mllib逻辑回归

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

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

Spark MLlib ----- ALS算法

补充在谈ALS（AlternatingLeastSquares）之前首先来谈谈LS，即最小二乘法。LS算法是ALS的基础，是一种数优化技术，也是一种常用的机器学习算法，他通过最小化误差平方和寻找数据的最佳匹配，利用最小二乘法寻找最优的未知数据，保证求的数据与已知的数据误差最小。LS也被用于拟合曲线，比如所熟悉的线性模型。下面以简单的线性一元线性回归模型说明最小二乘法。假设我们有一组数据{(x1,y
创作者mateo·2024-01-16 02:54

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

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

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

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

【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

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

【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

【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

Java接入Apache Spark（入门环境搭建、常见问题）

它还支持一组丰富的高级工具，包括用于SQL和结构化数据处理的SparkSQL，用于机器学习的MLlib，用于图计算的GraphX和SparkStreaming。Spark是Ma
许忆·2024-01-09 13:12

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

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

二项Logistic回归模型将线性回归函数和Logistic函数复合起来，称为逻辑回归函数，二项Logistic回归模型是一种分类模型，二项Logistic回归模型是如下的条件概率分布：其中，是输入，是输出
shenghaishxt·2024-01-08 01:51

清风数学建模学习笔记-二分类与多分类-逻辑回归

内容：逻辑回归一.二分类之使用SPSS进行分析1.使用SPSS进行变量虚拟化：转化-创建虚变量线性概率模型LPM：连接函数（激活函数）的取法：盲选Sigmoid1.分析-回归-二元回归在此基础上可以在分类中进行对协变量进行虚拟化还可以选择先前回归先后回归预测结果差
别被算法PUA·2024-01-07 15:56

训练神经网络(上)激活函数

一、Sigmoid函数这个函数大家应该熟悉在逻辑回归中曾用到这个sigmoid函数这个函数可以将负无
笔写落去·2024-01-07 07:47

AI技术体系和领域浅总结

集合论和图论《离散数学》博弈论《博弈论》（中国人民大学出版社）张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础（估计方法特征工程）线性模型（线性回归）逻辑回归决策树模型
TisUs·2024-01-06 16:26

Spark MLlib简介与机器学习流程

在大数据领域，机器学习是一个关键的应用领域，可以用于从海量数据中提取有价值的信息和模式。ApacheSparkMLlib是一个强大的机器学习库，可以在分布式大数据处理环境中进行机器学习任务。本文将深入介绍SparkMLlib的基本概念、机器学习流程以及提供详细的示例代码。什么是SparkMLlib？SparkMLlib是ApacheSpark的机器学习库，旨在简化大规模数据的机器学习任务。它提供了
晓之以理的喵~~·2024-01-06 16:34

卡方分箱(chi-square)

卡方分箱在金融信贷风控领域是逻辑回归评分卡的核心，让分箱具有统计学意义（单调性）。卡方分箱在生物医药领域可以比较两种药物或两组病人是否具有显著区别。但很多建模人员搞不清楚卡方分箱原理。
python风控模型·2024-01-06 14:05

StreamPark + PiflowX 打造新一代大数据计算处理平台

它具有如下特性：简单易用：可视化配置流水线，实时监控流水线运行状态，查看日志；功能强大：提供100+的数据处理组件，包括Hadoop、Spark、MLlib、Hive、Solr、Redis、MemCa
暗影八度·2024-01-06 05:47

机器学习算法分类

监督学习目标值：类别--分类问题目标值：连续型的数据--回归问题分类模型k近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归,SVM,回归模型线性回归，岭回归无监督学习目标值：无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程
学了忘了学·2024-01-06 01:40

逻辑回归（Logistic Regression）

什么是机器学习逻辑回归（LogisticRegression）虽然名字中包含"回归"一词，但实际上是一种用于解决分类问题的统计学习方法，而不是回归问题。
草明·2024-01-05 16:27

【Python机器学习系列】建立逻辑回归模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一、问题对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下：针对不同的数据集，有些步骤不适用即不需要做，其中橘红色框为必要步骤，由于数据质量较高，本文有些步骤跳过了，跳过的步骤将单独出文章总结！同时欢迎大家关注翻看我之前的一些相关文章。一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型
数据杂坛·2024-01-05 12:22

逻辑回归简单案例分析--鸢尾花数据集

文章目录1.IRIS数据集介绍2.具体步骤2.1手动将数据转化为numpy矩阵2.1.1从csv文件数据构建Numpy数据2.1.2模型的搭建与训练2.1.3分类器评估2.1.4分类器的分类报告总结2.1.5用交叉验证（CrossValidation）来验证分类器性能2.1.6完整代码：2.2使用sklearn内置的iris数据集(多分类)2.2.1导入数据集2.2.2划分训练集和测试集2.2.3
几窗花鸢·2024-01-05 07:32

2018-12-17过度拟合

欠拟合(underfitting)、高偏差(bias)过度拟合或过拟合(overfitting)、高方差(variance)线性回归示例1逻辑回归示例2当我们的假设函数的形式很难映射到数据的趋势时，不合适或者偏见很大
奈何qiao·2024-01-05 06:17

深度学习课程实验一浅层神经网络的搭建

一、实验目的1、学习如何建立逻辑回归分类器用来识别猫。将引导你逐步了解神经网络的思维方式，同时磨练我们对深度学习的直觉。
叶绿体不忘呼吸·2024-01-04 21:08

机器学习-离散型变量处理

离散型变量处理思路离散型变量输入通常为字符串形式，除了少数决策树模型能够直接处理类别型变量之外，对于逻辑回归、支持向量机等模型而言，必须将类别型变量转换为数值型变量才能正确的工作。
alstonlou·2024-01-04 17:03
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他