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搜索资源列表

  1. logistic回归的python完整代码

  2. 机器学习Logistic回归的python完整代码，对数几率回归的完整代码

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-12-10
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：u012348436

  1. Tensorflow模型-对数几率回归ipynb代码片段

  2. 基于python3的对数几率回归模型代码的jupyter notebook文件，供参考学习

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-10-18
    • 文件大小：33kb
    • 提供者：misiki

  1. Tensorflow练习数据titanic

  2. tensorflow练习对数几率回归案例使用到的数据，供参考学习

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-10-18
    • 文件大小：32kb
    • 提供者：misiki

  1. 对数几率回归

  2. 对数几率回归的一个简单的算法描述，可以参看周志华机器学习一书。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-22
    • 文件大小：215kb
    • 提供者：qq_40719210

  1. 对数几率回归练习数据

  2. 对数几率回归练习数据，对应的两个txt文件，有测试数据和训练数据，对应的每一行是数据集， 训练集有三列，最后一列是label ，其他两个是特征， 测试集有2列，都是特征

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-12
    • 文件大小：7kb
    • 提供者：willen_

  1. 对数几率回归练习训练集和测试集

  2. 对数几率回归练习数据，对应的两个txt文件，有测试数据和训练数据，对应的每一行是数据集， 训练集有三列，最后一列是label ，其他两个是特征， 测试集有2列，都是特征

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-12
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：willen_

  1. Logistic Regression Training Set and Test Set

  2. 包含训练数据集和测试数据集，用于对数几率回归的训练。具体形式为两个txt格式文件，其中前两列为特征，第三列为标签。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-22
    • 文件大小：7kb
    • 提供者：thisismykungfu

  1. 对数几率回归_OVO

  2. python代码，实现了OVO对数几率回归, iris.data数据集用OVO方法进行分类，

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-22
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：maixf

  1. 对数几率回归(Python).zip

  2. 使用梯度下降法实现的对数几率回归模型，语言使用Python，数据集使用马疝病数据集。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-05-23
    • 文件大小：8kb
    • 提供者：qq_41398808

  1. 对数几率回归（逻辑回归）梯度下降优化

  2. 对数几率回归（Logistic Regression），又称为逻辑回归的python实现，并且通过梯度下降法进行优化

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-16
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：qq_43116030

  1. logistic regression.zip

  2. python环境，对数几率回归实现对二维数据的分类以及可视化

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-10-06
    • 文件大小：104kb
    • 提供者：weixin_39665106

  1. watermelon3_0a.csv

  2. 西瓜书上的数据。是机器学习中对数几率回归代码所使用的数据，两个特征，十几条数据，只用来做简单的对数几率回归求解和预测。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-30
    • 文件大小：277byte
    • 提供者：qq_45997545

  1. 机器学习笔记–2、回归分析及python实现

  2. 回归分析 文章目录回归分析认识回归什么是回归Sklearn中的回归回归模型的应用线性模型（linear model）获得线性模型线性模型的基本形式线性回归目标函数（单变量）目标函数（多变量）python实现数据集划分：线性回归实例逻辑回归对数几率回归／逻辑回归（logistic regression）逻辑回归实例 认识回归 什么是回归 回归：统计学分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变数间是否相关、 研究其相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变数来预测研究者感兴趣的变数。回归分析可以帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：96kb
    • 提供者：weixin_38661236

  1. 机器学习笔记–2、回归分析及python实现

  2. 回归分析 文章目录回归分析认识回归什么是回归Sklearn中的回归回归模型的应用线性模型（linear model）获得线性模型线性模型的基本形式线性回归目标函数（单变量）目标函数（多变量）python实现数据集划分：线性回归实例逻辑回归对数几率回归／逻辑回归（logistic regression）逻辑回归实例 认识回归 什么是回归 回归：统计学分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变数间是否相关、 研究其相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变数来预测研究者感兴趣的变数。回归分析可以帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：96kb
    • 提供者：weixin_38745003

  1. 统计学习方法之逻辑斯蒂回归

  2. 首先，有逻辑斯蒂分布，及其概率密度函数 -> 二项逻辑斯蒂回归模型 将u及常数γ换为w*x+b形式（当y = 0 时） 二项事件概率为p 则几率为可能发生与不可能发生的比值：p/(1-p) 逻辑斯蒂回归中，输入x对y=1的几率的对数是x的线性函数 可用似然函数估计逻辑斯蒂模型参数 概率描述了已知参数时的随机变量的输出结果；似然则用来描述已知随机变量输出结果时，未知参数的可能取值。例如，对于“一枚正反对称的硬币上抛十次”这种事件，我们可以问硬币落地时十次都是正面向上的“概率”是多少；而对于“

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：36kb
    • 提供者：weixin_38663197

  1. 逻辑斯蒂回归的PPT展示

  2. 本PDF从逻辑斯蒂分布、二项逻辑斯蒂回归模型、时间对数几率、极大似然估计法、模型应用等五个版块简述了逻辑斯蒂回归模型，含有Python代码。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：qq_41385438

  1. softmax分类 独热编码

  2. 对数几率回归解决的是二分类的问题， 对于多个选项的问题，我们可以使用softmax函数，它是对数几率回归在 N 个可能不同的值上的推广。 神经网络的原始输出不是一个概率值，实质上只是输入的数值做了复杂的加权和（乘以w+b）与非线性处理之后的一个值而已，那么 如何将这个输出变为概率分布？  -这就是Softmax层的作用了 softmax要求每个样本必须属于某个类别，且所有可能的样本均被覆盖 1.softmax个样本分量之和为 1   （1）概率之和为1.预测一个人来自广州，还是广西，上海等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：257kb
    • 提供者：weixin_38534352

  1. 对数几率回归（逻辑回归）

  2. 文章目录一、对数几率和对数几率回归二、Sigmoid函数三、极大似然法四、梯度下降法四、Python实现 一、对数几率和对数几率回归   在对数几率回归中，我们将样本的模型输出y∗y^*y∗定义为样本为正例的概率，将y∗1−y∗\frac{y^*}{1-y^*}1−y∗y∗​定义为几率（odds），几率表示的是样本作为正例的相对可能性。将几率取对便可以得到对数几率（log odds，logit）。 logit=log⁡y∗1−y∗logit=\log\frac{y^*}{1-y^*}logit=

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：80kb
    • 提供者：weixin_38613330