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搜索关键字:logistic    ( 790个结果
逻辑回归(Logistic Regression)
import numpy as np import random def genData(numPoints,bias,variance):#实例 偏好 方差 x = np.zeros(shape=(numPoints,2))#行列 y = np.zeros(shape=(numPoints))#行... ...
分类:其他好文   时间:2017-09-02 20:48:45    阅读次数:131
工作中的那些坑(2)——语法解析器
工作项目里用到线性回归算法,用于计算账户的分值,表明某账户是否是有风险的账户。其中参数都配好了,代码里直接用逆波兰表达式解析即可。本来事情到这里已经结束,突然来了新的需求:账户算出来的分数较为无序,于是考虑用sigmoid函数将其映射到(0,1)区间内,在乘以系数使其显示更为直观。为了使整个表达式更 ...
分类:其他好文   时间:2017-09-01 00:52:36    阅读次数:171
转载:Logistic回归原理及公式推导
转载自:AriesSurfer 原文见 http://blog.csdn.NET/acdreamers/article/details/27365941 Logistic回归为概率型非线性回归模型,是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多 变量分析方法。通常的问题是,研究某些因素条件下某个 ...
分类:其他好文   时间:2017-08-30 14:11:22    阅读次数:137
逻辑回归(logistic回归)
前言 以下内容是个人学习之后的感悟,如果有错误之处,还请多多包涵~ 逻辑回归 一、为什么使用logistic回归 一般来说,回归不用在分类问题上,因为回归是连续型模型,而且受噪声影响比较大。 Why? 为什么回归一般不用在分类上?其实,很多初学者都会提出这个问题。然而,文字的解释往往不能说服我们,接 ...
分类:其他好文   时间:2017-08-26 15:04:31    阅读次数:124
支持向量基
强大的算法 广泛的应用于 工业界和学术界 它被称为支持向量机(Support Vector Machine) 与逻辑回归和神经网络相比 支持向量机 或者简称SVM 在学习复杂的非线性方程时 、 提供了一种更为清晰 更加强大的方式 Logistic回归的替代观点 J(θ)=-(yloghθ(x)+(1 ...
分类:其他好文   时间:2017-08-22 13:19:42    阅读次数:163
Machine Learning - week 3
习题 从图中可以可以看出,应该是一个圆把蓝色的圈住,所以应该有两个 x2 1. 如何判断是否 convex,gradient 什么情况下(能/否) converge 判断 convex 要由数学证明完成,我们是选择别人证明好的 cost function,这里不做证明。 判断 convex 要由数学 ...
分类:系统相关   时间:2017-08-22 13:14:17    阅读次数:206
【Python数据挖掘】回归模型与应用
Linear Regression、Logistic Regression ...
分类:编程语言   时间:2017-08-21 00:25:36    阅读次数:170
解密SVM系列(二):SVM的理论基础
上节我们探讨了关于拉格朗日乘子和KKT条件。这为后面SVM求解奠定基础,本节希望通俗的细说一下原理部分。 一个简单的二分类问题例如以下图: 我们希望找到一个决策面使得两类分开。这个决策面一般表示就是WTX+b=0W^TX+b=0,如今的问题是找到相应的W和b使得切割最好。知道logistic分类 机 ...
分类:其他好文   时间:2017-08-19 14:11:23    阅读次数:321
【机器学习】Logistic Regression 的前世今生(理论篇)
Logistic Regression 的前世今生(理论篇) 本博客仅为作者记录笔记之用,不免有非常多细节不正确之处。 还望各位看官能够见谅,欢迎批评指正。 博客虽水,然亦博主之苦劳也。 如需转载,请附上本文链接,不甚感激! http://blog.csdn.net/cyh_24/article/d ...
分类:其他好文   时间:2017-08-18 22:26:12    阅读次数:693
python机器学习实战(四)
这篇notebook是关于机器学习中logistic回归,内容包括基于logistic回归和sigmoid分类,基于最优化方法的最佳系数确定,从疝气病症预测病马的死亡率。 ...
分类:编程语言   时间:2017-08-15 12:36:06    阅读次数:147
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