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机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归一、逻辑回归理论概述二、sklearn逻辑回归的使用1.正则化参数2.特征工程（可解释的特征降维）：embedded3.梯度下降：重要参数max_iter4.二元回归和多元回归重要参数：solver和multi-class5.样本不平衡与参数class_weight三、案例：用逻辑回归制作评分卡1.数据预处理1.1处理缺失值1.2处理异常值1.3样本不均衡问题1.4训练集和测试集的划分2.

`AllureLove·2023-10-31 02:42

线性回归(Linear Regression) Python实现

1.精简版本importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.计算costdefcost_function(data,x,y,theta0,theta1):m=data.shape[0]#样本数据的数量cost=np.sum((theta0+theta1*x-y)**2)/(2*m)returncost#2.梯度下降batchgradientdescend

momentum_·2023-10-30 12:11

Python机器学习之multiple_linear_regression（多元线性回归）

Python机器学习之multiple_linear_regression（多元线性回归）实验介绍1.实验内容本实验介绍线性回归算法,并通过小实验简单认识一下线性回归算法实验1：用线性回归找到最佳拟合直线实验

猫头丁·2023-10-30 12:11

day2-简单线性回归（Simple Linear Regression）

Day2.jpg第二天：简单线性回归step1:数据初处理。（同第一天的内容：导入库，导入数据集、处理丢失数据、分隔数据集、特征缩放。）step2:用训练集匹配简单的线性模型（使用sklearn.linear_modle的LinearRegression类，然后在使用LinearRegression类的regressor对象，再用LinearRegression类中的fit()方法来训练regre

卡拉肖克璠·2023-10-30 11:09

Day4：逻辑回归（Logistic Regression）简介

Day4.jpg逻辑回归是什么？逻辑回归用于分类问题。在分类问题中，我们尝试预测目前观测目标属于哪一类，它会产生一个离散的二元结果（0或1）。一个简单的例子是某人在即将到来的选举中是否会投票。它是怎样工作的？逻辑回归测量因变量（我们想要预测的结果Y）与一个或多个自变量（特征X）之间的关系，用它内在的逻辑函数来估计结果的可能性。预测结果为了准确预测，这些可能性被转换成二元结果。这就是逻辑函数的任务，

海之瑶·2023-10-29 06:05

Pytorch专题实战——逻辑回归(Logistic Regression)

文章目录1.计算流程2.Pytorch搭建线性逻辑模型2.1.导入必要模块2.2.数据准备2.3.构建模型2.4.训练+计算准确率1.计算流程1)设计模型：Designmodel(input,output,forwardpasswithdifferentlayers)2)构建损失函数与优化器：Constructlossandoptimizer3)循环：Trainingloop-Forward=co

程旭员·2023-10-28 22:33

【Python机器学习】零基础掌握isotonic_regression等渗回归

遇到了数据不一致的困扰吗？在市场分析、医疗研究或者其他数据密集型领域，经常会遇到一个问题：如何从一组不完全一致或者有噪音的数据中提取出有用的信息？例如，假设一家餐厅想要根据顾客的评分和消费金额来调整菜单。顾客评分消费金额（元）顾客年龄访问次数4.21002533.8853025.01502242.9504014.81202833.0603514.51102134.1953223.6803824.9

Mr数据杨·2023-10-28 17:28

人工智能-线性神经网络

经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为线性神经网络，回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模

白云如幻·2023-10-28 07:48

《Discovering Statistics Using R》笔记12-简单线性回归

笔记说明读《DiscoveringStatisticsUsingR》第七章Regression中的7.2-7.5节做的笔记。

新云旧雨·2023-10-24 01:45

Regression Model 得分与数据的特征

数据特征对于模型选择，模型的运行结果起着决定性作用。现在比较boston数据的运行结果可以看出，线性回归模型y如果d取得高的得分需要：1.大数据量2.高维度polynormial(degree=2)(13:105)3.GridSearchCV4.scaler：对于小数据量尤其重要5.stacking有利于稳定预测结果XGBooost,LGB,GBoosting表现不如简单线性模型的原因还需要进一步

DT数据说·2023-10-23 18:26

conda安装 sklearn_十分钟上手sklearn 安装，获取数据，数据预处理

sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，对常用的机器学习算法进行了封装其中包括：1.分类(Classification)2.回归(Regression)3.聚类(Clustering

weixin_39616056·2023-10-23 09:24

MobileNetV2-SSDLite代码分析-7 loss

regression_loss,classification_loss=criterion(confidence,l

祁晏晏·2023-10-23 09:42

WEKA把分类(Classification)和回归(Regression)

