31.1.2、C4.51.1.3、CART1.2、朴素贝叶斯分类（NaiveBayesianclassification）1.3、线性回归（LinearRegression）1.4、逻辑回归（LogisticRegression

上天夭·2025-04-24 20:00

逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归（LogisticRegression）原理通过Sigmoid函数（σ(z)=11+e−zσ(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}σ(z)=1+e−z1）将线性回归输出z=wTx+bz=w

pljnb·2025-04-24 10:59

3PL EDI：SA Piper Logistics EDI需求分析

SAPiperLogistics成立于2005年，是一家专注于全球供应链管理的第三方物流服务商（3PL），总部位于美国芝加哥。

知行EDI·2025-04-24 02:33

python中，处理多分类时，模型之间的参数设置

石榴花专场·2025-04-23 05:47

AI(人工智能)学习中的主要分类及其详细说明

1.1逻辑回归（LogisticRegression）原理：使用Sigmoid函数将线性组合映射到概率，阈值判断分类。特点：简单高效，适合二分类，可扩展为多分类。适用场景：垃圾邮件检测、信用评分。

爱的叹息·2025-04-21 06:35

青少年编程与数学 02-016 Python数据结构与算法 27课题、金融算法

金融时间序列预测1.线性回归（LinearRegression）2.自回归移动平均模型（ARMA）和自回归条件异方差模型（ARCH/GARCH）3.深度学习算法（如LSTM）二、信用评分和风险评估1.逻辑回归（LogisticRegression

明月看潮生·2025-04-19 14:47

2023和2024历年美赛数学建模赛题，算法模型分析！

生态模型：如Logistic增长模型，描述种群动态。差分方程：模拟不同植物类型随时间的变

灿灿数模分号·2025-04-18 02:24

基于逻辑回归进行THUCNews文本分类

项目背景基于逻辑回归（LogisticRegression）进行THUCNews文本分类的项目背景通常包括以下几个方面：1.数据集背景THUCNews数据集：THUCNews（TsinghuaNewsCorpus

Dr.Petrichor·2025-04-16 08:50

【机器学习300问】61、逻辑回归与线性回归的异同？

本文讲述两个经典机器学习逻辑回归（LogisticRegression）和线性回归（LinearRegression）算法的异同，有助于我们在面对实际问题时更好的进行模型选择。

小oo呆·2025-04-14 13:34

Python在糖尿病分类问题上寻找具有最佳 ROC AUC 分数和 PR AUC 分数（决策树、逻辑回归、KNN、SVM）

数据预处理5.定义算法及其参数6.存储算法和对应指标7.训练模型并计算指标8.找出最佳算法9.输出结果代码问题我们建议您使用4种不同的算法来解决糖尿病数据集上的二元分类问题：DecisionTree(1)Logistic

啥都鼓捣的小yao·2025-04-14 09:36

机器学习（2）——逻辑回归

逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于分类问题的统计方法，特别是用于二分类问题。尽管其名

追逐☞·2025-04-13 21:20

深度学习篇---Prophet时间序列预测工具

季节性模型3.节假日效应三、Prophet使用方法安装ProphetPython基本使用示例1.准备数据2.创建并拟合模型3.创建预测数据框4.生成预测5.可视化结果四、关键参数说明growthlinearlogisticseasonality

Ronin-Lotus·2025-04-07 19:26

第十届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：基于 logistic 回归和 DEA 模型对无车承运平台线路定价问题的优化和评价（续）(附python代码实现)

模型缺点七、模型推广参考文献代码实现问题二相关代码问题三相关代码第一组Python代码:第二组Python代码：调价策略可视化MATLAB代码：模型评价Python代码本文篇幅较长，分为上下两篇，上篇详见基于logistic

