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Logistic Regression-生成模型和判别模型

LogisticRegression是解决分类问题，这里面将训练两个模型，一个是判别模型，一个是生成模型，首先，实现的是判别模型。再一次读取数据时，我们实现的判别模型。目标：根据人们的个人资料，判断其年收入是否高于50,000美元1.读取数据X.shape[0]：x的垂直尺寸（高度）X.shape[1]：x的水平尺寸（宽度）X.shape[2]：X的维度我们看一下X_train,Y_train,X

llittle_zhuo·2022-12-15 09:07

python statsmodel 回归结果提取（回归系数、t值、pvalue、R方）【转载】

：2022.12.12@修改于：2022.12.12文章目录1、训练模型2、提取元素-回归系数类3、模型评价类4、计量经济学方面的系数5、参考来源1、训练模型相关函数官网链接：statsmodels.regression.linear_model.OLSResultsstatsmodels.discrete.discrete_model.LogitResultsimportstatsmod

条件漫步·2022-12-15 09:34

python建立线性回归模型_线性回归模型（Linear Regression）及Python实现

线性回归模型(LinearRegression)及Python实现1.模型对于一份数据，它有两个变量，分别是Petal.Width和Sepal.Length，画出它们的散点图。我们希望可以构建一个函数去预测Sepal.Length，当我们输入Petal.Width时，可以返回一个预测的Sepal.Length。从散点图可以发现，可以用一条直线去拟合，这时我们可以构建一元线性回归模型：hθ(x)=θ

weixin_39944233·2022-12-15 08:40

Echarts数据转换transform

outData=f(inputData)f是转换方法，例如：filter、sort、regression、boxplot、cluster、aggregate(todo)等数据转换基础使用varoption

因为我是ZR·2022-12-15 07:49

Logistic Regression的OpenCV代码

前言本文的实现主要是参照了AndrewNG的机器学习课程所讲的内容。理论知识上一篇博文已经介绍。由于刚接触C++，代码写得比较粗糙，望见谅。实验环境VisualStudio2013OpenCV2.4数据本次实验数据包含了手写数字0和1，每类样本分别有20个。如下图所示：实验代码1.定义一个LogisticRegression的类：头文件LogisticRegression.h#ifndef_L

apple_51426592·2022-12-14 23:23

机器学习:房价预测项目实战

注：本文的数据集链接来源于kagglehttps://www.kaggle.com/competitions/house-prices-advanced-regression-techniques/data

nofaliure·2022-12-14 22:12

PyTorch深度学习实践 Lecture05 线性回归

HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode视频链接：Lecture05Linear_Regression_with_PyTorch

Horizon Max·2022-12-14 20:36

数据分析建模之逻辑回归(Logistic Regression)-使用toad进行评分卡建模详细步骤

目录0.引言一、概念二、工具三、建模思路四、代码1.数据读取2.数据集划分3.特征计算4.特征分箱5.转换WOE值6.特征选择7.模型训练8.模型评估9.模型验证10.分值转换0.引言评分卡建模的目的是根据现有的数据对用户的好坏进行预测，比如一个人35岁左右，正值事业上升期，拥有高学历，薪资水平稳定，那么我们根据这些特点就可以断定，这个用户大概率是有还款能力的。反之一个18岁的精神小伙，没有经济能

江湖人称桂某人·2022-12-14 16:22

Datawhale十月组队学习--《李宏毅机器学习》--Task02

Datawhale十月组队学习：《李宏毅机器学习》往期指路 Task01：什么是机器学习文章目录Datawhale十月组队学习：《李宏毅机器学习》往期指路前言一、回归（Regression）二、模型步骤

二进制研究员·2022-12-14 16:46

机器学习-逻辑回归（Logistic regression）

我们日常生活中遇到过很多最优化问题，比如如何再最短时间内从A点到达B点？如何投入最少工作量缺获得最大的效益？如何设计发动机使得油耗最少而功率最大？可见，最优化的作用十分强大。目录什么是Logistic回归基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类基于最优化方法的最佳回归系数确定梯度上升法梯度上升算法实现画出决策边界完整代码总结什么是Logistic回归什么是回归？假设现在有一些数据点，我们

