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  1. 逻辑回归模型（Logistic）实战应用——文本分类

  2. 承接之前写的“机器学习之线性模型”的那篇文章，这里运用逻辑回归模型实现对文本的一个大体分类，目的是进一步熟悉逻辑回归的运用和sklearn工具包的使用，理解各参数代表的含义，并没有特意做数据处理、特征工程和模型优化方面的考虑来提高准确度。 数据来源于：https://www.dcjingsai.com/common/cmpt/“达观杯”文本智能处理挑战赛_赛体与数据.html 也可以通过如下网盘下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1P67-jvrI2IhZtsWEQWt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：56320
    • 提供者：weixin_38683721

  1. 神经网络模型详解与误差逆传播优化

  2. 文章目录一、神经元模型1.1 M-P神经元1.2 激励函数1.2.1 单位阶跃函数1.2.2 logistic函数（sigmoid）1.2.3 tanh函数（双曲正切函数）1.2.4 ReLU（修正线性单元）1.2.5 激励函数对比1.3 罗森布拉特感知器1.4 Adaline（自适应线性神经元）二、神经网络模型2.1 线性不可分问题2.2 多层前馈神经网络三、神经网络学习：误差逆传播四、Python实现4.1 确定参数4.2 内置数据预处理器4.3 数据初始化4.4 BP算法4.6 预测类标五

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：275456
    • 提供者：weixin_38592502

  1. Machine_Learning_Code:《统计学习方法》与常见机器学习模型（GBDTXGBoostlightGBMFMFFM）的原理讲解与python和类库实现-源码

  2. 机器学习模型的python与类库实现 本repo以李航博士的《统计学习方法》为路线，逐章讲解并实现其中所有的算法；从而，再加上常用的机器学习模型，例如GBDT，XGBoost，Light GBM，FM，FFM等，力争将传统的机器学习方法能够融汇互换 :party_popper: 。 统计学习方法｜感知机模型 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜ K近邻 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜朴素贝叶斯 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：weixin_42131861

  1. Natural-language-processing:该存储库包括用于NLP任务的ML模型-使用Keras API的垃圾邮件检测，使用RF XGboot的垃圾邮件滞留，使用Logistic回归的情感分类，使用LDA的主题建模-源码

  2. Natural-language-processing:该存储库包括用于NLP任务的ML模型-使用Keras API的垃圾邮件检测，使用RF XGboot的垃圾邮件滞留，使用Logistic回归的情感分类，使用LDA的主题建模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：14336
    • 提供者：weixin_42157567

  1. Titanic_prediction:泰坦尼克号数据集模型预测，使用在Flask制成的EC2上部署的Logistic回归-源码

  2. 泰坦尼克号 使用部署在Flask前端的EC2上部署的逻辑回归进行泰坦尼克数据集模型预测EC2实例的链接： : :

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：161792
    • 提供者：weixin_42166623

  1. Logistic-Regression-using-SUV-Predictions-dataset:使用SUV预测数据集描述Logistic回归的ML模型-源码

  2. 使用SUV预测数据进行Logistic回归 使用SUV预测数据集描述Logistic回归的ML模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42098759

  1. Machine-Learning-Challenge:创建能够对原始数据集中的候选系外行星进行分类的机器学习模型-源码

  2. 机器学习挑战 在深空太空中使用了九年，NASA开普勒太空望远镜一直在执行寻星任务，以发现我们太阳系之外的隐藏行星。 为了帮助处理这些数据，您将创建机器学习模型，该模型能够对原始数据集中的候选系外行星进行分类。 文件索引 随附以下文件： ：具有KNN分类器的模型1 ：具有Logistic回归的模型2 ：具有随机森林的模型3 ：转储的经过训练的模型文件 GridSearch用于优化模型参数 对于KNN模型： param_grid = { "n_neighbors" : r

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42131414

  1. chronic-kidney-disease-kaggle:使用机器学习模型基于一些功能来预测患者是否患有慢性肾脏疾病。 还解释了模型的结果，以使卫生从业人员更容易理解-源码

