RL逻辑回归第12页

低功耗16位MCU：R7F100GLL3CFA、R7F100GLN2DLA、R7F100GLN3CFA、R7F100GLN2DFA是新一代RL78微控制器

产品介绍：RL78/G23低功耗MCU可在41μA/MHzCPU运行频率下工作，功耗低，停止4KBSRAM保持时为210nA。该MCU设有snooze模式排序器，可显著降低间歇工作时的功耗。

Mandy_明佳达电子·2023-12-23 19:01

具有超低功耗性能的R7F102GAC3CSP、R7F102GAC2DSP、R7F102G6C3CSP RL78/G22微控制器 16-bit MCU

RL78/G22简介：除了具有低电流消耗（CPU工作时：37.5μA/MHz；STOP时：200nA）外，RL78/G22微控制器还配备了丰富的电容触摸通道。

Summer-明佳达电子·2023-12-23 18:42

AI中的强化学习是怎么做的呢？

1.什么是强化学习其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做，而强化学习（ReinforcementLearning,RL）是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报。

人工智能小豪·2023-12-23 15:11

零基础学人工智能：TensorFlow 入门例子

TensorFlow中最重要的概念是张量（Tensor），它代表了多维数组或矩阵，因此TensorFlow支持各种不同类型的计算，如线性回归、逻辑回归、卷积神经网络、循环神经网络等。

人工智能MOS·2023-12-23 12:59

Lasso回归、岭回归和弹性网络回归

在逻辑回归正则化一文中，我们详细解释了正则化的原理及作用：当有很多个特征X时，有些特征往往不重要，所以需要降低其的权重。而正则化则是为每个特征修改权重从而提升训练效果。

ShawnWeasley·2023-12-23 07:54

逻辑回归OvR策略

逻辑回归本身是为解决二分类问题而设计的，但聪明的前辈们很快就将其应用于多类别分类问题。这种方法被称为一对多（One-vs-Rest,OvR）策略，它通过将多类别问题分解为多个二分类问题来实现。

ShawnWeasley·2023-12-23 07:51

对算法的认识——逻辑回归

逻辑回归：找出一条直线来分类数据逻辑回归虽然名字叫回归，却是属于分类算法，是通过Sigmoid函数将线性函数的结果映射到Sigmoid函数中，预估事件出现的概率并分类。

qq_38737545·2023-12-23 06:23

逻辑回归模型中特征是否需要归一化？

从前向过程来看：逻辑回归模型的输出是经过softmax的概率值，概率值的排序不受归一化的影响。从另一个角度来看，softmax其实也就实现了归一化的目的。

不会念经的木鱼仔·2023-12-23 03:46

Logistic Regression逻辑线性回归（基于diabetes数据集）

ReceiverOperatingCharacteristic）一、数据处理二、建模三、confusion_matrix四、ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）介绍：LogisticRegression（逻辑回归

取名真难.·2023-12-22 22:20

逻辑回归（LR，Logistic Regression）算法简介

逻辑回归（LR，LogisticRegression）算法当线性回归的预测结果，由于受到个别极端数值的影响而不准的时候,可以用逻辑回归来解决.逻辑回归模型的输出只能在0到1之间，也就是表达一个事件会发生的概率

草明·2023-12-22 20:09

硬件基础-DC-DC

状态一：当S1闭合时，输入的能量从电容C1，通过S1→电感器LI→电容器C2→负载RL供电，此时电感器L1同时也在储存能量，可以得到加在L1上的电压为：Vin-Vo=L*di/dton。

若忘即安·2023-12-22 11:27

逻辑回归

2逻辑回归2.1从线性回归到逻辑回归分类问题可以通过线性回归+阈值去解决吗?

iOSDevLog·2023-12-22 08:43

【AI-1】卷积神经网络

典型的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和随机森林等。无监督学习（UnsupervisedLearning）：在无监督学习

W Y·2023-12-21 15:00

TPAMI: 基于强化学习的灵巧双手操作技能学习

最近，强化学习（RL）算法在许多需要决策领域的表现都优于人类专家。

xwz小王子·2023-12-21 13:10

【机器学习】线性模型-softmax回归（三种方法实现 softmax 回归模型:自定义、sklearn、tensorflow）...

