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机器学习算法系列（九）-多分类对数几率回归算法（Multinomial Logistic Regression）

阅读本文需要的背景知识点：对数几率回归算法、一丢丢编程知识一、引言前面介绍了对数几率回归算法，该算法叫做回归算法，但其实是用来处理分类问题，将数据集分为了两类，用0、1或者是-1、1来表示。现实中不仅仅有二分类问题，同时也有很多是例如识别手写数字0～9等这种多分类的问题，下面我们就来介绍下多分类的对数几率回归算法1（MultinomialLogisticRegressionAlgorithm）

Saisimonzs·2022-09-14 16:46

机器学习 - 分类逻辑回归 Logistic Regression（学习笔记）

逻辑回归设计思路乍一看算法名字，会认为逻辑回归是用来解决“回归问题”的算法，但其实它是针对“分类问题”的算法。前面我们知道，线性回归是基于样本数据拟合出一个可以预测数值的模型，从而实现了回归。而通过连续型数值获取离散型数值是很容易的，这正如水龙头喷出的水过于集中一样，只要加个转换器(花洒)就可以使水流分散输出。19世纪统计学家皮埃尔·弗朗索瓦·韦吕勒发明了Logistic函数，该函数的叫法有很多，

corina_qin·2022-09-14 16:45

神经网络和深度学习-第2周 logistic-regression-as-a-neural-network

NoteThisismypersonalnoteatthe2ndweekafterstudyingthecourseneural-networks-deep-learningandthecopyrightbelongstodeeplearning.ai.01_logistic-regression-as-a-neural-network01

SnailDove·2022-09-14 07:54

神经网络与深度学习（一）- Logistic Regression as a Neural Network

这个系列的文章都将是对于deeplearning.ai开设的关于深度学习的相关课程的学习笔记，第一门课就是神经网络与深度学习。本篇的内容和机器学习学习笔记中的某些章节有些重复，于是简单的地方就不过多赘述，同时呢也可以对照着来看，寻找联系和区别。在这里我们不再阐述神经网络的由来等，而是直接针对神经网络这种方法进行说明。第一篇讲述内容如题，作为神经网络的逻辑回归。（由于博主比较懒，很多信息都在图里，文

mike112223·2022-09-14 07:24

[2022-09-12]神经网络与深度学习第1章-regression

contentsregression写在开头前期准备线性回归数据集构建模型构建损失函数模型优化经验风险最小化优化函数模型训练模型评估样本数量&正则化系数多项式回归数据集构建模型构建模型训练模型评估使用均方误差评估多项式回归（以sin函数为例）自定义Runner类基于线性回归的波士顿房价预测数据处理准备工作数据清洗数据集划分模型构建完善Runner类模型训练模型测试模型预测其他问题写在最后regre

三工修·2022-09-14 07:22

哈工大-机器学习-实验二：Logistic Regression

LogisticRegression解决二分类问题一、实验目的理解逻辑回归模型，掌握逻辑回归模型的参数估计算法。二、实验要求及实验环境要求：实现两种损失函数的参数估计（1，无惩罚项；2.加入对参数的惩罚），可以采用梯度下降、共轭梯度或者牛顿法等。实验环境：windows10、python3.7.4、pycharm2020.2三、数学原理3.1实验目的及假设实验目的：从TrainingSet：,..

master@yi·2022-09-13 12:56

PySpark数据分析基础：pyspark.mllib.regression机器学习回归核心类详解(二)+代码详解

目录前言一、RidgeRegressionModel岭回归函数语法：参数说明：方法二、RidgeRegressionWithSGD随机梯度下降岭回归实例运用编辑点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢前言这段时间PySpark数据分析基础系列文章将持续讲述Pyspark.MLlib这一大块核心内容，更贴近我们的大数据分布式计算结合数据分析。这一部分内容是十分重要且比较难懂不易编程的部分，