1简介WEKA把分类(Classification)和回归(Regression)都放在“Classify”选项卡中，我们希望根据一个样本的一组特征，对目标进行预测。

Saudade_lh·2023-10-22 02:52

Task1 Linear_regression

线性回归的原理对于线性回归，其数据集是{(x1,y1),(x2,y2),,,,(xn,yn)},其中，xi=(xi1,,,,xid)，d表示的是数据的维度，n表示样本数。对于线性回归的一般形式为：对于θ的确定，使得f(x)无限接近y。我们采用均方误差的方式进行衡量f(x)和y的近似程度。即：image.png我们的目的就是学习θ，使得上面的损失最小。那为什么用均方误差进行衡量呢？极大似然估计（概率

酱油啊_·2023-10-22 00:10

seaborn快速入门（4）——线性回归画图

matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnssns.set(color_codes=True)np.random.seed(sum(map(ord,"regression

大锅烩菜·2023-10-21 06:48

scikit-learn随机数据生成实例

1、生成回归模型的数据#生成回归模型的数据X,y,coef=datasets.make_regression(n_samples=100,n_features=1,#n_targets:int,optional

靓仔写sql·2023-10-21 04:53

3.Spark机器学习基础——监督学习

head-3data/mllib/sample_linear_regression_data.txt1from__future__importprint_functionfrompyspark.ml.regressionimportLinearRegressionfrompyspark.sqlimportSparkSession

许志辉Albert·2023-10-20 18:45

CART（classification and regression tree)

基尼指数在分类问题中，假设有K个类，样本点属于第k类的概率为pk，则概率分布的基尼指数定义为Gini指数越小表示集合的纯度越高，反之，集合越不纯CARTCART分类树默认使用基尼指数选择最优特征常见数构建算法：ID3：信息增益标示按某种特性分类后,剩余特性的信息熵的大小的衰减程度,信息熵越小,证明已经分好的类别就更加的纯粹单一C4.5：选择了信息增益比替代信息增益；由于ID3算法会倾向于选取特征值

怎么全是重名·2023-10-19 10:56

机器学习笔记四：线性回归（Linear regression）及房屋数据集的回归

目录1.单变量线性回归：2.多变量线性回归最近在学习吴恩达老师的机器学习课程，所以在这里记录一下，主要是完成他的课后作业。思路： 1.首先，我们自己编写线性回归函数，看看整个计算的流程； 2.使用sklearn进行线性回归计算； 3.对比以上两种方法的优缺点。1.单变量线性回归：importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt

Amyniez·2023-10-19 03:43

从头开始机器学习：线性回归

代码/注释存储库链接拉曼欣德GitHub-ramanthind02/Machine_learning_from_scratch_Linear_Regression二、线性回归简介二维线性回归只是在数据图上绘制一条最佳拟合线

无水先生·2023-10-19 03:12

吃瓜教程1--概念准备

目录一、西瓜书准备篇1、绪论（1）假设空间（2）归纳偏好2、模型评估与选择（1）经验误差与过拟合（2）评估方法二、南瓜书准备篇机器学习的相关技术1.监督学习（1）Regression（2）Classification2

雾里看花的学习日常·2023-10-17 05:21

Machine Learning week1

(Ref)Supervised:有供给的且分好类的数据进行预算，Regression是其中一种（前

EmoC001·2023-10-17 03:17

excel计算二元线性回归_使用Excel进行回归分析

本文主要介绍：Excel数据分析工具库—回归线性回归和非线性回归简单线性回归和多重线性回归逻辑斯蒂回归一、什么是回归分析(Regression)1、定义确定两种或两种以上变量间相关关系的一种统计分析方法

weixin_39634985·2023-10-15 10:31

02.机器学习原理（复习）

目录机器学习的本质机器学习的类型Regression/回归Classification/分类StructuredLearning/结构化学习ML的三板斧设定范围设定标准监督学习半监督学习其他达成目标小结达成目标设定标准设定范围部分截图来自原课程视频

oldmao_2000·2023-10-14 22:08

动手学深度学习——线性神经网络

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。在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。