  2. 慢性肾脏疾病 数据包括25个特征和400个观察值，这些观察值可以用于预测慢性肾脏疾病。 原始数据集可在中找到，您可以在找到kaggle数据集。 我使用数据清理和数据转换技术（包括数据压缩技术）（例如PCA（主成分分析））来评估Logistic回归和决策树分类器的性能。 这是最终成绩： 不使用标准定标器的逻辑回归：F1-得分：0.992 没有标准缩放器的决策树分类器：F1-分数：0.959 使用标准缩放器进行逻辑回归：F1-得分：0.976 使用标准缩放器和PCA的逻辑回归：F1-得分：0.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42173205

  1. Statistics-for-Data-Analytics:完成该项目是为了成功完成“统计数据分析”模块。 该项目包括多元线性回归算法，时间序列分析，ANOVA分析，二进制Logistic回归，独立样本T检验，独立性卡方检验。 这里涉及的工

  2. 使用ANOVA，MANOVA和Holt的线性平滑模型对数据进行统计分析的各个项目，包括多元线性和Logistic回归等回归分析，预测销售的时间序列分析。 独立样本T检验，独立性卡方检验也已进行。 #TOOLS：IBM SPSS Statistics，R编程和Microsoft Excel。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42144201

  1. Loan-Default-Prediction:该项目旨在确定贷款违约率与贷款数据集中的特征变量之间的相关性。 建立了一个模型来预测客户是否会拖欠他的贷款-源码

  2. 贷款违约预测 该项目旨在确定贷款违约率与贷款数据集中的特征变量之间的相关性。 建立模型来预测客户是否会拖欠他/她的贷款。 两种回归/分类算法用于预测响应变量loan_default 。 使用的模型是-Logistic回归和决策树。 分析：- 有一些变量会大大影响客户拖欠贷款的可能性。 银行利率影响客户的贷款违约率。 使用数据分析技术，可以观察到利率低于9.75％的贷款从未违约，而利率高于或等于14％的所有贷款都没有违约。 这促使需要降低利率或鼓励客户选择低利率贷款方案，以避免不必要的违约。

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    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42140716

  1. L1正则化Logistic回归在财务预警中的应用

  2. 线性模型和广义线性模型已广泛地用于社会经济、生产实践和科学研究中的数据分析和数据挖掘等领域,如公司财务预警,引入L1范数惩罚技术的模型在估计模型系数的同时能实现变量选择的功能.本文将L1范数正则化Logistic回归模型用于上市公司财务危机预报,结合沪深股市制造业ST公司和正常公司的T-2年财务数据开展实证研究,对比Logistic回归和L2正则化Logistic回归模型进行对比分析.实验结果表明L1正则化Logistic回归模型的有效性,其在保证模型预测精度的同时提高模型的解释性. 更多还原

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：262144
    • 提供者：weixin_38609247

  1. jd-loan-paid-off-project：开发分类模型，以预测将要还清或拖欠贷款的客户。 将使用KNN，决策树，SVM和Logistic回归模型-源码

  2. 预测还清或拖欠的贷款 开发分类模型，以预测将偿还或拖欠其贷款的客户。 将使用KNN，决策树，SVM和Logistic回归模型。 在课程中构建的项目。 pt-br 客户的分类和建模能力不足。 模型，决策树，SVM和Logistic回归。 使用Python 机器学习的Projeto construido durante o curso de机器学习。 安装 依存关系 开发此项目的依赖项如下： pip install scikit-learn 用户安装 您需要安装jupyter笔记本，以及n

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：62464
    • 提供者：weixin_42129113

  1. pixel-cnn：“ PixelCNN ++：具有离散Logistic混合可能性和其他修改的PixelCNN实现”的代码-源码

  2. 状态：存档（代码按原样提供，预计无更新） 像素cnn ++ 这是的Python3 / 实现，如以下论文所述： PixelCNN ++： Tim Salimans，Andrej Karpathy，Xi Chen，Diederik P. Kingma和Yaroslav Bulatov编写的具有离散Logistic混合可能性和其他修改的PixelCNN实现。 我们的工作建立在最初由提出的PixelCNN的基础上 于2016年6月发布。PixelCNN是一类功能强大的生成模型，可能性极小，也很容易

