sklearn逻辑回归参数设置

Hyperface笔记

论文地址：《2016PAMIHyperFace:ADeepMulti-taskLearningFrameworkforFaceDetection,LandmarkLocalization,PoseEstimation
AI视觉网奇·2024-01-26 15:03

SYNERGIES BETWEEN DISENTANGLEMENT AND SPARSITY: A MULTI-TASK LEARNING PERSPECTIVE

SYNERGIESBETWEENDISENTANGLEMENTANDSPARSITY:AMULTI-TASKLEARNINGPERSPECTIVE解偶与稀疏性之间的协同作用：多任务学习的视角Abstract1
黑洞是不黑·2024-01-26 14:13

for循环延时时间计算

文章目录前言一、计算方式二、for循环2.1for循环里定义变量2.2codeblock设置C99标准三、四、总结前言之前做led点亮的实验，好像是被delay函数影响了，因为delay参数设置的不对，
晴山ぺ·2024-01-26 14:24

python sklearn labelencoder、OneHotEncoder和get_dummies的区别

文章目录labelencoderOneHotEncoderget_dummiesLabelBinarizerlabelencoderLabelEncoder将不连续的数字or文本进行编号importnumpyasnpimportpandasaspddata=pd.DataFrame({"学号":[1001,1002,1003,1004],"性别":["男","女","女","男"],"学历":["
Cachel wood·2024-01-26 12:00

sklearn 学习-混淆矩阵 Confusion matrix

fromsklearn.metricsimportconfusion_matrixy_true=[2,0,2,2,0,1]y_pred=[0,0,2,2,0,2]c=confusion_matrix(y_true
小小鱼er·2024-01-26 12:23

逻辑回归模型

1概述逻辑斯蒂回归，虽然这个算法从名字上来看，是回归算法，但其实际上是一个分类算法。逻辑斯蒂回归模型最早应用于种群生态学，但由于其优秀的性质，对于我们的分类问题，即已知许多特征x，希望通过这些特征预测出label，就是类别的标签，对于二分类问题，标签只有两个，这里记做0和1（有的记做+1和-1）。对于x，我们希望用一个模型，最终综合起所有的特征x，然后得到一个待判决的数值，要想判断具体属于哪一类，
豪_34bf·2024-01-26 12:42

可解释性AI （Explainable Artificial Intelligence，XAI）

传统的机器学习算法（如决策树、逻辑回归等）通常可以提供一定程度的解释性，因为它们的决策过程相对简单和
csdn_aspnet·2024-01-26 11:35

Course1神经网络和深度学习编程作业

sklearn：为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具。matplotlib：是一个用于在Python中绘制图表的库。testCas
毛十三_·2024-01-26 11:03

LINUX RAC修改配置LOCK_SGA

当lock_sga参数设置为TRUE时（默认值是FALSE），可以保证整个SGA被锁定在物理内存中，这样可以防止SGA被换出到虚拟内存。只要设置lock_sga为“TRUE”便可保证SGA被锁
xiaofan23z·2024-01-26 11:05

AIX下LOCK_SGA配置以及性能测试（模拟大并发）

当lock_sga参数设置为TRUE时（默认值是FALSE），可以保证整个SGA被锁定在物理内存中，这样可以防止S
xiaofan23z·2024-01-26 11:04

支持向量机(Support Vector Machines)

与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称SVM，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式，我们从优化目标开始。那么，我们开始学习这个算法。
Ezio的学习之旅·2024-01-26 06:46

支持向量机(Support Vector Machines)（需要优化）

与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称SVM，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。
清☆茶·2024-01-26 06:24

C#winform上位机开发学习笔记7-串口助手的波特率参数设置功能添加

串口开启按钮事件中添加代码serialPort1.BaudRate=Convert.ToInt32(comboBox14.Text,10);//将十进制的文本转换为32位整型赋值给串口1的波特率步骤2：波特率参数设置复选框事件中添加代码
宽容人厚载物·2024-01-26 05:40

