mllib逻辑回归第18页

机器学习算法之-逻辑回归(2)

为什么需要逻辑回归拟合效果太好特征与标签之间的线性关系极强的数据，比如金融领域中的信用卡欺诈，评分卡制作，电商中的营销预测等等相关的数据，都是逻辑回归的强项。

世润·2023-08-18 05:41

机器学习与模式识别3（线性回归与逻辑回归）

一、线性回归与逻辑回归简介线性回归主要功能是拟合数据，常用平方误差函数。逻辑回归主要功能是区分数据，找到决策边界，常用交叉熵。

学术菜鸟小晨·2023-08-18 05:09

Spark实现KMeans算法代码示例

MLlib实现K-Means算法的原理K-Means算法是一种基于距离的聚类算法，采用迭代的方法，计算出K个聚类中心，把若干个点聚成K类。

万邦Coco·2023-08-17 21:04

堆叠聚合模型与单独的逻辑回归模型处理非平衡数据的比较

堆叠聚合模型与单独的逻辑回归模型处理非平衡数据的比较堆叠聚合模型的设计是通过训练多个模型，然后使用原模型，将多个模型的输出结果整合在一起以实现更准确的预测。

预测模型的开发与应用研究·2023-08-17 15:08

神经网络基础-神经网络补充概念-11-向量化逻辑回归

代码实现-以逻辑回归为例importnumpyasnpdefsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))defcompute_loss(X,y,theta):m=len(y)h=sigmoi

丰。。·2023-08-17 02:06

机器学习入门（逻辑回归详解）

1.简介首先逻辑回归（LogisticRegression）是一个分类算法，它可以处理二元分类以及多元分类，是机器学习中一个非常非常常见的模型，在实际生产环境中也常常被使用，是一种经典的分类模型（不是回归模型

rcoon·2023-08-17 00:08

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。

·2023-08-17 00:11

神经网络-单个神经元代码实现

#这里的激活函数用的是sigmod/逻辑回归函数defprediction(row,weights):activation=weights[0]foriinrange(len(row)-1):activation

丰。。·2023-08-16 23:29

Spark MLlib机器学习库(一)决策树和随机森林案例详解

SparkMLlib机器学习库(一)决策树和随机森林案例详解1决策树预测森林植被1.1Covtype数据集数据集的下载地址：https://www.kaggle.com/datasets/uciml/forest-cover-type-dataset该数据集记录了美国科罗拉多州不同地块的森林植被类型，每个样本包含了描述每块土地的若干特征，包括海拔、坡度、到水源的距离、遮阳情况和土壤类型，并且给出了

undo_try·2023-08-16 23:58

隐私计算FATE-模型训练

mark一、说明本文分享基于Fate自带的测试样例，进行纵向逻辑回归算法的模型训练，并且通过FATEBoard可视化查看结果。本文的内容为基于《隐私计算FATE-概念与单机部署指南》中部署的环境。

zlt2000·2023-08-16 19:02

机器学习吴恩达——第二周

7逻辑回归7.1分类问题在分类问题中，我们要预测的变量y是离散的值，比如说0，1。这时我们可以采用逻辑回归来处理问题。在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类(例如正确或错误)。

荔枝葡萄干·2023-08-16 15:54

神经网络基础-神经网络补充概念-12-向量化逻辑回归的梯度输出

代码实现importnumpyasnpdefsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))defcompute_loss(X,y,theta):m=len(y)h=sigmoid(X.dot(theta))loss=(-1/m)*np.sum(y*np.log(h)+(1-y)*np.log(1-h))returnlossdefcompute_gradient(X,y,thet

丰。。·2023-08-16 10:32

对应分析介绍及SPSS案例分析

通常我们分析分类变量间关系时，最常用的分析方法是卡方检验，其次是逻辑回归和对数线性模型等。

211统计课堂·2023-08-16 10:26

神经网络基础-神经网络补充概念-14-逻辑回归中损失函数的解释

概念逻辑回归损失函数是用来衡量逻辑回归模型预测与实际观测之间差异的函数。它的目标是找到一组模型参数，使得预测结果尽可能接近实际观测。

丰。。·2023-08-16 08:27

神经网络基础-神经网络补充概念-03-逻辑回归损失函数

概念逻辑回归使用的损失函数通常是"对数损失"（也称为"交叉熵损失"）或"逻辑损失"。

丰。。·2023-08-16 07:48

普通神经网络与BP神经网络

足够干净，几乎没怎么用算法就把内在规律给挖掘了出来数据分析中对数据预处理，特征提取是最核心的步骤而深度学习解决的是如何提取特征的问题假设我们拿到一组数据观察数据分布然后进行判断可以进行线性切分的数据集(联想逻辑回归

丰。。·2023-08-16 04:05

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-textcnn

本文目录概念引入摘要大意TextCNN模型的结构正则化手段该模型的超参数研究成果概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax的推导word2evcglove摘要大意在使用简单的

