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吴恩达机器学习笔记七 逻辑回归的梯度下降 过拟合及解决方法
两个偏导数 逻辑回归的梯度下降 泛化 generalization 对全新的示例也能做出良好的预测 解决过拟合的方法 1 收集更多的测试数据 2 特征选择 feature selection 使用更少的特征 3 正则化 regulariza
机器学习
逻辑回归
算法
第7章-使用统计方法进行变量有效性测试-7.5-逻辑回归
目录 购房的启发 初建模型 多元逻辑回归模型 模型参数估计 极大似然估计
CDA Level 2备考好帮手
逻辑回归
算法
向前回归法
向后回归法
机器学习编程作业-逻辑回归
逻辑回归 作业说明 复习 任务一 使用逻辑回归辨别真假钞票 任务二 使用逻辑回归对电影评论分类 作业说明 任务一 使用逻辑回归辨别真假钞票 钞票数据集 Banknote Dataset 涉及根据给定钞票的数个度量的照片预测是真钞还是假钞 它
机器学习
逻辑回归
逻辑回归(Logistic Regression, LR)简介
逻辑回归 Logistic Regression LR 简介 标签 空格分隔 机器学习 机器学习最通俗的解释就是让机器学会决策 对于我们人来说 比如去菜市场里挑选芒果 从一堆芒果中拿出一个 根据果皮颜色 大小 软硬等属性或叫做特征 我们就会
机器学习
逻辑回归
LR
算法
《机器学习》读书笔记2--线性模型
目录 线性模型基本形式 线性回归 对数几率回归 线性判别分析 多分类学习 类别不平衡问题 ps 写在前面 本文是在参加datawhale组队学习 学习周志华老师的 机器学习 过程的学习笔记 文中出现的图片均引自 机器学习 机器学习 是初学者
ML
机器学习
逻辑回归
人工智能
Scikit-Learn 机器学习笔记 -- 线性回归、逻辑回归、softmax回归
Scikit Learn 机器学习笔记 线性回归 逻辑回归 softmax回归 参考文档 handson ml import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt 创建线性回归数据
机器学习
sklearn
线性回归
逻辑回归
Softmax
2.【Python】分类算法—Logistic Regression
2 Python 分类算法 Logistic Regression 文章目录 2 Python 分类算法 Logistic Regression 前言 一 Logistic Regression模型 1 线性可分和线性不可分 2 Logis
python机器学习算法
python
算法
逻辑回归
机器学习
机器学习训练营LightGBM学习笔记
学习知识点概要 1 LightGBM 2 LightGBM的实现 学习内容 1 LightGBM LightGBM可以看作是XGBoost的升级豪华版 在获得与XGBoost近似精度的同时 又提供了更快的训练速度与更少的内存消耗 其优缺点和
天池学习笔记
逻辑回归
python
机器学习
浅谈机器学习-回归与分类的区别
前言 机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题 分类和回归 本文将浅谈下两者的区别 区别 回归会给出一个具体的结果 例如房价的数据 根据位置 周边 配套等等这些维度 给出一个房价的预测 分类相信大家都不会陌生 生活中会见到很多的应用 比如垃圾邮
机器学习
回归
逻辑回归
深度学习(入门)——逻辑回归模型(Logistics Regression)
从逻辑回归开始 是因为这是一个简单的 可以理解成为一个简单的一层的神经网络 后续将逐步深入 了解更复杂的神经网络 一 假设函数 逻辑回归算法适用于二分类问题 例如在输入一个猫的图片到模型中 模型会输出1 这是一只猫 或者0 不是一只猫 对于
神经网络和深度学习
逻辑回归
算法
机器学习
[机器学习笔记] 支持向量机SVM 和逻辑回归LR的异同
参考 https www cnblogs com zhizhan p 5038747 html 为什么把SVM和LR放在一起进行比较 一是因为这两个模型应用广泛 二是因为这两个模型有很多相同点 在使用时容易混淆 不知道用哪个好 特别是对初学
机器学习
支持向量机
逻辑回归
SVM
某银行降低贷款拖欠率的逻辑回归建模
代码 coding utf 8 Created on Sat Jul 15 17 48 35 2017 author Administrator 逻辑回归建模 import pandas as pd from sklearn linear
数据挖掘项目实例
逻辑回归
机器学习
softmax用于分类问题/逻辑回归
参考 d2l 线性回归问题最后输出一个参数用于预测 多分类问题最后输出多个维度的数据 多少个output channels就有多少个类别 softmax是一种激活函数 它常见于分类问题的最后一层激活函数 目的是让输出属于一个概率密度函数 我
yuque
逻辑回归
分类
机器学习
如何完整地掌握一个机器学习模型
如何完整地掌握一个机器学习模型 要全面地学习 掌握一个机器学习模型 可以遵循以下步骤 基础理论学习 了解该模型的背后数学原理和推导过程 包括假设 损失函数 优化方法等 学习算法实现 通过查阅论文 教程或开源代码 了解算法的具体实现过程 尝试
机器学习
逻辑回归
人工智能
逻辑回归中的损失函数的解释
1 Logistic Regression 逻辑回归 逻辑回归是机器学习中的一个非常常见的模型 逻辑回归模型其实仅在线性回归的基础上 套用了一个逻辑函数 逻辑回归可以看做是两步 第一步和线性回归模型的形式相同 即一个关于输入x的线性函数 第
逻辑回归
损失函数
逻辑回归的总结(详细步骤)
什么是逻辑回归 逻辑回归虽然名字中带有回归 但是并不是一个回归模型 而是一个分类模型 逻辑回归的目的就是解决分类问题 最常用的就是解决二分类问题 逻辑回归和线性回归的关系 逻辑回归 Logistic Regression 与线性回归 Lin
机器学习
逻辑回归
最大似然数
统计学习
吴恩达
项目2-年收入判断
文章目录 项目2 年收入判断 友情提示 项目描述 数据集介绍 项目要求 数据准备 环境配置 安装 Logistic回归 数据准备 一些有用的函数 梯度与损失 模型训练 绘制损失和精度曲线 预测测试标签 多变量生成模型 数据准备 平均值和协方
CH4李宏毅机器学习
机器学习
python
深度学习
逻辑回归
人工智能谓词逻辑——猴子摘香蕉问题
案例 我们要实现以下步骤 让猴子得到香蕉 但是直接跳够不到 必须站在箱子上才能取到 这个案例共有以下几种情况 猴子香蕉箱子在同一处 猴子香蕉在同一处 香蕉箱子在同一出 还有三者均不在同一处 但不论是哪种情况 我们需要清楚一点就算是香蕉和猴子
人工智能
谓词逻辑
逻辑回归
c语言
哈工大2021机器学习期末考试题
一 说明参数正则化和参数后验之间的联系 并解释在机器学习模型参数估计中使用正则化的目的 二 给出条件熵的定义 举一个本课程中应用该方法的例子 说明使用条件熵的好处 给出你的直观解释 三 朴素贝叶斯的基本假设是什么 有什么好处 当假设满足时
机器学习
支持向量机
逻辑回归
朴素贝叶斯算法
线性回归与逻辑回归的联系与区别
1 联系 线性回归 sigmoid函数 逻辑回归 2 区别 1 功能不同 线性回归是做回归的 逻辑回归是做分类的 2 参数求解方法不同 线性回归是用最小二乘法求解参数 逻辑回归是用梯度上升法求解参数 后续补充
线性回归
逻辑回归
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