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    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：612352
    • 提供者：weixin_42133969

  1. 基于改进蜻蜓算法的多基地天波雷达定位模型

  2. 为了提高天波超视距雷达的目标定位精度，提出一种改进蜻蜓算法优化极限学习机的多基地天波超视距雷达目标定位模型。为了避免蜻蜓算法陷入局部最优，将Logistic混沌映射、反向学习策略和变异过程引入蜻蜓算法，形成改进的蜻蜓优化算法；用改进的蜻蜓算法对极限学习机的权值和隐含层偏置进行优化；将优化后的极限学习机应用于多基地天波超视距雷达定位。理论研究和仿真结果表明，该方法能够实现目标的高精度定位，且定位精度和可靠性优于目前常用的天波超视距雷达定位方法和基于误差反向传播神经网络、径向基函数神经网络的目标定位

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38648800

  1. URL-Malware-Analyzer：一种安全工具，可根据Logistic回归算法扫描URL并预测URL是否为恶意软件-源码

  2. URL-恶意软件分析器 扫描URL并预测URL是否为恶意的安全工具。 预测基于URL列表，相应的标签（可以在线使用大量列表）和Logistic回归算法模型（scikit Learn） 。 向量化 向量化是将文本文档集合转换为数字特征向量的一般过程。 这种特定的策略（标记化，计数和归一化）称为“词袋”或“ n-gram袋”表示。 通过单词出现来描述文档，而完全忽略文档中单词的相对位置信息。 sklearn.feature_extraction.text 文本分析是机器学习算法的主要应用领域。 但

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42118056

  1. Ads-Clicked-Logistic-Regression：模型，该模型将根据用户的功能预测用户是否会点击广告-源码

  2. 广告点击的物流回归 模型来预测用户是否会根据该用户的功能点击广告

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：430080
    • 提供者：weixin_42131424

  1. 糖尿病分类：糖尿病分类的逻辑回归模型-源码

  2. 使用Logistic回归的糖尿病分类模型 据估计，全世界有4.15亿人患有糖尿病，估计占世界成年人口的11分之一。 46％的糖尿病患者未被诊断。 作为“彩色计算机视觉编码器”课程的一部分，我们学习了许多不同的机器学习算法，以及如何将它们用于解决现实世界中的问题。 对于实用分类，我选择浏览包含糖尿病最常见症状的糖尿病数据集。 我的模型能够弄清楚“多尿症”和“多尿症”是最常见的糖尿病指标。 我用来解决此任务的方法是： 数据集 数据上传到AWS S3- 建立 用法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42109178

  1. Logistic回归机器学习模型-源码

  2. Logistic回归机器学习模型 •集成了Python的TensorFlow机器学习库，并构建了一个实现逻辑回归算法的深层人工神经网络。 •利用神经网络中必要的激活函数来解决二进制分类问题。 •使用实际数据集训练和评估机器学习模型。 •通过对新的结构化数据使用模型，实现了78％的准确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_42126399

  1. serveit：适用于Python ML模型的简单API-源码

  2. 服务 通过ServeIt，您可以使用自己喜欢的Python ML库通过RESTful API提供模型预测和补充信息，而只需一行代码即可： from serveit . server import ModelServer from sklearn . linear_model import LogisticRegression from sklearn . datasets import load_iris # fit logistic regression on Iris data clf

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：175104
    • 提供者：weixin_42126399

  1. scikit-learn-examples：使用Scikit-learn探索Logistic回归，MLP和SVM-源码

  2. Scikit学习示例 使用Scikit-learn探索Logistic回归，MLP和SVM 档案 main.py：主程序 config.py：配置，参数 util.py：与数据预处理有关 model.py：模型 img /：用于保存损失函数图的目录（用于线性回归） 数据集 乳腺癌 糖尿病 数字 虹膜 葡萄酒 运行代码 线性回归 python main.py -model=lr # to show the plot on the fly python main.py -model=lr -show

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：299008
    • 提供者：weixin_42133899
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