RL逻辑回归

算法概述-02

1.逻辑回归和线性回归的联系和区别：逻辑回归和线性回归的都是广义的线性回归。线性回归是根据最小二乘法来建模，逻辑回归是根据最大似然来建模。
Diamond1995·2023-06-21 19:44

每日学术速递6.10

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CV1.Unifying(Machine)VisionviaCounterfactualWorldModeling
AiCharm·2023-06-21 13:00

使用逻辑回归LogisticRegression来对我们自己的数据excel或者csv数据进行分类--------python程序代码，可直接运行

文章目录一、逻辑回归`LogisticRegression`是什么？
小桥流水---人工智能·2023-06-21 11:38

LC滤波器设计学习笔记（一）滤波电路入门

目录前言滤波电路科普主要分类实际情况单位的概念常用评价参数函数型滤波器简单分析滤波电路构成低通滤波器RC低通滤波器RL低通滤波器高通滤波器RC高通滤波器RL高通滤波器部分摘自《LC滤波器设计与制作》，侵权删
贾saisai·2023-06-21 09:03

每日学术速递6.7

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CV1.TheObjectFolderBenchmark:MultisensoryLearningwithNeuralandRealObjects
AiCharm·2023-06-21 09:47

每日学术速递6.12

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CV1.DynIBaR:NeuralDynamicImage-BasedRendering(CVPR2023AwardCandidate
AiCharm·2023-06-21 08:22

每日学术速递6.13

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CV1.TrackingEverythingEverywhereAllatOnce标题：一次跟踪所有地方的一切作者
AiCharm·2023-06-21 08:22

每日学术速递6.14

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CV1.RealisticSaliencyGuidedImageEnhancement标题：现实显着性引导图像增强作者
AiCharm·2023-06-21 08:52

每日学术速递6.9

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CV1.SegmentAnythinginHighQuality标题：以高质量分割任何内容作者：LeiKe,MingqiaoYe
AiCharm·2023-06-21 08:50

深入解析逻辑回归（Logistic Regression）原理

目录逻辑回归原理逻辑回归代码实例逻辑回归原理逻辑回归是基于线性回归的算法，但是它的输出是经过sigmoid函数处理后的概率值，用于表示样本属于某一类别的概率。
旧言.·2023-06-21 06:59

每日学术速递3.29

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CV1.Grid-guidedNeuralRadianceFieldsforLargeUrbanScenes标题
AiCharm·2023-06-21 04:21

R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21602最近我们被客户要求撰写关于回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径正则化(regularization)该算法速度快，可以利用输入矩阵x中的稀疏性，拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种预测。
·2023-06-20 22:26

R语言VaR市场风险计算方法与回测、用Logit逻辑回归、Probit模型信用风险与分类模型

原文链接：http://tecdat.cn/?p=27530市场风险指的是由金融市场中资产的价格下跌或价格波动增加所导致的可能损失。市场风险包含两种类型：相对风险和绝对风险。绝对风险关注的是整个资产收益的波动率，而相对风险关注的是资产收益与某一基准（比如某个市场指数或投资组合）相比较的跟踪误差。市场风险也可以按照与经济和金融变量（比如，利率、股票指数）的关联性分为直接风险和间接风险：直接风险指的是
·2023-06-20 22:52

拓端数据(tecdat):R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21602正则化(regularization)正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径。该算法速度快，可以利用输入矩阵x中的稀疏性，拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种预测。它还可以拟合多元线性回归。”例子加载数据这里加载了一个高斯(连续Y)
·2023-06-20 22:19

R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21602最近我们被客户要求撰写关于回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径正则化(regularization)该算法速度快，可以利用输入矩阵x中的稀疏性，拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种预测。
·2023-06-20 22:48

逻辑回归（Logistic Regression）二

目录一、代价函数二、梯度下降三、高级优化（AdvancedOptimization）四、多类别分类（MulticlassClassification）在分类问题中，如果我们有一组训练集，那么如何根据这个训练集来选择合适的参数θ呢？在回归问题中我们使用到了代价函数来衡量假设函数与数据集的拟合程度，使用梯度下降算法来找到代价函数的局部最小值从而得到合适的参数θ，而在分类问题中，我们同样使用代价函数和梯
Patarw_Li·2023-06-20 18:41

基于Python垃圾短信识别程序(KNN、逻辑回归、随机森林、决策树和多项式分布朴素贝叶斯、伯努利分布朴素贝叶斯等算法进行融合)—含python工程全源码

我们将采用KNN、逻辑回归、随机森林、决策树和朴素贝叶斯等多种算法进行融合，以提高识别准确率，并进行测
小胡说人工智能·2023-06-20 14:49

【吴恩达老师《机器学习》】课后习题3之【逻辑回归解决多分类】与【神经网络】笔记(代码注释详细)

逻辑回归解决多分类问题二分类VS多分类在机器学习中，分类是一种监督学习任务，其中我们试图预测目标变量的离散值。二分类和多分类是分类问题中两种最常见的形式。
cx-young·2023-06-20 07:14

