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【教程】逻辑回归怎么做多分类

目录一、逻辑回归模型介绍1.1逻辑回归模型简介1.2逻辑回归二分类模型1.3逻辑回归多分类模型二、如何实现逻辑回归二分类2.1逻辑回归二分类例子2.2逻辑回归二分类实现代码三、如何实现一个逻辑回归多分类

wwcsd2018001·2023-12-14 19:27

房价分析（0）反爬虫机制

往期精彩内容：Python房价分析（一）pyton爬虫-CSDN博客Python房价分析（二）随机森林分类模型-CSDN博客Python房价分析（三）支持向量机SVM分类模型-CSDN博客1.常见的房价数据网站如

建模先锋·2023-12-14 17:11

人工智能原理复习--机器学习

环境学习知识库执行环境向系统的学习部分提供某些信息学习利用这些信息修改数据库，以怎金系统执行部分完成任务的效能执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分最重要的因素是`环境向系统提供的信息机器学习分类：监督学习：决策树、支持向量机（SVM

ˇasushiro·2023-12-14 13:56

分类预测 | Matlab实现HPO-GRU【23年新算法】基于猎食者优化算法优化门控循环单元的数据分类预测

分类预测|Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】目录分类预测|Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述

机器学习之心·2023-12-14 13:04

关于支持向量机（SVM）的QSAR的结果的分析

图中的灰色部分代表了预测pIC50值与实测pIC50值之间的95%置信区间（confidenceinterval）。这个区间提供了一个预测误差的范围，意味着在统计上，我们有95%的把握认为真实值会落在这个区间内。具体来说，这个置信区间围绕着最佳拟合线（图中的虚线）而形成，显示了数据点在预测模型中的分散程度。简而言之，这个区间展示了模型预测的不确定性。

DJ.马·2023-12-06 14:55

分类预测 | Matlab实现OOA-CNN-SVM鱼鹰算法优化卷积支持向量机分类预测

分类预测|Matlab实现OOA-CNN-SVM鱼鹰算法优化卷积支持向量机分类预测目录分类预测|Matlab实现OOA-CNN-SVM鱼鹰算法优化卷积支持向量机分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述

机器学习之心·2023-12-06 10:12

【Linux内核思辩】kmallo VS vmalloc，谁与争锋？

kmallocVSvmalloc这两个是高频考点，不管在面试过程中，还是在实际项目中，如果涉及到底层Linux内核的开发，都会遇到这个问题。

ichdream·2023-12-06 08:17

第一章绪论

对只涉及两个类别的“二分类”任务，通常称其中一个类为“正类”，另一个类为“反类”；涉及多个类别时，则称为“多分类”任务。“聚类”即将训练集中的西瓜分为

lammmya·2023-12-06 06:21

SVM

0.引言支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

Liopisces·2023-12-06 05:47

价值取向的主要类型

关于价值取向，有许多分类方式。比较有影响的是心理学家Rokeach的分类。他把价值取向分为两大类：终极价值和工具价值。

流云儿朵朵·2023-12-05 20:47

【学习笔记】混淆矩阵

在机器学习领域，混淆矩阵能够清晰地显示算法模型的分类结果和实际情况之间的差异，常用于二分类和多分类问题。

Bosenya12·2023-12-05 14:10

5.基本统计方法-分类变量的组间比较

1.分类变量的统计描述/绘制列联表1.1查看数据框的基本信息1.2频数和频率统计描述1.3四格表的绘制1.4多维列联表绘制2.独立二分类定性变量比较3.配对的两组二分类变量比较——配对卡方4.独立多组多分类定性变量比较

Dr_long1996·2023-12-05 10:13

Course2-Week2-神经网络的训练方法

神经网络的训练方法1.神经网络的编译和训练1.1TensorFlow实现1.2损失函数和代价函数的数学公式2.其他的激活函数2.1Sigmoid激活函数的替代方案2.2如何选择激活函数2.3为什么需要激活函数3.多分类问题和