格图素书·2025-04-01 07:08

毕设成品基于机器学习的乳腺癌数据分析

文章目录0简介模型评估KNNClassifierLogisticRegressionClassifierRandomForestClassifierDecisionTreeClassifierGBDT(

m0_71572237·2025-03-31 07:47

机器学习都有哪些算法？

逻辑回归(LogisticRegression)：用

不加冰的红茶要热的·2025-03-29 06:12

【机器学习】什么是逻辑回归？

逻辑回归（LogisticRegression）是一个用于分类问题的统计学模型，尽管名字里有“回归”二字，它其实是用来做分类的，不是做数值预测的。

不加冰的红茶要热的·2025-03-25 20:36

新手村：逻辑回归-01.什么是逻辑回归-初识速学

学生思考方向：问题痛点：如果仅依赖sklearn的LogisticRegression类直接调用模型，你可能无法理解以下关键问题：模型如何将输入特征映射到分类结果？参数（如权

嘉羽很烦·2025-03-25 19:32

【机器学习】机器学习四大分类

主要算法：分类（Classification）：逻辑回归（LogisticRegression）支持向量机（SVM）朴素贝叶斯（NaïveBa

藓类少女·2025-03-23 17:16

C1-Week2 Program Assignment: Logistic Regression with a Neural Network mindset

LogisticRegressionwithaNeuralNetworkmindsetWelcometoyourfirst(required)programmingassignment!

houzhizhen·2025-03-21 05:41

【sklearn 03】逻辑回归、决策树、支持向量机

逻辑回归、决策树、支持向量机-逻辑回归logisticsregression（逻辑回归）算法是经典的分类算法，基本思想是构造一个概率的拟合函数。

@金色海岸·2025-03-17 19:35

Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题

fori=1:length(modelNames)switchmodelNames{i}case'MultinomialLogisticRegression'B=mnrfit(X_train,Y_train

Subject.625Ruben·2025-03-16 06:05

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

文章目录1.感知机2.多层感知机2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

XGBClassifiler函数介绍

函数介绍XGBClassifiler(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,objective='binary:logistic',boo

浊酒南街·2025-03-11 05:32

SAP MM 物料主数据配置

客户通常需要将一个或多个历史系统的数据根据规则转换成SAP的主数据一个实施项目的成功与否的基本就是，数据是否被正确的导入1.配置一个新的物料类型（事物代码：OMS2）ROH:原材料HALB:半成品FERT:成品HAWA:贸易货物配置：SAPIMGLogistics–General

ABAP_RUN·2025-03-10 07:49

《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》

▍章节回顾：攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现：逻辑回归：搭建分类基线（LogisticRegression，准确率基准）支持向量机：对比线性核与RBF核性能差异（F1-score提升12%）K近邻

庸俗今天不摸鱼·2025-03-06 21:11

R语言广义加性模型：使用广义线性加性模型GAMs构建logistic回归

R语言广义加性模型：使用广义线性加性模型GAMs构建logistic回归在数据分析和建模领域，广义加性模型（GeneralizedAdditiveModels，简称GAMs）是一种常用的非参数统计方法。

TechInk·2025-03-04 17:52

AI人工智能机器学习之监督线性模型

1、概要本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型，以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例，从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。

rockfeng0·2025-02-26 09:57

供应链管理：1PL / 第一方物流、2PL / 第二方物流、3PL / 第三方物流、4PL / 第四方物流、5PL / 第五方物流

一、理解在供应链管理中，1PL（FristPartyLogistics，第一方物流）、2PL（SecondPartyLogistics，第一方物流）、3PL（ThirdPartyLogistics，第三方物流

snowball_li·2025-02-25 01:08

【机器学习算法选型：分类与回归】常见分类算法介绍

1.逻辑回归（LogisticRegression）介绍逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的线性模型，其目标是根据输入特征预测

云博士的AI课堂·2025-02-23 11:37

嵌入式人工智能应用-第四章逻辑回归 8

Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是

数贾电子科技·2025-02-21 16:11

机器学习的模型类型（Model Types）

逻辑回归（LogisticRegression）：用于分类任务，输出概率值。岭回归（RidgeRegression）和Lasso回归（LassoRegression）：带正则化的线性回归。

路野yue·2025-02-21 14:56

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