fanstuck·2022-09-08 07:27

PySpark数据分析基础：pyspark.mllib.regression机器学习回归核心类详解(一)+代码详解

目录前言一、SparkMLlib二、回归类1.LabeledPoint2.LinearModel3.LinearRegressionModelload方法predict方法save方法4.LinearRegressionWithSGDtrain方法点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢前言PySpark数据分析基础系列文章更新有一段时间了，其中环境搭建和各个组件部署都已经完成。借此征文

fanstuck·2022-09-06 07:38

自然语言处理系列之： NLP中用到的机器学习算法

k-means算法机器学习的应用9.1简介机器学习训练的要素数据转换数据的模型衡量模型好坏的损失函数调整模型权重以最小化损失函数的算法机器学习中最重要的四类问题（按学习结果）预测（Prediction）：用回归（Regression

Hi丶ImViper·2022-09-03 07:48

python的特征提取实验一_python机器学习之特征提取（scikit-learn）

进入正题1.Sklearn简介Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(DimensionalityReduction

流风兮回雪·2022-08-30 07:24

波士顿房价预测----Kaggle项目笔记

主要来源Kaggle上的一个入门挑战房价预测房价预测https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques房价预测数据了解数据导入

海星？海欣！·2022-08-25 12:46

《机器学习》李宏毅P3-4

回归回归定义模型步骤以宝可梦问题举例的线性模型模型假设（线性模型）模型评估——损失函数模型优化——筛选最优模型（梯度下降）步骤优化回归定义Regression就是找到一个函数function，通过输入特征

静妮子i·2022-08-25 07:53

数据分析之回归分析

回归分析1、概述2、分类3、线性回归3.1单变量线性回归3.2多变量线性回归3.3线性回归分析的步骤：4、评价回归算法的指标5、Excel实践1、概述\quad\quad回归分析（Regression）

珞沫·2022-08-22 07:19

逻辑回归(Logistic Regression)详解(附代码)---大道至简之机器学习算法系列——非常通俗易懂！

（不愿意看我废话的直接跳到正文处(*^▽^*)）很多小伙伴说：逻辑回归？太简单了！我懂的不要不要的，就是sigmoid函数！没毛病，就是sigmoid函数。事实上，大部分机器学习算法，网上不仅有好用的现成的开源包，而且大体原理也能看懂，但是，就我个人理解，学习机器学习算法，最最最重要的是要学会它怎么来的，咋想出来的，它诞生的思路是啥？沿着这个倒推思维去学，不仅快，而且记忆能更加深刻。而至于它的使用

尚拙谨言·2022-08-20 07:04

论文笔记：GRNN: Generative Regression Neural Network - A Data Leakage Attack for Federated Learning

论文名字GRNN:GenerativeRegressionNeuralNetwork-ADataLeakageAttackforFederatedLearning来源未发布年份2021.5.2作者HanchiRen,JingjingDeng,XianghuaXie核心点利用梯度信息对联邦学习中的客户端原始数据进行攻击，反推出原始数据。阅读日期2021.5.14影响因子页数17引用数引用内容总结文章

三金samkam·2022-08-19 07:41

机器学习之逻辑回归Logistic Regression（python代码实现）

逻辑回归（LogisticRegression）逻辑回归是一个非常经典的算法，用于解决分类问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性，其有着简单、可并行化、可解释强的特点。逻辑回归虽然被称为回归，实际上是分类模型，并常用于二分类。注：“可能性”而不是数学上的“概率”，逻辑回归的结果并非数学定义中的概率值，不可以直接当做概率值来用。其结果往往用于和其他特征值加权求和，而不是直接相乘。逻辑回归的本质

卷不动的程序猿·2022-08-18 07:57

回归与分类

回归与分类回归与分类回归的定义机器学习的过程就是寻找函数的过程，通过训练获得一个函数映射，给定函数的输入，函数会给出相应的一个输出，若输出结果是一个数值scalar时，即称这一类机器学习问题为回归问题就如李宏毅老师所说：Regression