虎慕·2023-12-05 09:01

pcl-2 pcl结合opencv做svm分类（高程数据）

pcl自动的ml文件夹内存在svm分类器，但是遗憾的是，我并不能掌握应用方法，因此借用opencv的cv空间进行了点云坐标的转移，使用opencv的svm功能进行调试。

JJC妖妖君·2023-12-05 07:55

基于最小二乘支持向量机LSSVM多维时间序列预测，LSSVM多变量时间序列预测，matlab代码。模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行tic%%导入数据result1=xlsread('数据集.xlsx');result=result1(1:1000,:);%%数据分析num_samples=length(result);%样本个数kim=2;%延时步长（前面多行历史数据作为自变量）zim=1;%跨zim个时间

机器学习-深度学习·2023-12-05 06:00

时序预测 | MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机时间序列预测

时序预测|MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机时间序列预测预测效果基本介绍研究回顾程序设计参考资料预测效果基本介绍CNN-SVM

机器学习之心·2023-12-05 06:29

时间序列预测 | SVM时间序列预测建模，单步、多步（Python）

（1）代码解读scikit-learn提供了3种支持向量机(SVM)的回归器：sklearn.svm.SVR、sklearn.svm.NuSVR和sklearn.svm.LinearSVR：（a）SVR

码农腾飞·2023-12-05 06:24

人工智能算法

典型算法：监督学习：线性回归、决策树、支持向量机（SVM）、神经网络无监督学习：K均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）强化学习：Q-learning、深度强化学习（如深度Q网络）代码示例（Python

不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:16

分类预测 | Matlab实现FA-SVM萤火虫算法优化支持向量机的多变量输入数据分类预测

分类预测|Matlab实现FA-SVM萤火虫算法优化支持向量机的多变量输入数据分类预测目录分类预测|Matlab实现FA-SVM萤火虫算法优化支持向量机的多变量输入数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述

机器学习之心·2023-12-04 09:43

头条搜索极速版邀请码是多少？头条搜索极速版邀请码填写(步骤详解)

你也能够在这里浏览到自己感兴趣的内容，还可以为您喜欢的内容进行点赞评论；还会根据用户的浏览喜好每天自动推荐相关内容，让您可以在这里观看到更多的精彩内容，你也可以在这里直接搜索你喜欢的内容，能够快速的呈现在你的眼前；涵盖了众多分类

凌风导师·2023-12-04 08:25

支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM）详解支持向量机（SVM）是一种流行的监督学习方法，用于分类和回归任务。它的目标是找到一个最优的决策边界（超平面）来区分不同类别的数据。

h52013141·2023-12-04 08:06

sklearn库简述-zstarling

文章目录模型的选择与评估划分数据集评估模型监督学习最近邻支持向量机（SVM）决策树集成方法朴素贝叶斯线性回归随机梯度下降判别分析模型的选择与评估划分数据集fromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit

米米吉吉·2023-12-04 06:56

数据挖掘实战-基于word2vec的短文本情感分析

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录一、实验背景二、相关算法2.1Word2vec2.2支持向量机2.3随机森林三、实验数据3.1数据说明3.2评价标准四、实验步骤五、实验结果与分析5.1SVM

艾派森·2023-12-04 05:00

《异常检测——从经典算法到深度学习》24 用于单变量时间序列异常检测的端到端基准套件

《异常检测——从经典算法到深度学习》0概论1基于隔离森林的异常检测算法2基于LOF的异常检测算法3基于One-ClassSVM的异常检测算法4基于高斯概率密度异常检测算法5Opprentice——异常检测经典算法最终篇

smile-yan·2023-12-03 23:54

matlab hog+svm代码

使用MATLAB来对于hog+svm进行使用这边使用的是getfile函数来对于文件夹来进行遍历以及进行hog来进行变换，返回图片数量以及hog以后的矩阵allimage。