库里不会写代码·2022-12-14 16:07

方差Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance

本文基于吴恩达老师第六周的练习，在这次的练习中，你将会实现正则化的线性回归并且用它去实现不同的偏差和方差的性质。作业大纲1正则化线性回归1.1数据可视化1.2正则化线性回归代价函数1.3正则化线性回归梯度linearRegCostFunction.m1.4线性回归拟合2偏差-方差2.1学习曲线learningCurve.m3多项式回归polyFeatures.m3.1学习多项式回归3.3使用交叉验

Zhanghp947·2022-12-14 15:04

线性回归（Linear Regression）

LinearRegression1概述2单变量线性回归3多元线性回归3.1最小二乘法3.2梯度下降4多项式回归5总结1概述线性回归（LinearRegression）是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。2单变量线性回归在初中时，我们知道线性函数y=kx+by=kx+by=kx+b 单变量线性

才缘广进·2022-12-14 09:55

用python来实现机器学习（一）：线性回归（linear regression）

需要下载一个data：auto-mpg.data第一步：显示数据集图importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltcolumns=["mpg","cylinders","displacement","horsepower","weight","acceleration","modelyear","origin","carname"]cars=pd.read

当霸气遇到侧漏·2022-12-14 09:25

机器学习之线性回归算法Linear Regression（python代码实现）

线性回归（LinearRegression）是一种非常简单、用处非常广泛、含义也非常容易理解的一类经典的算法，非常合适作为机器学习的入门算法。线性回归就是拟合出一个线性组合关系的函数。要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合所有数据点。即：试图找到一条直线，使所有样本到直线上的欧式距离之和最小。一元线性回归（LinearRegression）拟合出一个线性组合关系的函数：y=wx+b。拟合图像：多

卷不动的程序猿·2022-12-14 09:54

机器学习（一）——监督学习与无监督学习

目录监督学习（SupervisedLearning）：Regression:Classfication无监督学习（UnsupervisedLearning）例子（一）例子（二）监督学习与无监督学习的不同监督学习

SampsonTse·2022-12-14 03:13

Deep Image Homography Estimation理解

文献：DeepImageHomographyEstimation，下载地址输入：128x128x2Padding：'SAME'池化步长：2回归模型（HomographyNet-Regression）：conv13x3

Robin_Cruise·2022-12-14 03:02

吃瓜教程-Task1（第1、2章）

1.学习记录1.1问题的类型：当预测的是离散值，如“好瓜”，“坏瓜”，称之为“分类”（classification）；当预测的是连续值，如瓜的成熟情况0.51.0.84，称之为“回归”（regression

爬树的小孩·2022-12-13 21:21

李宏毅2021/2022春机器学习课程（机器学习基本概念简介）

2.机器学习任务2.1regression回归问题2.2classification分类问题2.3structuredlearning结构学习3.机器学习步骤3.1Functionwithunknownparameters3.2Definelossfunfromtrainingdata

Interesting AI·2022-12-13 17:07

机器学习Scikit-Learn模块详解

一、Sklearn简介Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块算法库，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(DimensionalityReduction

ooMelloo·2022-12-13 14:38

高斯过程回归(Gaussian Processes Regression, GPR)简介

高斯过程回归（GaussianProcessesRegression,GPR）简介一、高斯过程简介二、高斯分布1.一元高斯分布2.多元高斯分布三、高斯过程回归1.高斯过程2.高斯过程回归四、sklearn中高斯过程回归的使用1.核函数的选择2.sklearn中高斯过程回归的使用a.初始数据b.高斯过程回归拟合c.高斯过程回归后验结果分布d.不同核函数拟合结果对比一、高斯过程简介高斯过程是一种常用的