三种方法实现softmax回归模型自定义、sklearn、tensorflow一、原理softmax回归逻辑回归和softmax回归的区别二、示例代码1-Softmax_Sklearnsklearn的LogisticRegression

十年一梦实验室·2023-12-21 12:43

机器学习之逻辑回归，一文掌握逻辑回归算法知识文集

欢迎点赞✍评论⭐收藏文章目录人工智能(逻辑回归算法)一、逻辑回归算法知识01.梯度下降法（GradientDescent）1.1什么是梯度下降法？1.2梯度下降法的具体步骤和算法公式？

普修罗双战士·2023-12-21 07:48

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

人工智能小豪·2023-12-21 07:04

「65页PDF」让 PM 全面理解深度学习

」下载PDF下面是内容结构和长图：深度学习全景图深度学习概要卷积神经网络-CNN循环神经网络-RNN长短期记忆网络–LSTM生成对抗网络–GANs强化学习-Reinforcementlearning|RL

easyAI人工智能知识库·2023-12-21 04:13

R语言中逻辑回归的R方求解

逻辑回归是一种常用的统计方法，用于建立分类模型。在R语言中，我们可以使用不同的函数和库来进行逻辑回归分析，并计算模型的R方（R-squared）值，以评估模型的拟合程度。

代码创造·2023-12-21 04:29

梯度下降法

在机器学习和深度学习中，梯度下降法被广泛应用于求解模型参数的优化问题，例如线性回归、逻辑回归、神经网络等。梯度下降法的基本思想是通过不断迭代，使目标函数的值逐步趋近于最小值。

调钟师·2023-12-21 01:32

常见的预测算法

逻辑回归（LogisticRegression）：逻辑回归是一种常见的分类算法，其基本思想是通过拟合一条S形曲线来预测一个二元变量的概率。

调钟师·2023-12-21 01:01

常见的分类算法

本文将介绍十种常见的分类算法，包括K-近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、逻辑回归算法、神经网络算法、随机森林算法、梯度提升算法、AdaBoost算法和XGBoost算法。

调钟师·2023-12-21 01:01

机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

概念逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于解决分类问题的机器学习算法，尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上它用于处理分类任务，而不是回归任务。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-20 11:17

HuatuoGPT模型介绍

文章目录HuatuoGPT模型介绍LLM4Med（医疗大模型）的作用ChatGPT存在的问题HuatuoGPT的特点ChatGPT与真实医生的区别解决方案用于SFT阶段的混合数据基于AI反馈的RL评估单轮问答多轮问答人工评估

dzysunshine·2023-12-20 07:25

支持向量机支持向量机概述

supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalizedlinearclassifier)，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超亚面(maximum-marginhyperplane)与逻辑回归和神经网终相比

小小程序○·2023-12-20 06:13

【强化学习】Deep Q Learning

DeepQLearning在前两篇文章中，我们发现RL模型的目标是基于观察空间(observations)和最大化奖励和(maximumizesumrewards)的。

Hellespontus·2023-12-20 06:12

数学方法转化限制条件（使大于小于等于号左右互为相反数，变成绝对值）+加减交错法构造博弈论下界推出最优解再用限制代入：AT_agc056_d

https://vj.imken.moe/contest/600552#problem/G考虑对题目进行转化L≤Sa≤RL\leS_a\leRL≤Sa≤R2L≤2Sa≤2R2L\le2S_a\le2R2L

Qres821·2023-12-20 00:04

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，但是朴素贝叶斯却是生成方法。朴素贝叶斯分类算法核心算法：贝叶斯公式。

owolf·2023-12-19 19:46

支持向量机（SVM）：高效分类的强大工具

文章目录前言1.SVM的基本原理1.1核心思想1.2支持向量1.3最大化建模1.4松弛变量1.5核函数2.SVM与逻辑回归的区别和联系2.1区别2.2联系3.SVM的应用领域3.1图像分类3.2文本分类

_用户昵称_·2023-12-19 06:34

【机器学习】线性模型-logistic 回归

一、逻辑（logistic）回归原理1.1逻辑回归的数学原理1.2logistic回归的L2正则化原问题1.3逻辑回归的L2正则化原问题使用可信域牛顿法求解1.4logistic回归L2正则化的对偶问题

十年一梦实验室·2023-12-19 05:49

python Markov马尔科夫网络节点状态预测并筛选小样本

之前写的基于马尔科夫的小样本节点检测文章里的内容~~马尔科夫决策过程是在随机过程的基础上提出来的，是对强化学习(RL)问题的数学描述。

JerryLoveCoding·2023-12-19 05:02

ubuntu14.04 怎么查看哪个串口才是有效的

比如图中的，cp210x对应的ttyUSB0,FT232RL对应ttyUSB1.

modingfa·2023-12-19 03:38

逻辑回归的介绍和应用

逻辑回归的介绍逻辑回归（Logisticregression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-18 22:55

Linux 常用命令汇总

pgsql/pg_db_backup.log2>&1配置定时任务：crontab-e2linux内核版本查询cat/etc/redhat-release3查找关键字在哪个文件中出现批量查询关键字grep-rl

爷一隐居青楼·2023-12-18 18:28

notes2

机器学习ROC曲线、AUC、PR曲线等决策树，ID3、C4.5、CART决策树，随机森林、Adaboost、GBDT决策树，XGBoost、LightGBM逻辑回归，L1L2正则化熵，KL散度，交叉熵micro-f1

lym94·2023-12-18 14:53

深度强化学习（DRL）简介与常见算法（DQN，DDPG，PPO，TRPO，SAC）分类

1.强化学习ReinforcementLearning（RL）：强化学习强化学习属于机器学习的一种，不同于监督学习和无监督学习，通过智能体与环境的不断交互（即采取动作），进

