逻辑回归 理论分析 概述 ? Logistic回归在本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射，即先把特征线性求和，然后使用函数$g(z)$将上述结果映射到0 1上。 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分类精度不高 适用数据：数值型和标称型 映射函数 sigmo ...
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2019-10-07 11:16:28
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Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线(Decision Boundary)建立回归公式，以此进行分类。 优缺点： 流程： 核心代码： ...
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2019-10-06 17:12:04
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Re3 : Real-Time Recurrent Regression Networks for Visual Tracking of Generic Objects 2019-10-04 14:42:54 Paper：https://arxiv.org/pdf/1705.06368.pdf Co ...
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2019-10-04 13:34:26
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一个典型的机器学习过程从数据收集开始，要经历多个步骤，才能得到需要的输出。这非常类似于流水线式工作，即通常会包含源数据ETL（抽取、转化、加载），数据预处理，指标提取，模型训练与交叉验证，新数据预测等步骤。 一、定义： DataFrame：使用Spark SQL中的DataFrame作为数据集，它可 ...
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2019-09-27 15:23:34
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Logistic 回归 一、Classification(分类) 0：负类，表示“没有”，如良性肿瘤 1：正类，表示“有”，如恶性肿瘤 将线性回归应用于分类问题并不是最好的，接下来介绍logistic回归算法，这是一种分类算法，被用于y等于离散值0和1的情况下。 二、假设函数 在logistic回归 ...
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2019-09-22 21:44:11
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#神经网络l#chap2_linear_regression 从txt中读取数据，train_set:300 by 2, testset:200 函数： string.split: 返回一个list，list内存分开的元素 map: 返回迭代器，该迭代器(map)也是可以迭代的；传参为一个函数和it ...
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2019-09-22 10:37:33
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yolov3的论文写的比较简略,不看yolov1,yolov2很难直接看懂. 建议先看v1,v2论文. yolov3主要做了几点改进 改进了特征提取部分的网络结构 多尺度预测 分类由softmax改为logistic 前面２个改进使得yolo对小目标的检测效果更好. 特征提取网络 由darknet1 ...
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2019-09-19 19:13:05
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https://blog.csdn.net/zpxcod007/article/details/80118580 制作A卡，申请评分卡 数据集：15万个样本，特征 主要预处理手段：缺失值，异常值，样本不平衡的处理，划分数据集，做分箱处理（离散化），将样本的每个特征都映射到WOE空间 之后建模，这里采 ...
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2019-09-11 11:29:33
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scikit learn中的逻辑回归 构造数据集 import numpy import matplotlib.pyplot as plt numpy.random.seed(666) X = numpy.random.normal(0,1,size=(200,2)) 决策边界为二次函数 y = n ...
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2019-09-10 23:51:38
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3_2_XGBoost?应用 3_2_1_XGBoost参数 1. 通用参数：控制整体功能； 2. 提升器参数：在每一步控制单个提升器（tree、regression）； 3. 学习任务参数：控制最优化执行。 1.通用参数 booster [default=gbtree] 选择每次迭代的模型，有两个 ...
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2019-09-08 22:08:41
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