哆啦A梦PLUS·2022-12-13 13:44

机器学习-实践-准备工作

1.sklearn数据库load_boston([return_X_y])Loadandreturnthebostonhouse-pricesdataset(regression).load_diabetes

iven2166·2022-12-13 13:55

【目标检测】边框回归(Bounding Box Regression)详解

转载来源：https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438Bounding-Boxregression最近一直看检测有关的Paper,从rcnn，fastrcnn,fasterrcnn,yolo,r-fcn,ssd，到今年cvpr最新的yolo9000。这些paper中损失函数都包含了边框回归，除了rcnn详细介绍了，其他的pa

zhw864680355·2022-12-13 09:02

Bounding-box Regression深度解析

在R-CNN以及之后的系列文章中，都有Bounding-boxRegression的使用，甚至到了MV3D等等的3DBounding-boxRegression,其思想都是来源于最基础的BbRegression的。我将从以下几个角度主要结合自己的理解来谈一谈Bounding-boxRegression.首先，讲一下bounding-boxregression使用的动机及其解决的问题，然后分析以下这

williamyi96·2022-12-13 09:31

bounding box regression讲解

简介bbox回归指的是使用变换的方法，将当前预测的bbox进行变换，使其更加接近gtbox。对于一般的bbox，可以由x,y,w,hx,y,w,h4个变量进行表示，将我们的目标抽象为给定原始的proposalPP，将groundtruthbox记为GG，我们希望能够找到一个变换关系，使得原始框可以映射得到一个更接近gtbox的回归窗口G^G^。具体做法首先进行平移，之后再进行缩放，具体公式如下G^

littletomatodonkey·2022-12-13 09:57

目标检测中边框回归的直观理解 bbox regression

目录1摘要2算法要解决的问题3从结果推原因，算法的实现思路3.1最直接的实现3.2合理性讨论4CNN的尺度不变性的影响4.1log函数的非线性问题5线性模型的损失函数5.1预测参数5.2线性模型的损失5.3线性模型的目标函数1摘要一般的目标检测算法的目的是在原图上生成若干个边界矩形框，boundingbox（bbox），要求是生成的bbox尽可能的不多不少刚好完整包裹住目标物体。我们可以用一些方法

Hugegrunt·2022-12-13 09:19

机器学习的数学-回归

从下面的图应该能够大致理解三个概念的区别：用文字描述一下：回归（regression）就是在处理连续数据，如时间序列数据时使用的技术。

zx_glave·2022-12-12 23:17

机器学习笔记——logistic回归（logistic regression）

logistic回归logistic回归实际上并不是一种回归算法，而是一种分类算法，意思就是输出值是离散值（01或者更多类），而它叫这个名字完全是历史原因。我们可以从下图看出对于分类问题，如果我们采用传统的回归算法并不能获得很好的效果假设称述由于输出的值是0和1，因此我们很自然想到将假设函数的值映射到0-1之间，我们又sigmoid函数恰好能够很好的解决这个问题。也就是说我们将回归方法的假设函数作

Veropatrinica·2022-12-12 22:03

深度学习2.2 逻辑回归(Logistic Regression)

逻辑回归2.2-吴恩达老师课程逻辑回归学习算法，该算法适用于二分类问题，本节将主要介绍逻辑回归的HypothesisFunction（假设函数）。对于二元分类问题来讲，给定一个输入特征向量XXX，它可能对应一张图片，你想识别这张图片是否是一张带有猫的图片，你想要一个算法能够输出预测，你只能称之为y^\hat{y}y^，也就是你对实际值yyy的估计。也就是说，你想让y^\hat{y}y^表示yyy等

小钟的学习记录·2022-12-12 19:42

吴恩达深度学习笔记2.2 logistic回归

regression:回归supervised:有监督的logistic回归是一种学习算法被用于有监督学习问题,当y全都是0或1时例子:判断是否有猫给定一个由特征向量x代表的图像,那个算法将会估计猫是否在那个图像里的可能性

banghu8816·2022-12-12 19:40

R语言数学建模（１）：Regression analysis

某建模萌新半年来学习建模的一些记录加总结一，linearregression对于这样一个有明显线性趋势的数据,我们要找到一条直线使其具备预测该数据走向的能力，采用最小二乘准则（leastsquareestimates）即，拟合出的直线符合残差平方和最小的准则。将上述翻译成数学语言即可得到如下模型这是一个凸优化问题，我们可以用高等数学的方法将约束条件代入目标函数得到一个无约束优化，再对a，b分别求偏