大梦一场三十一·2023-12-03 22:49

机器学习笔记-支持向量机

文章目录前言一、支持向量机介绍二、线性可分SVM2.1.SVM数学模型的推导2.2.拉格朗日数乘法与对偶问题转换2.3.线性可分SVM学习算法三、线性不可分SVM3.1.线性不可分与软间隔3.2.线性不可分

复杂混沌·2023-12-03 19:50

机器学习笔记(九)——手撕支持向量机SVM之间隔、对偶、KKT条件详细推导

SVM概述支持向量机(SVM)是一种有监督的分类算法，并且它绝大部分处理的也是二分类问题，先通过一系列图片了解几个关于SVM的概念。

奶糖猫Esong·2023-12-03 19:49

Python机器学习入门 -- 支持向量机学习笔记

文章目录前言一、支持向量机简介二、支持向量机的数学原理1.距离解算2.目标函数3.约束下的优化求解4.软间隔优化5.核函数变换三、Python实现支持向量机1.惩罚力度对比2.高斯核函数3.非线性SVM

szu_ljm·2023-12-03 19:48

人工智能_机器学习053_支持向量机SVM目标函数推导_SVM条件_公式推导过程---人工智能工作笔记0093

然后我们再来看一下支持向量机SVM的公式推导情况来看一下支持向量机是如何把现实问题转换成数学问题的.首先我们来看这里的方程比如说,中间的黑线我们叫做l2那么上边界线我们叫l1下边界线叫做l3如果我们假设

脑瓜凉·2023-12-03 19:47

【Consul】文档

HashiCorpCloudPlatform（HCP）KubernetesVMUseCasesS

panic·2023-12-03 19:05

人工智能_机器学习055_拉格朗日乘子法_拉格朗日乘数法的原理介绍_流程详解---人工智能工作笔记0095

上一节我们已经演示了把SVM支持向量机的分割线,画出来,并且,我们也推导了SVM支持向量机的公式,但是支持向量机的公式,是带有条件的对吧,带有条件就算起来比较麻烦可以看到现在我们要可以用,拉格朗日乘数法

脑瓜凉·2023-12-03 14:22

93基于matlab的萤火虫算法优化支持向量机（GSA-SVM）分类模型

基于matlab的萤火虫算法优化支持向量机（GSA-SVM）分类模型，以分类精度为优化目标优化SVM算法的参数c和g，输出分类可视化结果。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2023-12-03 12:36

软著项目推荐深度学习疲劳驾驶检测 opencv python

文章目录0前言1课题背景2实现目标3当前市面上疲劳驾驶检测的方法4相关数据集5基于头部姿态的驾驶疲劳检测5.1如何确定疲劳状态5.2算法步骤5.3打瞌睡判断6基于CNN与SVM的疲劳检测方法6.1网络结构

iuerfee·2023-12-03 04:55

算法工程师面试八股（搜广推方向）

文章目录机器学习线性和逻辑回归模型逻辑回归二分类和多分类的损失函数二分类为什么用交叉熵损失而不用MSE损失？

贪钱算法还我头发·2023-12-03 03:29

支持向量机SVM学习——多项式核函数、RBF核函数

目录一、多项式核函数二、高斯核函数1、RBF核函数2、RBF核函数中gamma三、SVM解决回归问题一、多项式核函数回顾上一小节的SVM算法原理可知，就是求解的最优解，现在将这个式子转换为。