【Kaggle】泰坦尼克号生存预测 Titanic

文章目录前言案例背景数据集介绍加载数据集探索性数据分析（EDA）可视化特征和目标值之间关系缺失值分析数据预处理数据清洗缺失值处理去除噪声并且规范化文本内容数据转换数据划分建模逻辑回归模型决策分类树模型随机森林模型梯度提升树模型预测
撕得失败的标签·2024-01-26 04:24

CS229 Week3 罗杰斯特回归&正则化

:2017-03-2618:40:21categories:ML/CS229mathjax:truetags:[MachineLearning,CS229]第三周6LogisticRegression逻辑回归
gb_QA_log·2024-01-26 03:22

Multilevel Modeling Using R 第八章

这一章主要讲述了如何将逻辑回归于多层次模型进行有机结合MultilevelGeneralizedLinearModel简单介绍一下数据，该数据的响应变量是一个二分类变量，即数学成绩的好与坏，而响应变量项为性别
小潤澤·2024-01-26 01:21

金融评分卡项目—9.违约预测模型的后续工作

实时计算2.非实时计算3.拒绝推断四、申请评分卡的使用1.授信额度2.利率定价金融评分卡项目—6.互联网金融业贷款申请评分卡介绍金融评分卡项目—7.申请评分卡中的数据预处理和特征衍生金融评分卡项目—8.逻辑回归模型在申请评分卡中的应用一
哎呦-_-不错·2024-01-26 01:32

基于中文垃圾短信数据集的经典文本分类算法实现

本文基于中文垃圾短信数据集，分别对比了朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林、SVM、LSTM、BiLSTM、BERT七种文本分类算法的垃圾短信分类效果。
fufufunny·2024-01-25 22:54

无监督学习 - 聚类的潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）

步骤1:导入库importnumpyasnpfromsklearn.feature_extraction.t
草明·2024-01-25 21:23

《速通机器学习》-逻辑回归

（由于知乎平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）线性回归是指特征x通过模型运算得到预测值y^'。在理论上，y^'的取值范围是(-∞,+∞)，即y^'可以是任何值，例如销量、价格、负债等。在回归任务中，有一类特殊场景值得注意，就是预测概率。概率可用于解决分类问题。在这类场景中，模型的输出是输入样本属于某个类别的概率。例如，输入的是用户消费习惯和商品特征等信息，
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

《速通机器学习》-因子分解模型

（由于平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）4.1基本原理和特征交叉4.1.1基本原理逻辑回归简单实用，没有复杂的数值运算，非常适合在对性能要求较高的场景中进行在线预测
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

《速通机器学习》- 经典分类模型

（由于平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）5.1支持向量机5.1.1支持向量机的基本原理通过前面的学习我们知道，逻辑回归其实就是在平面上通过画直线进行二分类，其学习过程就是通过梯度下降法在训练数据中寻找分类线
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

《速通机器学习》- 数据的量化和特征提取

本书从传统的机器学习，如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习，到前沿的深度学习和神经网络，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，对人工智能技术进行零基础讲解，内容涵盖数学原理、公式推导
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder的详细用法

sklearn.preprocessing0.基本解释1.用法说明2.python例子说明0.基本解释LabelEncoder是sklearn.preprocessing模块中的一个工具，用于将分类特征的标签转换为整数
小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:52

