一、概念 逻辑回归(Logistic Regression,LR)是一种广义的线性回归分析模型,属于监督学习算法，需要打标数据，可以用在回归、二分类和多分类等问题上,最常用的是二分类。 线性回归就是通过一条曲线区分不同的数据集，在二分类问题上会有一条直线对其进行区分，如下： 逻辑回归需要每组数据都是 ...
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2019-01-07 10:37:53
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以典型的分类问题为例，来梳理模型的训练过程。训练的过程就是问题发现的过程，一次训练是为下一步迭代做好指引。 ...
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2019-01-04 18:44:56
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前言 上面我们介绍了线性回归, 岭回归, Lasso回归, 今天我们来看看另外一种模型—"逻辑回归". 虽然它有"回归"一词, 但解决的却是分类问题 目录 1. 逻辑回归 2. 优缺点及优化问题 3. 实际案例应用 4. 总结 正文 在前面所介绍的线性回归, 岭回归和Lasso回归这三种回归模型中, ...
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2019-01-02 13:32:35
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1.Demo 生成的可视化的决策树 2.DecisionTreeClassifier class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None, min_samples_sp ...
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2018-12-25 11:39:34
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贝叶斯决策 简单例子引入 先验概率 后验概率 最小错误率决策 最小风险贝叶斯决策 简单的例子 正常情况下，我们可以快速的将街上的人分成男和女两类。这里街上的人就是我们观测到的样本，将每一个人分成男、女两类就是我们做决策的过程。上面的问题就是一个分类问题。 分类可以看作是一种决策，即我们根据观测对样本 ...
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2018-12-23 16:54:53
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决策树 一.决策树基本描述 决策树是一种基本的分类与回归方法,呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程.学习时,利用训练数据根据损失函数最小化的原则建立决策树模型.预测时,对新的数据,利用决策树模型进行分类.而学习又通常包括三个步骤:特征选择,决策树生成,决策树修剪. 二.决策树模 ...
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2018-12-22 16:40:18
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什么是聚类 将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。 聚类分析起源于分类学，但是聚类不等于分类。聚类与分类 ...
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2018-12-21 15:23:34
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1.逻辑回归 逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别） 回归模型中 ...
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2018-12-11 15:58:08
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1）非线性激活函数的主要作用： 提供网络的非线性建模能力，增强模型的表达能力，双隐层神经网络能够解决任意复杂的分类问题 将原始特征从低维空间映射到高维空间(从多项式角度看——它隐含的找到了所需的高次特征项(更好的特征)，从而简化了繁重的计算) 2）线性函数不能用作激活函数的原因 线性函数的线性组合仍 ...
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2018-12-10 14:11:07
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本文将主要介绍图像分类问题，即给定一张图片，我们来给这张图片打一个标签，标签来自于预先设定的集合，比如{people,cat,dog...}等，这是CV的核心问题，图像分类在实际应用中也有许多变形，而且许多看似无关的问题（比如 object detection, segmentation）最终也可划 ...
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2018-11-27 11:18:56
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