叁_311·2022-08-17 23:00

Bounding box regression RCNN系列网络中矩形框的计算

0.bounding-boxregressionbouding-boxregression在R-CNN论文附录C中有详细的介绍，在后续的论文Fast-RCNN、Faster-RCNN、Mask-RCNN、SSD系列、yolo系列中都没有仔细介绍.本文使用RCNN论文来介绍boundingboxregression原理，同时利用fasterrcnn代码来分析理论公式在代码中是如何实现的R-CNN论文

wphkadn·2022-08-16 07:55

【FasterRCNN】边框回归(Bounding Box Regression)详解

目录1Convlayers2RegionProposalNetworks(RPN)2.1多通道图像卷积基础知识介绍2.2anchors2.3softmax判定positive与negative2.4boundingboxregression原理2.5对proposals进行boundingboxregression2.6ProposalLayer3RoIpooling3.1为何需要RoIPooli

mjiansun·2022-08-16 07:48

吴恩达机器学习课后作业1——单变量线性回归（Linear regression with one variable）

1.问题和数据假设你是一家连锁餐车店的老板，但是你又和别的土老板不一样，你又刚好是个懂线性回归，还懂编程的老板，正在考虑在不同的城市开一家新店。该连锁店已经在各个城市开设了餐车，你可以获得这些城市的利润和人口数据。在本部分的练习中，您将透过这些数据，通过单变量实现线性回归，以预测餐车的利润。数据ex1data1.txt内容为一个97行两列(97,2)的数据；其中第一列表示人口数据，第二列表示利润。

学吧学无止境·2022-08-14 20:23

机器学习Python学习——逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）

目录1.基本概念2.数学原理3.代码实现3.1代码分析3.2数据集分类实现4.总结1.基本概念Logistic回归也是一种分类方法，用于两分类问题。其基本思想为：（1）寻找合适的假设函数，即分类函数，用以预测输入数据的判断结果；（2）构造代价函数，即损失函数，用以表示预测的输出结果与训练数据的实际类别之间的偏差；（3）最小化代价函数，从而获取最优的模型参数。Logistics回归的目的是寻找一个非

Kanoooooo0·2022-08-14 19:16

机器学习 2014斯坦福大学课程: 2 逻辑回归

文章目录机器学习2014斯坦福大学课程:2逻辑回归机器学习分类回顾逻辑回归程序实现总结参考机器学习分类回顾监督学习（supervisedlearning)1.1回归问题（regression)1.2分类问

hyfariel·2022-08-14 19:45

机器学习1.1-1.4——监督学习和无监督学习

回归——连续值预测回归(regression)：对于连续值数据的预测。分类同样的，这里我们以预测肿瘤良性与否来说明分类问题。下图给

Noobs_way·2022-08-12 15:07

PyTorch-05神经网络与全连接（Logistic Regression、交叉熵、交叉熵来优化一个多分类的问题、全连接层（MLP网络层）、激活函数与GPU加速、测试、Visdom可视化）

PyTorch-05神经网络与全连接（LogisticRegression逻辑回归、交叉熵、交叉熵来优化一个多分类的问题、全连接层（MLP网络层）、激活函数与GPU加速、测试（validationperformance）、Visdom可视化）一、LogisticRegression逻辑回归LogisticRegression现在完全被classification分类的相关概念给代替掉了。这里先回顾

Henrik698·2022-08-11 07:17

Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression 论文笔记

Distance-IoULoss:FasterandBetterLearningforBoundingBoxRegression论文笔记论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.08287一、ProblemStatementBoundingBox的回归分支在目标检测中很重要。目前，lnl_nln-normloss对获得最优的IoUmetric不是很合适，IoULoss只有在b

Tianchao龙虾·2022-08-10 07:28

lgb使用方法与调参

importlightgbmaslgblgb参数*type1不需要调试的参数*boosting_type1.gbdt2.rfobjective1.regression回归2.binary二分类（01）3

傲慢的菜鸟·2022-08-10 07:27

机器篇——逻辑回归(Logistic Regression)

返回目录上一章：机器篇——线性回归下一章：机器篇——决策树(一)细讲了线性回归的推导和代码，图文结合，本章再接再厉，来讲解逻辑回归。大佬来了，请多多指教。逻辑回归的理解一.回归与分类1.关于回归，给人直观的理解就是拟合2.对于二类线性可分的数据集，使用线性感知器就可以很好的分类3.但如果二类线性不可分的数据，无法找到一条直线能够将两种类别很好地区分，即线性回归的分类对于线性不可分的数据无法有效分类