3d模型怎么分辨材质？--模大狮模型网

通过打开材质编辑器，您可以看到每个材质的名称、参数设置和贴图等信息。
modashi3dmax·2024-01-25 16:08

ORA-12528: TNS: 监听程序: 所有适用例程都无法建立新连

用了网上的办法：1、修改listener.ora的参数,把动态的参数设置为静态的参数,红色标注部分位置D:\oracle\product\10.2.0\db_1\NETWORK\ADMINSID_LIST_LISTENER
十年人间~·2024-01-25 15:54

sklearn多分类模型评测（LR, linearSVC, lightgbm）

多分类背景：多分类是指具有两类以上的分类任务;例如，分类一组可能是橘子，苹果或梨的水果图像。本文旨在为大家提供一段即写即用的代码，跳过对原理的解说，直接上手跑一版baseline。当然，后续的优化任务还是需要一定的算法基础，比如模型参数以及性能参数优化。初步结论本数据集上，在迭代次数量级基本一致的情况下，lightgbm表现更优：树的固有多分类特性使得不需要OVR或者OVO式的开销，而且light
柠樂helen·2024-01-25 14:07

数据处理II：数据转换

如性别、几等舱等没有数量意义的特征，可哑编码或函数变换  定量特征与定性特征需要分开处理二值化Binarizer定量特征二值化的核心在于设定一个阈值，大于阈值的赋值为1，小于等于阈值的赋值为0fromsklearn.preprocessingimportBinarizerbin
Franchen·2024-01-25 14:44

Linux shmmax shmall内核参数设置详解总结

最终总结，认为比较合理，切合实际的设置：比如物理内存32G，SGA=32（1-0.2）0.8=25.60.8=20.48G，sga=20G，shmmax=32(1-0.2)0.9=25.60.9=23.04G,shmmax=23G=24,696,061,952byte,这样设置，性能最优。shmall=shmmax/4K=2310241024*1024/4/1024=6,029,312byte**
大叶梧桐·2024-01-25 12:23

Scikit-Learn 中级教程——模型融合

importnumpyasnpfromsklearn.ens
Echo_Wish·2024-01-25 11:31

特征抽取-----机器学习pycharm软件

导入包fromsklearn.datasetsimportload_iris#方法datasets_demo()数据集使用fromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizer
辣椒酱.·2024-01-25 11:41

深入浅出特征工程 – 基于 OpenMLDB 的实践指南（上）

大家对模型一定很了解，平时也是接触的最多的，比如从经典的逻辑回归、决策树模型，到近几年大火的深度学习模型，都是聚焦于如何开发高质量的模型。对于特征工程，可能大家相对关注较少。
第四范式开发者社区·2024-01-25 10:01

机器学习核心算法

目录逻辑回归算法原理决策树决策树算法概述树的组成决策树的训练与测试切分特征衡量标准--熵信息增益决策树构造实例连续值问题解决预剪枝方法分类与回归问题解决决策树解决分类问题步骤决策树解决回归问题步骤决策树代码实例集成算法
llovew.·2024-01-25 07:51

机器学习第一个项目-----鸢尾花及报错解决

项目步骤如刚开始做，从“项目开始”看；如遇到问题从“问题”开始看；问题报错如下ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'sklearn'解决过程查看官网，感觉可能是python
辣椒酱.·2024-01-25 07:20

【机器学习300问】16、逻辑回归模型实现分类的原理？

在上一篇文章中，我初步介绍了什么是逻辑回归模型，从它能解决什么问题开始介绍，并讲到了它长什么样子的。如果有需要的小伙伴可以回顾一下，链接我放在下面啦：【机器学习300问】15、什么是逻辑回归模型？
小oo呆·2024-01-25 07:47

【深度学习】逻辑回归模型

逻辑回归模型机器学习的分类机器学习的两个种类：有监督学习：数据集带标签（题目有正确答案）无监督学习：数据集不带有标签，比如聚类算法有监督学习两大任务：回归任务：预测结果是无限个值，是连续值（体重值、分数值
wmh1024·2024-01-25 07:34

json.dumps结果不要空格

默认情况下，separators参数设置为(“,”,“:”)，即生成的JSON字符串中键值对之间使用逗号,分隔，键和值之间使用冒号:分隔。
小测试-小测试·2024-01-25 04:19

selenium启动谷歌浏览器的参数设置

Selenium控制chrome权限弹窗处理通知、位置、摄像头和麦克风权限控制的配置其他参数其他配置方式使用同一个浏览器进行多次操作参考来源通知、位置、摄像头和麦克风权限控制的配置options=webdriver.ChromeOptions()options.add_experimental_option("prefs",{\"profile.default_content_setting_va
qq_35999017·2024-01-25 02:01