丰。。·2023-08-16 04:05

神经网络基础-神经网络补充概念-02-逻辑回归

概念逻辑回归是一种用于二分分类问题的统计学习方法，尽管名字中带有"回归"一词，但实际上它用于分类任务。逻辑回归的目标是根据输入特征来预测数据点属于某个类别的概率，然后将概率映射到一个离散的类别标签。

丰。。·2023-08-16 04:04

机器学习之逻辑回归

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression#获得数据names=['Samplecodenumb

我叫小邋遢·2023-08-15 18:59

神经网络基础-神经网络补充概念-08-逻辑回归中的梯度下降算法

概念逻辑回归是一种用于分类问题的机器学习算法，而梯度下降是优化算法，用于更新模型参数以最小化损失函数。在逻辑回归中，我们使用梯度下降算法来找到最优的模型参数，使得逻辑回归模型能够更好地拟合训练数据。

丰。。·2023-08-15 17:53

神经网络基础-神经网络补充概念-09-m个样本的梯度下降

概念当应用梯度下降算法到具有m个训练样本的逻辑回归问题时，我们需要对每个样本计算梯度并进行平均，从而更新模型参数。这个过程通常称为批量梯度下降（BatchGradientDescent）。

丰。。·2023-08-15 17:23

Titanic--细节记录三

模型算法选择路径图留出法划分数据集‘留出’的含义基本步骤和解释具体例子创造一个数据集留出法划分预测结果可视化分层抽样设置方法划分数据集的常用方法train_test_split什么情况下切割数据集的时候不用进行随机选取逻辑回归模型随机森林分类模型训练集和测试集的得分重要注意事项为什么线性模型可以进行分类任务

BIT_mk·2023-08-15 15:43

关于网络入侵检测领域使用Spark/Flink等计算框架做分布式

LightGBM的网络入侵检测研究2基于互信息法的智能化运维系统入侵检测Spark实现3基于Spark的车联网分布式组合深度学习入侵检测方法4基于Flink的分布式在线集成学习框架研究5基于Flink的分布式并行逻辑回归算法的研究

不懂开发的程序猿·2023-08-15 08:44

Python数据分析-基于AdaBoost的营销响应预测

营销响应预测模型的实施主要采用分类算法，常用的算法包括：逻辑回归、支持向量机、随机森林等。本次分析的输入源数据来源自《python数据分析与数据化运营》第五章的order.xl

qq_28584559·2023-08-15 08:23

PyTorch学习—5.torch实现逻辑回归

文章目录 逻辑回归是线性的二分类模型。逻辑回归是分析自变量x与因变量v(概率)之间关系的方法。

哎呦-_-不错·2023-08-15 07:25

第八课：(2)二分类神经网络&torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播

文章目录二、二分类神经网络：逻辑回归1二分类神经网络的理论基础2tensor实现二分类神经网络的正向传播3ReLU，Tanh,阶跃函数sign，Sigmoid函数tanhReLU阶跃函数:符号函数sign4

xiao52x·2023-08-15 07:55

pytorch用nn实现逻辑回归（logistic回归）

importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnimporttorchvision.transformsastransformsmnist_train=torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST',train=True,download=True,transform=tra

摩天崖FuJunWANG·2023-08-15 07:54

（五）处理多维特征的输入（上）+torch.nn.Linear(8,1)表示什么+代码

目录1、普通逻辑回归一个样本中一条数据有1个特征2、多维特征：一个样本中一条数据有n个特征（以n=8为例）计算流程：矩阵乘法（8，1）表示什么？

Queen_sy·2023-08-15 07:21

逻辑回归torch.nn实现

废话不说，直接看代码。importtorchfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariablefromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportosos.environ["KMP_DUPLICATE_LI

satadriver·2023-08-15 07:50

【Sklearn】基于逻辑回归算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）)

【Sklearn】基于逻辑回归算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理逻辑回归是一种用于二分类问题的统计学习方法

敲代码两年半的练习生·2023-08-15 05:31

解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM

3、逻辑回归算法3.1什么是逻辑函数?3.2逻辑回归可以用于多类分类吗？3.3如何解释逻辑回归中的系数？4、支持向量机（SVM）算法4.1优点4.2缺点5、结语1、机器学习算法简介机器学习算法是一种基

春人.·2023-08-14 19:23

分类预测 | Python实现LR逻辑回归多输入分类预测

分类预测|Python实现LR逻辑回归多输入分类预测目录分类预测|Python实现LR逻辑回归多输入分类预测基本介绍模型描述源码设计学习小结参考资料基本介绍逻辑回归是一种广义线性的分类模型且其模型结构可以视为单层的神经网络

机器学习之心·2023-08-14 09:50

聚类分析、线性回归分析与分类分析（逻辑回归模型）

文章目录前言一、了解数据概况二、单变量分析三、可视化四、建立模型1.线性回归模型①导库、读取数据②了解数据概况且对后续建模进行数据处理③建立线性回归模型2.逻辑回归模型①统计预测目标结果（流失）中的0和