机器学习-学习总结

1.课程整体目录：2.课程地址飞桨AIStudio-人工智能学习与实训社区2.1回归2.1.1线性回归和逻辑回归的联系和区别【ML】线性回归和逻辑回归的联系和区别_逻辑回归和线性回归的区别_机器不学习我学习的博客
lin_FS·2023-06-20 06:45

ChatGPT之深度强化学习DRL理解

（RL是对agent如何试错的一个研究）Itformalizestheideathatrewardingorpunishinganagentforitsbehaviormak
gridlayout·2023-06-20 04:07

R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测|附代码数据

在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能数据集是credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep
·2023-06-20 00:40

清华青年AI自强作业hw3_1：用线性回归模型拟合MNIST手写数字分类

清华青年AI自强作业hw3_1：用线性回归模型拟合MNIST手写数字分类实现过程思路分析逻辑回归二分类模型训练结果分析相关链接一起学AI系列博客：目录索引hw3_1：用线性回归模型拟合MNIST手写数字分类初步体验
来知晓·2023-06-20 00:37

极大似然估计法及其损失函数的优化方法

二分类-逻辑回归模型1.建立模型：二分类逻辑回归模型1.1模型函数1）多元线性回归函数：Z^计算=XWT\hat{Z}_{计算}=XW^TZ^计算=XWT2）sigmoid函数：Y^模型=Sigmoid
# JFZero·2023-06-19 21:13

机器学习——KNN算法（手动代码，含泪）

是我实现感知机、逻辑回归分类、线性回归、朴素贝叶斯中，最难实现的分类算法！！！！给多少时间都无法将这个槽吐尽，甚至算法都没完全弄好，但只剩收尾工作了1.KNN分类思想首先，KNN思
# JFZero·2023-06-19 21:13

【总结】反欺诈(Fraud Detection)中所用到的机器学习模型

下面列举了一些常用的机器学习模型：一、逻辑回归（LogisticRegression）：逻辑回归是一种广泛使用的机器学习模型，可以用于分类问题，通常用于对二分类问题建立预测模型。
·2023-06-19 16:53

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义Gym强化学习实验

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验1.强化学习核心概念强化学习（reinforcementlearning，RL
·2023-06-19 12:31

强化学习从基础到进阶-案例与实践[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验

强化学习从基础到进阶-案例与实践[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验1.1强化学习概述强化学习（reinforcementlearning，RL）讨论的问题是智能体
·2023-06-19 12:30

什么是人工智能领域的强化学习

强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是人工智能领域的一个重要研究方向，它是一种基于智能体（Agent）与环境（Environment）交互的学习方法。
·2023-06-19 12:24

强化学习从基础到进阶-案例与实践[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验

强化学习从基础到进阶-案例与实践[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验1.1强化学习概述强化学习（reinforcementlearning，RL）讨论的问题是智能体
·2023-06-19 12:33

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义Gym强化学习实验

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验1.强化学习核心概念强化学习（reinforcementlearning，RL
·2023-06-19 12:33

逻辑回归

机器学习算法选择：先逻辑回归再用复杂的，能简单还是用简单的逻辑回归的决策边界：可以是非线性的Sigmoid函数公式：自变量取值为任意实数，值域[0,1]解释：将任意的输入映射到了[0,1]区间我们在线性回归中可以得到一个预测值
鬼马星mc·2023-06-19 07:49

【人工智能】— 逻辑回归分类、对数几率、决策边界、似然估计、梯度下降

【人工智能】—逻辑回归分类、对数几率、决策边界、似然估计、梯度下降逻辑回归分类LogisticRegressionClassificationLogisticRegression:LogOddsLogisticRegression
之墨_·2023-06-19 06:23

浅谈逻辑回归

看了不少有关逻辑回归的文章，感觉讲的对新手不是很友好。所以冒昧写一篇，权当抛砖引玉。本人精力能力有限，个人理解可能与正确情况存在偏差，欢迎大家指正。
我是土堆·2023-06-19 05:01

李沐论文精度系列之九：InstructGPT

摘要三、导言3.1算法3.2结论四、方法和实验细节4.1数据集4.2Humandatacollection4.3模型&算法4.3.1有监督微调（SFT）4.3.2奖励模型（RM）4.3.3强化学习模型（RL
神洛华·2023-06-19 04:41

逻辑回归（Logistic Regression）

文章目录1.逻辑回归简介1.1分类和回归1.2逻辑回归2.逻辑回归原理2.1构造预测函数2.2构造损失函数J2.3梯度下降法求J(θ)的最小值3.逻辑回归特点4.逻辑回归的应用场景5.逻辑回归的Python
crossoverpptx·2023-06-18 13:49