使用sklearn严格计算AUROC和AUPRC

使用sklearn中的方法严格计算AUROC和AUPRC的值1.AUROC的计算方法：fromsklearn.metricsimportroc_curve,aucfpr,tpr,_=roc_curve(
@ZyuanZhang·2024-01-25 00:41

python商品房数据爬虫分析预测系统+可视化 +商品房数据+Flask框架 大数据 毕业设计（源码+讲解视频）✅

1、项目介绍技术栈：python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化sklearn机器学习多元线性回归预测模型、requests爬虫框架链家一手房一手房数据商品房数据、分析可视化预测系统基于
vx_biyesheji0002·2024-01-25 00:46

如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺

转自|数据团学社，微信搜索metrodata_xuexi即可关注本文约2400字，阅读需要7分钟关键词：Pythonsklearn决策树KNN逻辑回归SVM本文讲述了使用python分别构建决策树、KNN
数智物语·2024-01-24 18:05

时间序列（Time-Series）exp_anomaly_detection.py代码解析

fromdata_provider.data_factoryimportdata_providerfromexp.exp_basicimportExp_Basicfromutils.toolsimportEarlyStopping,adjust_learning_rate,adjustmentfromsklearn.metricsimportprecision_recall_fscore_supp
雨微尘·2024-01-24 18:01

PBM模型学习（二）Discrete离散方法

1.Discreate离散方法主要涉及Bins的分区、粒径设置、颗粒粒径、Phenomena,如下图所示：##2.重要参数设置Bins分区Bins表示将颗粒分成了几份也就是说在PBM模型中，颗粒粒径是离散的
Guanghui Yu·2024-01-24 17:57

从零开始学python第二版_从零开始学Python数据分析与挖掘-从零开始学Python数据分析与挖掘第二版pdf下载电子版-精品下载...

数据分析与挖掘第二版以Python3.7版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具，从Python的基础语法开始，陆续介绍有关数值计算的numpy、数据处理的pandas、数据可视化的matplotlib和数据挖掘的sklearn
weixin_39874366·2024-01-24 17:58

机器学习：P-R曲线（Python）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler
捕捉一只Diu·2024-01-24 16:25

松下伺服参数设置及控制算法实现

本文将详细介绍松下伺服参数设置和控制算法的实现方法，并提供相应的源代码示例。伺服参数设置在开始控制松下伺服系统之前，我们需要正确设置一些关键参数。
LiJavascript·2024-01-24 16:59

1. MATLAB的Plot中的Legend设定为多行多列

要将图例标记变成2行2列的形式，您可以使用'NumColumns'参数设置列数。
DoYoungExplorer·2024-01-24 13:53

VSCode Debug 参数设置说明

如果想在vscode中debug一个项目，比如python3run.py--args这个时候你需要着重关注几个参数，参数用两个双引号分开，不能有空格。cwd:运行代码的基础目录env:设置环境变量PYTHONPATH：设置项目用到的模块搜索路径，比如你的代码中有fromxxinportxx，这个时候就要关注下这个参数
牛奶还是纯的好·2024-01-24 12:00

影像组学学习笔记(19)-数据标准化、归一化极简概述

1.机器学习算法的要求2.便于横向比较#标准化(影像组学中最常用)#z=(x-u)/s#异常值一般对结果影响不大fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerdata
北欧森林·2024-01-24 12:51

01 机器学习与深度学习

常见算法有逻辑回归和反向传播神经网络。2.无监督式学习训练数据仅包含输入，没有正确输出。通过研究数据的特征和进行数据的处理、分析，获得一个结果。常见算法包括Apriori算法、k-Means
幽径微澜·2024-01-24 11:47
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