这波是番茄炒蛋·2022-12-12 02:18

李宏毅机器学习课程笔记2：Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning

台湾大学李宏毅老师的机器学习课程是一份非常好的ML/DL入门资料，李宏毅老师将课程录像上传到了YouTube，地址：NTUEEML2016。这篇文章是学习本课程第4-6课所做的笔记和自己的理解。Lecture4:Classification:ProbabilisticGenerativeModel以根据宝可梦各属性值预测其类型为例说明分类问题。训练数据是若干宝可梦的各属性值及其类型。1、分类问题不

鹅厂程序小哥·2022-12-11 17:43

机器学习知识框架

机器学习分为四大块：classification(分类)，clustering(聚类),regression(回归),dimensionalityreduction(降维)classification&

qq_42337347·2022-12-11 16:41

机器学习集锦

机器学习分为四大块：classification(分类)clustering(聚类)regression(回归)dimensionalityreduction(降维)classification&regression

LLS9·2022-12-11 16:09

PyTorch - 0. regression 线性回归

LinearRegressionlinearregression就是线性回归问题。最基本的例子就是y=mx+b。在machinelearning里面，最简单的就是调包。scikit-learn包你满意。X,Y=pd.read_csv('my-dataset.csv')+somepreprocessing#把训练数据拿出来model=LinearRegression()#建立一个线性回归模型mode

铁三运动员·2022-12-11 16:25

【论文简述】Learning Inverse Depth Regression for Multi-View Stereo with Correlation Cost Volume（AAAI 2020

一、论文简述1.第一作者：QingshanXu2.发表年份：20203.发表期刊：AAAI4.关键词：MVS、深度学习、相关体、逆深度、沙漏模型5.探索动机：MVSNet代价体构建和正则化内存开销过大，极大地限制了这些在大规模和高分辨率场景中的使用。R-MVSNet没有3DU-Ne，因此不能包含足够的上下文信息。结果，网络的性能退化，需要传统的变分改进。将深度推断看作深度回归问题，在深度空间均匀采

华科附小第一名·2022-12-11 13:42

用lazypredict对sklearn生成的随机数进行回归或分类

回归fromsklearn.datasetsimportmake_regressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx,y=make_regression

yangning7777777·2022-12-11 12:08

逻辑回归 logit

[方法转]http://www.powerxing.com/logistic-regression-in-python/http://blog.csdn.net/lipengcn/article/details

weixin_30722589·2022-12-11 10:40

machine learning 03 logistic regression

machinelearning03logisticregressionclassificationproblemslogisticregressionhowtodevelopaclassificationalgorithm?(1)linearregession:~~useittoclassify~~(2)LogisticRegressionLogisticRegressionModelclassi

prajna2002·2022-12-11 09:21

线性回归模型_线性回归 vs 结构方程模型

线性回归(Regression)与结构方程模型(Structuralequationmodeling)是用来验证变量间的因果关系时，最经常使用的方法。

weixin_39636717·2022-12-11 05:03

Logistic regression （逻辑回归）详解

http://wenku.baidu.com/view/91a23f3076c66137ee061995.html?re=viewhttp://wenku.baidu.com/view/91a23f3076c66137ee061995.html?re=view

bboyzqh·2022-12-11 00:50

逻辑回归python正则化选择参数_sklearn逻辑回归(Logistic Regression,LR)调参指南

LogisticRegression(akalogit,MaxEnt)classifier.Inthemulticlasscase,thetrainingalgorithmusestheone-vs-rest(OvR)schemeifthe‘multi_class’optionissetto‘ovr’,andusesthecross-entropylossifthe‘multi_class’opt

weixin_39990138·2022-12-11 00:49

逻辑回归（Logistic Regression）

一.逻辑回归在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型：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、疾病指数等指标，判断一个人是否换糖尿病，Y=0表示未患病，Y=1表示患病，这里的响应变量是一个两点（0-1）分布