行至为成·2023-12-18 12:44

图数据库｜如何从零到一构建一个企业股权图谱系统

本文首发于NebulaGraphCommunity公众号corp-rl.png我们知道无论是监管部门、企业还是个人，都有需求去针对一个企业、法人做一些背景调查，这些调查可以是法律诉讼、公开持股、企业任职等等多种多样的信息

NebulaGraph·2023-12-18 11:13

Logistic Regression——逻辑回归

1.为什么需要逻辑回归在前面学习的线性回归中，我们的预测值都是任意的连续值，例如预测房价。除此之外，还有一个常见的问题就是分类问题，而逻辑回归是一个解决分类问题的模型，其预测值是离散的。

搁浅丶.·2023-12-18 07:15

Support Vector Machine(SVM)——支持向量机

1.从逻辑回归到SVM回顾一下逻辑回归的模型然后经过sigmoid函数得到预测y=1的概率，sigmoid函数如下图对于单个样本来说损失函数如下当一个输入的真实标签为1时，损失函数就只剩，如左图所示,我们想要让

搁浅丶.·2023-12-18 07:05

机器学习之回归算法-逻辑回归

一、概述1.1、概念是一种名为“回归”的线性分类器，是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。1.2、按预测标签的数据类型分连续型变量：通过线性回归方程z，线性回归使用输入的特征矩阵X来输出一组连续型的标签值y_pred，以完成各种预测连续型变量的任务（比如预测产品销量，预测股价等等）离散型变量：通过Sigmoid函数变换，线性回归方程z变换为g(z)，使得模型的值分布在(0

辣椒种子·2023-12-18 04:45

基于人工智能 RL 算法的边缘服务器智能选择模式研究

提出了一种基于人工智能深度强化学习算法的扩展性及智能性较高的智能选择模式。在人工智能深度强化学习算法的基础上，引入了动作抑制、四重Q学习(QQL)及归一化Q-value等机制，研究并实现了在满足业务延迟要求及公平性的原则下，物联终端更智能地选择其接入或切换边缘服务器。该方案减少了业务延迟，提高了响应效率，有助于提高业务安全及运营管理水平。关键词人工智能；云边端；深度强化学习算法；边缘服务器；配电站

Mindtechnist·2023-12-17 23:32

度量深度学习模型深度的方法

第一种方式基于评估架构所需执行的顺序指令的数目，深度取决于我们视为计算的步骤如下图所示：左边我们把乘法、加法、Sigmoid函数作为一个计算步骤，那么左图模型的深度为3；右边我们将左图的步骤视为一个整体逻辑回归

月光_a126·2023-12-17 20:03

机器学习笔记

关键词：数据模型预测2.机器学习算法分类2.1监督学习数据集有标签监督学习三要素：模型算法策略2.1.1分类classification离散型数据常用算法：Knn，朴素贝叶斯，svm，决策树与随机森林，逻辑回归

偏偏偏执先生·2023-12-17 17:40

子串回文 I. Barbecue

每次博弈给出l,rl,rl,r表示字符串左右边界，每次一个人可以从该子串的首或尾删除一个字符，如果操作前后是回文串则操作的人输。询问谁会赢，Putata先手。

golemon.·2023-12-17 17:16

逻辑回归正则化

逻辑回归正则化在处理具有多个特征且特征可能共线性（即特征之间高度相关）的数据集特别有用。下面用一个例子说明什么是正则化：假设你在厨房准备一顿饭，你的目标是做出美味又不过分油腻的菜肴。

ShawnWeasley·2023-12-17 17:46

逻辑回归原理及代码

逻辑回归原理线性回归主要用于预测连续的数值输出，基于线性关系模型，其目标是最小化实际值和预测值之间的差异。

ShawnWeasley·2023-12-17 17:45

逻辑回归代价函数

逻辑回归的代价函数通常使用交叉熵损失来定义。这种损失函数非常适合于二元分类问题。本篇来推导一下逻辑回归的代价函数。

ShawnWeasley·2023-12-17 17:14

RLlib七：github上的代码示例

attention_net将RL代理（默认值：PPO）与AttentionNet模型结合使用的示例，这对于状态很重要但不明确属于观察的一部分的环境非常有用。

星行夜空·2023-12-17 02:01

深度神经网络中的激活函数

简介线性模型是机器学习领域中最基本也是最重要的工具，以逻辑回归和线性回归为例；在真实情况中，我们往往会遇到线性不可分问题（例如XOR异或函数），需要非线性变换对数据的分布进行重新映射。

nlpming·2023-12-16 20:06

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