敲代码的喜羊羊·2023-12-03 03:55

一文带你了解机器学习算法

常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好

ldxxxxll·2023-12-02 21:46

线性可分SVM摘记

线性可分SVM摘记0.线性可分1.训练样本到分类面的距离2.函数间隔和几何间隔、(硬)间隔最大化3.支持向量\qquad线性可分的支持向量机是一种二分类模型，支持向量机通过核技巧可以成为非线性分类器。

zfoox·2023-12-02 19:11

目标检测算法R-cnn系列

区域分类：SVM判断是否有物体，并进行分类。区域校准：对边界框(boundingbox)进行校准。有大量的重复计算，非常耗时。fast-r-cnnICCV2015解决了特征图重复计算的问题。候选

ouger爱编程·2023-12-02 18:02

计算机视觉

区域分类：SVM判断是否有物体，并进行分类。区域校准：对边界框(boundingbox)进行校准。有大量的重复计算，非常耗时。fast-r-cnnICCV2015解决了特征图重复计算的

ouger爱编程·2023-12-02 18:31

92基于matlab的引力搜索算法优化支持向量机（GSA-SVM）分类模型

基于matlab的引力搜索算法优化支持向量机（GSA-SVM）分类模型，以分类精度为优化目标优化SVM算法的参数c和g，输出分类可视化结果及适应度变化曲线。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2023-12-02 18:00

2018-09-06

近年来机器学习应用于恶意URL检测的研究较多，最常用的方法是利用URL字符串的词性特征，提取词袋模型，进而使用各种机器学习的分类器例如svm等去进

creamelody·2023-12-02 15:09

A.1[数据标注]：强烈推荐数据标注平台doccano----简介、安装、使用、踩坑记录

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：[NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法

汀、人工智能·2023-12-02 14:30

hinge loss

文章目录一、Hingeloss概念1.1简介1.2公式1.3矢量化实现1.4变种二、Hingeloss用法三、Hingeloss在SVM中的应用有趣的事，Python永远不会缺席培训说明一、Hingeloss

小麦粒·2023-12-02 14:29

Hinge loss

参考自维基百科后面可能会更新HingeLoss 在机器学习中，hingeloss作为一个损失函数(lossfunction)，通常被用于最大间隔算法(maximum-margin)，而最大间隔算法又是SVM

hustqb·2023-12-02 13:55

Github项目-CNNResnet9-残差神经网络水果多分类项目

ResNet-论文全文完整翻译+注解-知乎你必须要知道CNN模型：ResNet-知乎#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#https://github.com/SehajS/cnn-resnet-fruit-classification##ClassifyingFruitsfromtheirImages##Thisprojectaimsatcreatingadeepl

even蛋黄酱·2023-12-02 09:24

【代码】基于算术优化算法（AOA）优化参数的随机森林（RF）六分类机器学习预测算法/matlab代码

使用机器学习随机森林进行多分类预测，预测精度高！实现六分类的预测代码运行结果包括多种准确度评价指标，出图多（包括混淆矩阵，分

玉子（代码分享版）·2023-12-02 09:17

传统算法：使用Pygame实现SVM（支持向量机）算法

使用Pygame演示了支持向量机（SVM）在二维数据上的分类过程。以下是代码的主要步骤和原理解释：1、初始化和基本设置Pygame初始化：通过pygame.init()初始化Pygame。

源代码杀手·2023-12-02 03:57

[django项目] 如何在网站上实现文档下载功能?

2019-08-2521:33:21Makesths阅读数72更多分类专栏：django笔记文档下载功能I.功能需求分析1>功能文档下载展示页，展示整体的网页框架文档列表，展示可下载的文档，包括标题、封面

startoone·2023-12-02 02:30

机器学习——支持向量机(SVM)

1.线性支持向量机1.1数学模型机器学习最终都是求解目标函数的最优问题；一般都是讲问题转化为最小值来求解。数学模型获得是一个不等式约束的最小化问题，求解时可通过构建拉格朗日函数求解。1.2拉格朗日函数及对偶问题求解1.3SMO算法求解SMO算法：参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29212107KKT条件：参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p

小维_·2023-12-02 02:52

SMO优化算法（Sequential minimal optimization）

机器学习SVM分类器中SMO算法https://blog.csdn.net/qq_28503457/article/details/96704927https://www.cnblogs.com/liqizhou

正在学习的小天师兄·2023-12-02 01:36

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