万道一·2022-08-10 07:45

《Distance-IoU Loss：Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》论文笔记

代码地址：DIoU1.概述导读：这篇文章主要的贡献在边界框损失函数的优化上面，传统上使用LnL_nLn范数的损失，如smooth-L1或是其对应的改进balanced-L1，但是这些损失函数并不直接与检测框的质量相关。将检测框的质量作为回归的度量就引入IoU损失函数，为了弥补IoU损失函数在不相交的时候不可导的问题引入GIoU，但是GIoU也是存在收敛速度慢且回归不准确（GIoU在两个框相交时退化

m_buddy·2022-08-10 07:42

深度学习——回归算法Regression

bug飞飞女儿泪·2022-08-05 07:55

吴恩达_Machine Learning_Programming Exercise 1: Linear Regression

1、SimpleOctave/MATLABfunction（1）需要打开“warmUpExercise.m”；（2）输入：A=eye(5);完整代码如下：functionA=warmUpExercise()%WARMUPEXERCISEExamplefunctioninoctave%A=WARMUPEXERCISE()isanexamplefunctionthatreturnsthe5x5iden

不错就是对·2022-07-25 07:12

吴恩达_Machine Learning_Programming Exercise 2: Logistic Regression

1、LogisticRegression1.1Visualizingthedata（1）打开"plotData.m"；（2）输入：%FindIndicesofPositiveandNegativeExamplespos=find(y==1);neg=find(y==0);%PlotExamplesplot(X(pos,1),X(pos,2),'k+','LineWidth',2,...'Marke

不错就是对·2022-07-25 07:41

【学习笔记】初识人工智能

计算机视觉技术2、自然语言处理3、其他具体应用举例三、AI算法工程师主要工作流程四、人工智能的基本概念机器学习有监督学习VS无监督学习强化学习深度强化学习深度学习VS机器学习五、机器学习任务的本质回归Regression

切糕师学AI·2022-07-23 07:27

AI遮天传 DL-回归与分类

本文主要介绍Logistic回归和Softmax回归一、回归与分类回忆给定数据点集合和相应的标签，对于一个新的数据点x，预测它的标签(目标是找到一个映射):如果是一个连续的集合，称其为回归(regression

老师我作业忘带了·2022-07-21 09:47

如何选择合适的模型

选择模型这个问题的答案取决于许多的因素，其中包括：1.了解基本知识监督学习无监督学习增强学习（Reinforcementlearning）2.对问题进行分类一些技术术语：一些值得关注的算法：分类(Classification):回归(Regression

心灵在路上·2022-07-20 09:37

《Discovering Statistics Using R》笔记13-多重线性回归基础

笔记说明读《DiscoveringStatisticsUsingR》第七章Regression中的7.6节做的笔记。使用R进行实操部分来自7.8.2-7.8.4节。

新云旧雨·2022-07-16 23:15

[ML笔记]监督学习与无监督学习

监督学习分类监督学习问题通常分为两类：regression（递归）和classification（分类）问题。regress

古希腊小斑鸠·2022-07-16 07:20

BGD线性回归(批量梯度下降算法)实例

BGD线性回归批量梯度下降算法简写BGD一个特征（n），两个未知量（n+1）#1.生成回归数据fromsklearn.datasetsimportmake_regressionX,y=make_regression

Unicorn .·2022-07-14 07:31

吴恩达机器学习作业-Linear Regression（Python实现）

Task1：Linearregressionwithonevariable首先先引入库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt用课程所给的数据生成表以及散点图path='E:\xxx\machinelearning\ex1data1.txt'//本地磁盘绝对路径data=pd.read_csv(path,header=N

