注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 机器学习入门 — 根据推导公式使用Python实现梯度下降与逻辑回归

  2. 关于梯度下降与逻辑回归，我在之前的文章中已经写过了公式推导，本文中将用python代码进行实现并做简单的实验 机器学习入门 — 梯度下降原理 机器学习入门 — 逻辑回归算法 案例概述 在这里我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。此大学会根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。大学里有以前的申请人的历史数据，可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个学生例子，有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。 数据准备 im

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：279552
    • 提供者：weixin_38547397

  1. 求解逻辑回归—-梯度下降

  2. 文章目录案例简介数据可视化建立分类器sigmoid函数：映射到概率的函数model 函数: 返回预测结果值cost : 根据参数计算损失gradient : 计算每个参数的梯度方向descent : 进行参数更新精度 案例简介 参考资料 逻辑回归函数 Python数据分析与机器学习-逻辑回归案例分析 案例内容 现在有一份学生两次考试的结果的数据 根据数据建立一个逻辑回归模型来预测一个学生的入学概率。 数据内容：两个考试的申请人的分数和录取决定。 # 导入相应的包 import numpy as

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：274432
    • 提供者：weixin_38596485

  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. 机器学习推导+python实现（二）：逻辑回归

  2. 写在开头：今天开始逻辑回归的内容分享，仍然是参考学习公众号机器学习实验室的思路和内容，尽量在实现的环节多加一些自己的思考，吸收一下。 内容安排 线性回归（一）、逻辑回归（二）、K近邻（三）、决策树值ID3（四）、CART（五）、感知机（六）、神经网络（七）、线性可分支持向量机（八）、线性支持向量机（九）、线性不可分支持向量机（十）、朴素贝叶斯（十一）、Lasso回归（十二）、Ridge岭回归（十三）等。 今天就是从逻辑回归的内容进行分享，逻辑回归的思想其实在现实生活中很常见，比如通过一段编程的能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：190464
    • 提供者：weixin_38663516

  1. 逻辑回归分类算法

  2. 首先明确，分类问题，”y”的值域一定是有限个，逻辑回归就是根据之前的数据，预测某事件为真的概率值 为什么分类问题不能用线性回归？ 对于分类问题，y的取值为0或者1 如果使用线性回归i，那么线性回归模型的输出值可能远大于1或者远小于0 导致代价函数很大 回归模型 或者 python代码实现 z = numpy.dot(X, theta) h = 1/(1+numpy.exp(-z)) # exp: e 的多少次方 代价函数 x1 = X[:, 1] # 这里X是拼1之后的 x

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：137216
    • 提供者：weixin_38741966

  1. 逻辑回归（LR）公式推导及代码实现

  2. 文章目录构造hypothesis构造损失函数通过“梯度下降法”求参数 θ\thetaθ 的更新式代码实现References 逻辑回归是用来解决分类问题用的，与线性回归不同的是，逻辑回归输出的不是具体的值，而是一个概率。除去了sigmoid函数的逻辑归回和线性回归几乎是一样的。 构造hypothesis 逻辑回归的HHH可以看做是一个线性回归方程的结果经过一个sigmoid函数得到的结果（为正样本的概率），逻辑回归的假设函数如下： hθ(x)=g(θTx)=11+e−θTx h _ { \the

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：229376
    • 提供者：weixin_38631329

  1. StumbleuponAnalysis－－逻辑回归二元分类

  2. Spark MLlib 下的逻辑回归二元分类 训练模型 导入必要的包 import numpy as np import pyspark from matplotlib import pyplot as plt from pyspark.mllib.classification import LogisticRegressionWithSGD from pyspark.mllib.feature import StandardScaler from pyspark.mllib.regressi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：131072
    • 提供者：weixin_38720390

  1. StumbleuponAnalysis－－逻辑回归二元分类

  2. Spark MLlib 下的逻辑回归二元分类 训练模型 导入必要的包 import numpy as np import pyspark from matplotlib import pyplot as plt from pyspark.mllib.classification import LogisticRegressionWithSGD from pyspark.mllib.feature import StandardScaler from pyspark.mllib.regressi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：131072
    • 提供者：weixin_38530415

  1. 逻辑回归 – 癌细胞精准识别

  2. 任务描述 使用逻辑回归算法建立一个模型，并通过梯度下降算法进行训练，得到一个能够准确对癌细胞进行识别的模型。 数据集介绍 乳腺癌数据集，其实例数量是 569 ，实例中包括诊断类和属性，帮助预测的属性一共 30 个，各属性包括为 radius 半径（从中心到边缘上点的距离的平均值）， texture 纹理（灰度值的标准偏差）等等，类包括： WDBC-Malignant 恶性和 WDBC-Benign 良性。用数据集的 80% 作为训练集，数据集的 20% 作为测试集，训练集和测试集中都包