基于强化学习（Reinforcement learning，RL）的机器人路径规划MATLAB

强化学习（Reinforcementlearning，RL）求解机器人路径规划MATLABMATLAB实现扫地机器人路径规划之强化学习（Reinforcementlearning，RL）基于强化学习的无人车路径规划
IT猿手·2023-06-18 12:06

第十三章 确定性策略梯度（Deterministic Policy Gradient Algorithms，DPG）-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）

】第一章强化学习及OpenAIGym介绍-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）第二章马尔科夫决策过程和贝尔曼等式-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）第三章动态规划-基于模型的RL
松间沙路hba·2023-06-18 11:46

2022年11月10篇论文推荐

这里将涵盖强化学习(RL)、扩散模型、自动驾驶
·2023-06-18 10:48

ICLR 2022的10篇论文推荐

它是世界机器学习研究世界上最大，最受欢迎的会议之一：它包含超过一千篇有关主题的论文，包括ML理论，强化学习（RL），计算机视觉（CV），自然语言处理（NLP），神经科学等。
·2023-06-18 10:47

android studio 导入 系统apk源码

123文件夹下粘帖39O，改名称为Q3.修改123/Q下文件中39O为Qsed-i"s/39O/Q/g"`grepSpark-rl~/Project/123/Q`(解释命令)4.androidstudio
兰花羽神·2023-06-18 09:32

验证性实验 - 逻辑回归

练习2：逻辑回归¶介绍在本练习中，您将实现逻辑回归并将其应用于两个不同的数据集。还将通过将正则化加入训练算法，来提高算法的鲁棒性，并用更复杂的情形来测试模型算法。
终极末影龙·2023-06-18 09:25

FastText原理总结

1传统分类网络句子分类的一个简单有效的模型是将句子表示为词袋(BoW)并训练线性分类器，例如逻辑回归或支持向量机。
白三点·2023-06-18 07:43

面试之类别数据处理（one-hot、embedding）

类别型特征原始输入通常是字符串形式，除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入，对于逻辑回归、支持向量机等模型来说，类别型特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确工作。（连续变量：在一
AI路上的小白·2023-06-18 06:24

机器学习之逻辑回归模型

1逻辑回归模型介绍逻辑回归(LogisticRegression,LR)又称为逻辑回归分析，是一种机器学习算法，属于分类和预测算法中的一种，主要用于解决二分类问题。
AI医疗·2023-06-18 00:28

系列文章 之 一文纵览【机器学习】算法（3）：线性回归/多项式回归 | 正则化 | 逻辑回归 | 支持向量机SVM | 核方法 | 朴素贝叶斯 | 随机森林 | 神经网络 | KNN（附实例代码）

最近看到两段话，希望对所处境地不是很理想的朋友有些帮助，特此分享给大家：【1】生活可能不像你想象的那么好，但是也不会像你想象的那么糟，人的脆弱和坚强都超乎了自己的想象，有时候脆弱的一句话会让你泪流满面，有时候你发现自己咬着牙已经走过了很长的路。【2】世界上的事情，最忌讳的就是个十全十美，你看那天上的太阳，一旦圆满了，马上就要亏厌；树上的果子，一旦熟透了，马上就要坠落。凡事总要稍留欠缺，才能持恒。作
追光者♂·2023-06-17 23:05

练习2：逻辑回归

练习2：逻辑回归介绍在本练习中，您将实现逻辑回归并将其应用于两个不同的数据集。还将通过将正则化加入训练算法，来提高算法的鲁棒性，并用更复杂的情形来测试模型算法。
-45°·2023-06-17 20:17

简要介绍 | 强化学习：从原理到应用

注2："简要介绍"系列的所有创作均使用了AIGC工具辅助强化学习：从原理到应用1.背景介绍强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种通过与环境交互来学习决策策略的机器学习方法。
R.X. NLOS·2023-06-17 19:27

揭秘RLHF；可商用开源LLM列表；领域编译器的前世今生

链接：https://mp.weixin.qq.com/s/rZBEDlxFVsVXoL5YUVU3XQ2.科普：人类反馈的强化学习（RLHF）ChatGPT中的RL
OneFlow深度学习框架·2023-06-17 17:06

VBScript深度学习入门——逻辑回归

问题生活中有各种各样的分类，以下用考试成绩来举例，0到59.99分为不及格，标签打0；60到100分为及格，标签打1。虽然我们可以直接用if语句来进行判断让计算机直接求得结果，但是如果我们不告诉计算机>=60分才算及格，却只给它一些打好标签的数据给它，能否让它自己知道及格分数线呢，答案是肯定的。方案训练集x(10000)为0.00到99.99y(10000)为0或1，其中x(i)>=60时y(i)
冰凌呀·2023-06-17 10:35

linux 再文件夹目录下，批量替换文件名、文件内容字符串

基本使用命令sed-i's///g'grep-rl""find-name"**"rename  具体使用命令方法1.替换文件内容搜索当前目录下所有.DTA文件,并将文件中字符串"string1",替换为
zzh18334820165·2023-06-17 10:49
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