和星星作伴_·2023-10-14 11:39

自我监督学习日志

机器学习就是机器帮我们找一个函数语音辨识，语音，声音讯号转化为文字帮我们找一个人类写不出来的复杂函数类神经网络输入一张图片用一个矩阵来表示输入是一个序列各式各样的输出输出是一个数值的任务，叫regression

Selvaggia·2023-10-13 13:35

Logistic回归分类算法详解

“regression”译作“回归”，并没有什么异议，而“Logistic”的翻译可谓五花八门。有译作“逻辑斯谛”的，这种音译中规中矩，自然不能算错，但不够形象。

m0_70372647·2023-10-12 10:19

Selenium，Python和BDD框架实现Web页面自动化测试

#实战经验年前忙着准备版本上线，初次将Selenium+Python+BDD自动化框架在Web页面的UI自动化测试实践到Regression测试中，脚本到不多，共计1feature，4个Scenarios

Liyuan Dong·2023-10-11 21:29

机器学习（一）监督学习，非监督学习和强化学习

1、监督学习是指原始数据中既有特征值也有标签值的机器学习；（有老师教）我们把监督学习(SL)要解决的问题分成两类：回归(Regression)和分类(Classific

人工智·2023-10-11 13:32

halcon常用算子

XLD轮廓拟合直线参数列表：Contours(input_object)：输入的XLD轮廓Algorithm(input_control)：直线拟合算法（‘drop’,‘gauss’,‘huber’,‘regression

定位算法工程师·2023-10-11 03:59

线性回归(Linear Regression)

依然是从字面上先来试着拆解和组合：首先，Regression回归，指的是研究变量之间的关系，这个由来在Python线性回归（LinearRegression)-到底什么是regression？

ROBOT玲玉·2023-10-10 21:00

Sklearn入门

Scikitlearn也简称sklearn,是机器学习领域当中最知名的python模块之一.Sklearn包含了很多种机器学习的方式:Classification分类Regression回归Clustering

Chen_Chance·2023-10-08 06:52

逻辑回归（Logistic Regression）

一、分类问题在分类问题中，你要预测的变量是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归(LogisticRegression)的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；之前我们也谈到了肿瘤分类问题的例子，区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。我们将因变量(de

handsomemao666·2023-10-07 14:28

Machine Learning - Linear Regression

单变量线性回归image.png/////////////////////////////////////////////image.png/////////////////////////////////////////////////////image.png梯度下降的线性回归image.pngimage.png多变量线性回归image.png多变量线性回归的梯度下降image.pngimag

拖来机手·2023-10-06 06:34

这个链接里介绍了如何用离散变量构建回归方程

https://medium.com/@tunaytokmak/linear-regression-with-categorical-variables-3069ed937359

小明的数据分析笔记本·2023-10-05 13:45

API自动化测试

写在前面项目是一个API项目，刚上的时候，发现组里只有契约测试，没有自动化测试来覆盖基本功能测试，怎么做regression呢，又集合项目之前用JMeter做过性能测试，所以就直接使用JMeter来做功能自动化了

冥冥_ddb0·2023-10-02 21:39

（十）回归测试 (Regression Testing, RT)

1.回归测试的详细介绍：回归测试(RegressionTesting,RT)是一种软件测试方法，用于验证已修改的软件系统在进行新的更改后是否仍然保持原有功能的正确性。它旨在确保软件系统的修改没有引入新的错误或导致现有功能的退化。回归测试通常发生在网上购物系统的网页端和移动端的新版本、修补程序或功能增强后。回归测试的核心思想是通过重新执行一组已有的测试用例来检测是否引入了新的缺陷或导致现有功能的故障

Entropy-Go·2023-10-02 11:08

深度学习二：COVID 19 Cases Prediction (Regression)

DeepLearning1.回归算法思路2.代码2.1基础操作2.2定义相关函数2.3.1定义图像绘制函数2.3.2数据集加载及预处理2.3.3构造数据加载器2.3.4构建前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）模型2.3.5神经网络的训练过程2.3.6模型评估2.3.7模型测试2.3.8模型初始化2.3模型运行1.回归算法思路基于3层神经网络的回归优化2.代码2.1基础操

Amyniez·2023-10-02 05:59

深度学习与python theano

4.迁移学习5.theano-GPU-CPUtheano介绍1.安装2.基本用法1.回归2.分类3.function用法4.shared变量5.activationfunction6.Layer层7.regression