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38600341

  1. Python利用逻辑回归分类实现模板

  2. Logistic Regression Classifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程，为最大化方程，利用牛顿梯度上升求解方程参数。 优点：计算代价不高，易于理解和实现。 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。 使用数据类型：数值型和标称型数据。 好了，下面开始正文。 算法的思路我就不说了，我就提供一个万能模板，适用于任何纬度数据集。 虽然代码类似于梯度下降，但他是个分类算法 定义sigmoid函数 def sigmoid(x): return 1/(1+np

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：43008
    • 提供者：weixin_38653155

  1. 机器学习之逻辑回归

  2. 1、逻辑回归概念 面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别。它就是通过拟合一个逻辑函数（logit fuction）来预测一个事件发生的概率。所以它预测的是一个概率值，自然，它的输出值应该在0到1之间。–计算的是单个输出 那是什么手段让逻辑回归只能输出两种值呢？答：Sigmoid函数。 2、Si

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38629206

  1. 逻辑回归（Logistics Regression）

  2. 一、什么是逻辑回归？ 线性回归处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述的是因变量的期望与自变量之间的线性关系：hθ(x)=θ0x0+θ1×1+…+θnxnh_θ(x)=θ_0x_0+θ_1x_1+…+θ_nx_nhθ​(x)=θ0​x0​+θ1​x1​+…+θn​xn​。 而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量，比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均血压等指标，判断一个人是否患有糖尿病，Y=0Y=0Y=0表示未患病，Y=1Y=1Y

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：102400
    • 提供者：weixin_38606466

  1. 逻辑回归公式.docx

  2. 逻辑回归公式

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：13312
    • 提供者：weixin_46777949

  1. 逻辑回归公式.docx

  2. 逻辑回归主要公式

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：13312
    • 提供者：weixin_46777949

  1. Face-detection:该任务的目的是用训练算法实现逻辑回归模型，以用于照片中的人脸检测任务。使用模型训练，梯度算法，随机简单梯度算法，正则化，模型选择，操作正确性测试-源码

  2. Face-detection:该任务的目的是用训练算法实现逻辑回归模型，以用于照片中的人脸检测任务。使用模型训练，梯度算法，随机简单梯度算法，正则化，模型选择，操作正确性测试

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42143092

  1. recommeder-for-onlinedocs:基于内容相似度，协同过滤以及逻辑回归的推荐系统-源码

  2. recommeder-for-onlinedocs:基于内容相似度，协同过滤以及逻辑回归的推荐系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42097369

  1. Lead_Score_Case_Study:建立逻辑回归模型，为每个潜在客户分配介于0到100之间的潜在客户得分，公司可以使用该得分来定位潜在潜在客户。 较高的分数表示该销售线索很热，即最有可能转化；而较低的分数则意味着该销售线索很冷，并且

  2. Lead_Score_Case_Study 建立逻辑回归模型，为每个潜在客户分配介于0到100之间的潜在客户得分，公司可以使用该得分来定位潜在潜在客户。 较高的分数将意味着线索很热，即最有可能转换；而较低的分数将意味着线索很冷，并且大部分不会被转换。 一家名为X Education的教育公司向行业专业人士出售在线课程。 在任何一天，许多对课程感兴趣的专业人士都会在他们的网站上登陆并浏览课程。 该公司在几个网站和搜索引擎（例如Google）上销售其课程。 这些人登陆网站后，他们可能会浏览课程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1032192
    • 提供者：weixin_42134054

  1. The-beginning-of-machine-learning-advanced:机器学习入门（进阶）：基于深度学习的卫星图像识别，基于逻辑回归的情感分析，基于词袋模型的问答系统-源码

  2. 机器学习高级入门 机器学习入门（进阶）：基于深度学习的卫星图像识别，基于逻辑回归的情感分析，基于词袋模型的问答系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42175971

  1. Sentiment-Analysis:情感分析系统，用于分析用户评论是积极还是消极。其中使用了逻辑回归函数，决策树，支持向量机，神经网络等不同的模型进行训练-源码

  2. Sentiment-Analysis:情感分析系统，用于分析用户评论是积极还是消极。其中使用了逻辑回归函数，决策树，支持向量机，神经网络等不同的模型进行训练

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42168230

  1. ML_UCI_Adult:进行机器学习项目的存储库-Jose Portilla提供的Udemy R课程的数据科学和机器学习训练营的逻辑回归-源码

  2. ML_UCI_Adult:进行机器学习项目的存储库-Jose Portilla提供的Udemy R课程的数据科学和机器学习训练营的逻辑回归

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：583680
    • 提供者：weixin_42116705
« 1 2 3 4 5 6 78 9 10 11 12 ... 50 »