解放后顶顶顶·2022-12-11 00:17

python逻辑回归（logistic regression LR) 底层代码实现 BGD梯度下降算法 softmax多分类

逻辑回归前面用sigmoid函数实现了基本逻辑回归的二分类，感兴趣的童鞋点击###python逻辑回归（logisticregressionLR)底层代码实现BGD梯度下降算法二分类#####了解sigmoid二分类逻辑回归>>目录逻辑回归前言一、多0-1分类器1.OVO2.OVR3OvOvsOvR：二、softmax多分类softmax函数预测函数损失函数参数θ\thetaθ对损失函数的导数关系

啥都会点的大秀·2022-12-10 20:29

李宏毅2020机器学习笔记1——CXK

机器学习1一、Regression回归线性模型过程示例1.step1：Model线性模型构建一个简单线性函数需要input、output以及必要参数（系数w、常数b）来组成，其中参数（w，b）为确定一个

小凯的学徒生涯·2022-12-10 19:27

机器学习学习笔记（一）——多元线性回归（Multivariate Linear Regression）

多元线性回归（multivariatelinearregression）：在线性回归问题（Linearregression）中，引入多个特征变量（MultipleFeatures）作为输入，也被称为“多元线性回归（MultivariateLinearRegression）”.符号定义：假设函数（hypothesisfunction）：Themultivariableformofthehypothe

lancetop-stardrms·2022-12-10 13:41

多元线性回归（Multivariate Linear Regression）及多元线性回归的梯度下降

在之前的线性回归中，假设只有一个变量x，预测函数hθ(x)=θ0+θ1x。现在假设有多个变量，预测函数为hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+…+θnxn假设有x0=1，上面的预测函数可改写为如下形式：hθ(x)=θ0x0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+…+θnxn=θTx备注：多元线性回归的梯度下降方程：

Metaphor丶·2022-12-10 13:41

[机器学习]多元线性回归(Multivariate Linear Regression)

线性回归(LinearRegression)是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y=ωTx+ey=\omega^Tx+ey=ωTx+e，eee为误差服从均值为0的正态分布。线性回归模型hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1+θ2x2+...+θnxnh_\theta(x)=\theta^Tx=\theta_0+\theta

(´•༝•`)·2022-12-10 13:41

多元线性回归multivariable linear regression

multivariablelinearregression多元线性回归上篇转载的博客介绍过一元线性回归（单参数线性回归）LinearRegressionwithonevariable，参见http://blog.csdn.net/u012328159/article/details/50994095顾名思义，多元就是多个参数。先来复习下一元参数的例子，见下图，不解释了，详细看上篇博客。给出一个多元

天泽28·2022-12-10 13:40

机器学习笔记 | multivariate linear regression（多元线性回归）

设置编程环境Octave是一个自由的，开放源码可以在许多平台的应用。它有一个文本界面和实验的图形之一。MATLAB是专有软件，但免费的试用许可到MATLAB在线注册账户。MATLAB在线：https://matlab.mathworks.com/在windows安装Octave：http://wiki.octave.org/Octave_for_Microsoft_Windows（不要安装4.0.

大青呐·2022-12-10 13:09

机器学习：Experiment 2: Multivariate Linear Regression

目录实验目的软件环境实验步骤与内容：1.数据加载2.数据预处理3.梯度下降4.选择学习率使用J(θ)5.问题解答Code实验目的根据给出的例子和数据，实现梯度下降和正规方程的多元线性回归算法，可以使用matlab（或者octave）进行实现。检查损失函数J(θ)、梯度下降的收敛性和学习率α之间的关系并最终将结果展示出来。软件环境MATLABOctave实验步骤与内容：1.数据加载这是俄勒冈州波特兰

Nianf·2022-12-10 13:09

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