泰勒朗斯·2023-10-01 23:21

Linear Regression

在线性回归模型中，我们分为单元线性回归和多元线性回归（MultivariateLinearRegression）。在进行线性回归计算之前，我们第一步首先完成特征缩放（FeatureScaling）。一.特征缩放（FeatureScaling）1.普通缩放对特征值进行缩放，使特征值在-2~2之间。2.均值归一化(MeanNormalization)我们将特征值设为X，mu=特征值的平均值，s=特征值

HengGeZhiZou·2023-10-01 03:15

机器学习与数据挖掘第三、四周

输出可以是数值regression、类别cla

Joy T·2023-09-28 05:51

PyTorch 深度学习之逻辑斯蒂回归Logistic Regression(五)

Revision-LinearRegressionClassficationTheMNISTdatasettrain:训练集还是测试集TheCIFAR-10dataset1.RegressionVSClassfication输出概率1.1Howtomap[0,1]导数:正态分布1.2Sigmoidfunctions2.LogisticRegressionmodellossfunctionforBi

河图洛水·2023-09-27 06:37

PyTorch 深度学习之用PyTorch实现线性回归Linear Regression with PyTorch(四)

0.Revision1.PyTorchFashion2Preparedataset广播机制loss3Designmodel文档callable4ConstructLossandOptimizer5TrainingCycle总结Testmodel

河图洛水·2023-09-26 05:49

A Deep Regression Architecture with Two-Stage Re-initialization for High Performance Facial Landmark

这是一篇2017年的cvpr上关于人脸对齐的文章。这篇文章整体上思路比较清晰，图1的流程比较简明，整个图就能够表明整个核心算法一切。

易大飞·2023-09-22 22:10

车道检测：Decoupling the Curve Modeling and Pavement Regression for Lane Detection

论文作者：WenchengHan,JianbingShen作者单位：UniversityofMacau论文链接：http://arxiv.org/abs/2309.10533v1内容简介：1）方向：车道检测2）应用：车道检测3）背景：现有的车道检测方法通常采用基于曲线的车道表示，但这可能导致在处理不规则线条时性能下降。研究发现，这些曲线的不规则性实际上是由于在不平坦的道路上绘制所致。4）方法：本文

学术菜鸟小晨·2023-09-21 20:15

【机器学习】详解回归（Regression）

文章目录是什么的问题案例说明是什么的问题回归分析（RegressionAnalysis）是研究自变量与因变量之间数量变化关系的一种分析方法，它主要是通过因变量Y与影响它的自变量Xi（i1,2,3…）X_i（i1,2,3…）Xi（i1,2,3…）之间的回归模型，衡量自变量XiX_iXi对因变量Y的影响能力的，进而可以用来预测因变量Y的发展趋势。损失函数（CostFunction/LostFuncti

高朗·2023-09-21 09:13

阈值回归模型（Threshold Regression Model）及R实现

阈值回归模型是一类回归模型，其中预测变量与结果以阈值依赖的方式相关联。通过引入一个阈值参数（也称为转折点），阈值回归模型提供了一种简单而优雅、可解释的方法来建立结果和预测变量之间某些非线性关系的模型。在生物医学领域中，阈值回归模型有许多应用，如人类疫苗研究中免疫学检测数据分析，在这里感染风险和免疫反应生物标志物之间存在着依赖于阈值的关联。阈值回归模型可以采用许多形式，具体取决于在阈值处发生的情况。

一个人旅行*-*·2023-09-21 06:41

logit回归怎么看显著性_SPSS：Logistic回归(Logistic regression)概述

SPSS：Logistic回归(Logisticregression)概述。在医学研究中，经常需要分析疾病与各危险因素之间的定量关系，如食管癌的发生与吸烟、饮酒、不良饮食习惯等危险因素的关系，为了正确说明这种关系，需要排除一些混杂因素的影响。谈到如何很好的解决这个问题，就不得不提我们今天的主题了——Logistic回归。Logistic回归(Logisticregression)属于概率型非线性回

找寻生命的意义·2023-09-21 04:01

【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业03CNN(Image Classification)

MediumBaseline：0.700】【StongBaseline：0.814】【BossBaseline：0.874】【资源链接】【写在最后】【系列文章】【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业01Regression

22世纪冲刺·2023-09-21 03:46

【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业04Self-attention(Speaker Identification)

MediumBaseline：0.81750】【StongBaseline：0.88500】【BossBaseline：0.93175】【资源链接】【写在最后】【系列文章】【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业01Regression