且去不靠岸·2023-08-14 08:59

机器学习--连载（4）----监督学习

前面的几篇都是无监督学习，接着开始监督学习的算法监督学习中主要的算法模型：K—近邻算法（k-NearestNeighbor）决策树（DecisionTree）朴素贝叶斯（NaiveBayes）逻辑回归（

小小毛同学·2023-08-14 08:28

机器学习---对数几率回归

1.逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression）的模型是一个非线性模型，sigmoid函数，又称逻辑回归函数。

三月七（爱看动漫的程序员）·2023-08-14 05:43

机器学习基础（三）

逻辑回归场景垃圾邮件分类预测肿瘤是良性还是恶性预测某人的信用是否良好正确率与召回率正确率与召回率（Precision&Recall）是广泛应用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。

不务正业的猿·2023-08-14 05:42

Softmax回归

Softmax回归是一种用于多分类问题的模型，该模型可以看成是逻辑回归的拓展，因为其使用的损失函数也是cross-entropyloss(交叉熵)，但与逻辑回归不同的是，其损失函数是一种多分类形式。

没天赋的学琴·2023-08-14 00:34

机器学习基础笔记

文章目录1.机器学习简介1.1机器学习的一般功能1.2机器学习的应用1.3机器学习的方法1.4机器学习的种类1.5机器学习的常用框架2.Spark机器学习2.1MLlib介绍2.2MLlib的数据格式2.2.1

硅谷工具人·2023-08-13 10:02

【数学建模】逻辑回归算法(Logistic Resgression)

逻辑回归算法简介逻辑回归与条件概率绘制sigmoid函数简介逻辑回归算法是一种简单但功能强大的二元线性分类算法。

釉色清风·2023-08-13 10:53

【CV夏令营】学习笔记01：跑通机器学习版本baseline

type=pet-2023&option=wdtd&ch=vWxQGFU1调通baselineDataWhale官方baseline代码，逻辑回归版本importglob#获取文件路

桐秋廿·2023-08-13 05:39

机器学习与深度学习目录

机器学习：线性回归逻辑回归决策树贝叶斯分类随机森林集成算法支持向量机kmeans聚类k近邻算法深度学习感知器自编码器受限玻尔兹曼机卷积神经网络循环神经网络生成对抗网络深度强化学习深度学习项目实战YOLOSSDMTCNNFasterRCNN

计算机视觉__掉队选手·2023-08-12 03:14

2019-08-20 逻辑回归（分类）

一从线性回归到逻辑回归分类问题在有噪声的情况下，阈值便宜大，健壮性不足二逻辑回归决策边界分类或者逻辑回归中，通常不拟合样本分布，而是确定决策边界。三逻辑回归损失函数均方误差？

Enpleeeee·2023-08-11 22:58

word2vec应用的主要步骤及算法原理

ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=spark%20mllib%20word2vec%20霍夫曼树&utm_medium=dist

Just Jump·2023-08-11 18:21

spark使用MLlib时pom.xml的配置

一、POM文件配置方法第一步：在POM文件中配置spark-mllib依赖org.apache.sparkspark-mllib_${spark.version.scala}${sp

Just Jump·2023-08-11 18:51

PySpark对电影和用户进行聚类分析

之前的博文使用pyspark.mllib.recommendation做推荐案例，代码实现了如何为用户做电影推荐和为电影找到潜在的感兴趣用户。

Just Jump·2023-08-11 17:49

逻辑回归背后的数学原理

什么是逻辑回归逻辑回归用于分类问题。在分类问题中，我们尝试预测目前观测目标属于哪一类，它会产生一个离散的二元结果y∈{0,1}。

海之瑶·2023-08-11 03:46

机器学习中的特征工程（四）---- 特征离散化处理方法

特征离散化常应用于逻辑回归和金融领域的评分卡中，同时在规则提取，特征分类中也有对应的应用价值。本文主要介绍几种常见的分箱方法，包括等宽分箱、等频分箱、信息熵分箱、基于决策树分箱、卡方分箱等。

HaloZhang·2023-08-11 01:33

深度学习之用PyTorch实现逻辑回归

0.1学习视频源于：b站：刘二大人《PyTorch深度学习实践》0.2本章内容为自主学习总结内容，若有错误欢迎指正！代码（类比线性回归）：#调用库importtorchimporttorch.nn.functionalasF#数据准备x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])#训练集输入值y_data=torch.Tensor([[0],[0],[1]])#训

Bobbyeyy·2023-08-10 06:06

机器学习第六周-逻辑回归

logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同，其他的基本都差不多，正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalizedlinearmodel）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归，如果是二项分布，就是logistic回归，如果是poisson分布，就是poisson回归，

繁华落幕_0f7c·2023-08-10 06:24

作业三多分类和神经网络

多分类法#逻辑回归解决多分类问题importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ioassiofromscipy.optimizeimportminimize

月下思艳·2023-08-10 00:13

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