程序员还要写代码·2022-07-13 07:03

PyTorch官方手册中logistic-regression的Demo

一、环境OS：Ubuntu18.04Environment:PyTorch&Anaconda3Editor:Spyder二、代码部分代码及数据集来自官方，注释部分为我个人学习笔记之用数据集及源代码下载地址https://github.com/zergtant/pytorch-handbook/blob/master/chapter3/german.data-numeric单独下载单个文件办法请参阅

江南蜡笔小新·2022-07-11 07:30

番外.李宏毅学习笔记.12.GNN

ClassificationGeneration结合社交网络的分类现有问题RoadmapTasks,Dataset,andBenchmarkGraphClassification:SuperPixelMNISTandCIFAR10Regression

oldmao_2000·2022-07-10 12:10

B站：李宏毅2020机器学习笔记 2 —— 回归Regression

总览学习目录篇链接地址：https://blog.csdn.net/xczjy200888/article/details/124057616B站：李宏毅2020机器学习笔记2——回归Regression

沐木金·2022-07-09 17:14

AI遮天传 ML-回归分析入门

，这里简单回忆一下：线性回归方程为：我们可以先求出x、y的均值：对于系数:对于系数:例：已知x、y之间的一组数据：x0123y1357求y与x的回归方程：答案：其实连起来就是一条线段一、什么是回归分析Regression

老师我作业忘带了·2022-07-07 07:59

机器学习----KNN算法及机器学习的套路

部分标签)无监督学习(无标签)监督学习(Supervisedlearning)按照数据预测的结果分类Classification预测的值是离散的股票的涨还是跌(二分类)鸢尾花数据集分类,识别0~9数字回归Regression

__Miracle__·2022-07-04 07:23

【lzy学习笔记-dive into deep learning】3.1-3.3 线性回归原理与实现

3.1线性回归回归regression是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。

DadongDer·2022-06-26 07:02

李沐-动手学深度学习（六）线性回归

2、基础优化方法（1）梯度下降学习率，不能选太小，也不能太大总结3、线性回归的从零开始实现chapter_linear-networks/linear-regression-scratch.ipynb

minlover·2022-06-18 14:42

Pytorch实践之Logistics Regression 逻辑回归

文章目录基本概念Sigmoid函数BCELoss流程代码实现回归与分类激活函数汇总基本概念名字叫回归，但是是做分类的。在logisticsregression当中，其输出的是概率（因为做的是分类问题），所以范围是[0,1]，1/1+e^-x是逻辑函数，其的作用就是将回归问题的输出映射到概率空间之内。x取值在(-∞,+∞)，使得y在(0,1)当中。Sigmoid函数饱和函数范围固定tanh(x)双曲

_Kagome·2022-06-17 07:04

机器学习13种算法的优缺点，你都知道哪些？

正则化算法（RegularizationAlgorithms）集成算法（EnsembleAlgorithms）决策树算法（DecisionTreeAlgorithm）回归（Regression）人工神经网络

weixin_34362991·2022-06-13 13:33

机器学习----线性回归 (Linear Regression)算法原理及python实现

线性回归（LinearRegression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。线性模型：给定由d个属性描述的示例，线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数。f(x)=wTx+b线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确的预测实值输出标记，公式：f(xi)=wxi+b，使得f(xi)≈yi我们的任务就是求出w和b，可用均方误

刘星星儿·2022-06-12 07:28

机器学习实战-41:线性回归算法(Linear Regression)

线性回归(LinearRegression)算法属于有监督的回归(Regression)学习算法。

MTVideoAI·2022-06-12 07:19

机器学习--线性回归(Linear Regression)

线性回归：最小二乘法：从概率角度来看线性回归正则化（L1，L2）首先我们来看一个数据：有这么一组样本点，线性回归就是找出一条拟合样本点的线。样本：一般我们说线性回归的表达式：Y=wTX+b最小二乘推导：当然我们直接看结果发现有求逆的过程，但是在现实生活中我们会发现也有矩阵不可逆的情况，因此我们要引入正则化，从矩阵的角度来说，解决矩阵不可逆，从模型来说，为了防止过拟合，例如一个样本点，p维的一个数据

AI_孟菜菜·2022-06-12 07:27

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