? 原文链接：http://tecdat.cn/?p=22966 原文出处：拓端数据部落公众号 逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法，y=f(x)，当y是一个分类变量时。这个模型的典型用途是在给定一组预测因素x的情况下预测y，预测因素可以是连续的、分类的或混合的。 一般来说，分类变量y可以是不同的值。在 ...
分类：
编程语言 时间：
2021-07-07 17:47:33
阅读次数：
0
from pyspark.ml.linalg import Vector,Vectorsfrom pyspark.sql import Row,functionsfrom pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluatorfr ...
分类：
其他好文 时间：
2021-06-16 18:19:18
阅读次数：
0
在我的印象里面。Neural Network就是多套了几层的Logistic Regression。因此，在Cost Function里面，他们也是会有很多联系的。 比如这里，我们甚至可以说他们就是一个东西，不过上面是向量化表达，下面是单独的表达。Cost Function不过就是在评估预测出来的和 ...
分类：
Web程序 时间：
2021-04-29 11:48:55
阅读次数：
0
题意：求无向图去掉每一条边后的两两最短路之和 非标解 之前见过去掉每个点的两两最短路的问题，用的区间分治+Floyed，我想着边的也可以试一试，结果就过了。。。 设g(l,r)表示除了[l,r]区间内的边都加上了的情况下的两两最短路矩阵，那么有递推式$\left\{\begin{matrix}\be ...
分类：
其他好文 时间：
2021-04-06 14:09:28
阅读次数：
0
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression #X的shape是(150,4)，y是个一维数组，长度为150，可能有3种标签 X, y = load_iris(re ...
分类：
其他好文 时间：
2021-02-27 13:09:33
阅读次数：
0
二分类模型做了3个实现 1. tensorflow lower API 实现逻辑回归二分类2. tensorflow senior API 实现二分类(sigmod函数由API内部默认实现)3. sklearn 的逻辑回归包用于比较输出 需要注意的是 tensorflow 中对于函数输出 nan 与 ...
分类：
其他好文 时间：
2021-02-17 14:43:51
阅读次数：
0
Working with Images & Logistic Regression in PyTorch Part 3 of "Deep Learning with Pytorch: Zero to GANs" This tutorial series is a hands-on beginner- ...
分类：
其他好文 时间：
2021-01-30 12:20:31
阅读次数：
0
逻辑回归还能这样解？关于KernelLogisticRegression的详细解释1Soft-MarginSVMasRegularizedModel先复习一下我们已经介绍过的内容，我们最早开始讲了Hard-MarginPrimal的数学表达式，然后推导了Hard-MarginDual形式。后来，为了允许有错误点的存在（或者noise），也为了避免模型过于复杂化，造成过拟合，我们建立了Soft-Ma
分类：
其他好文 时间：
2020-12-22 11:43:58
阅读次数：
0
SoftMax 回归(与Logistic 回归的联系与区别) SoftMax 试图解决的问题 SoftMax回归模型是Logistic回归模型在多分类问题上的推广,即在多分类问题中,类标签y可以取两个以上的值 对于Logistic回归的假设函数$h_\theta(x) = \frac{1}{1 + ...
分类：
其他好文 时间：
2020-12-08 12:26:01
阅读次数：
4
通俗理解激活函数的另一种解释激活函数其中一个重要的作用是加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题。这个解释形象的解释神经网络激活函数的作用是什么？这篇文章已经解释的比较清楚。下面从另一个角度来解释一下激活函数的作用，特征的充分组合。首先我们看一个简单的感知机如下：其中x1,x2输入均为特征的输入激活函数采取sigmoid函数,公式表达如下：此时，我们可能看不出什么不同，但是根据泰勒展开，我们
分类：
其他好文 时间：
2020-11-27 11:26:45
阅读次数：
6
