1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 逻辑回归是一种用来解决二分类问题的机器学习方法，用来估计某种事物发生得到可能性，它与线性回归的区别就是它是是一种广义的线性回归分析模型，而逻辑回归多是通过数理统计分析两种或两种以上变量间的依赖关系。 即线性回归偏向于通过分析两种或 ...
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2020-04-24 14:29:18
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？ 3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？ 1.逻辑回归：逻辑回归是一种用于解决二分类问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。 线性回归 逻辑回归 要求变量服从正态分布 对变量分布没有要求 要 ...
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2020-04-23 21:16:51
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 （1）思维导图 （2）回归算法 （3）梯度下降 （4）损失函数 2.思考线性回归算法可以用来做什么？ 可以处理回归问题：例如房价预测，温度预测等 也可以处理分类问题：例如天气预测等 3.自主编写线性回归算法 ，数据可以自己 ...
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2020-04-22 16:38:32
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7-1 过拟合问题 我们仍然以房价为例下面是 分类问题中也存在类似的问题 如何解决过拟合的问题？ 绘制出假设模型图像再选择合适的多项式阶次，但是绘制假设模型曲线可以作为多项式阶次的一种方法，但这种并不是总是有用的， 在我们解决学习问题的过程中，我们遇到的许多的变量，并且这不仅仅是选择多项式阶次的问题 ...
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2020-04-17 21:49:20
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恢复内容开始 6-1 分类 垃圾邮件的处理可以作为一个分类问题的例子，要么是垃圾邮件，要么不是垃圾邮件两种可能，这是一种二元的分类问题 0 表示正类，1 表示负类；他们并没有明确的定义，我们可以根据自己的想法来 那么如何来开发分类问题 假如我们用现行回归的方式来做分类的问题（0表示没有恶性肿瘤，1表 ...
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2020-04-16 19:41:27
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用朴素贝叶斯做一个分类问题，数据就用sklearn新闻数据集。 但是下载巨慢，没耐心等。接下去就是一波操作，上篮成功。 因为版本之间可能存在差异，所以就不发数据集的安装包了。 1）当你在运行程序的时候，控制台是这么输出的 Downloading 20news dataset. This may ta ...
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2020-04-16 13:09:15
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逻辑回归 逻辑回归,虽然有回归二字,但其实是个分类算法,主要用于二分类. 逻辑回归是吧线性回归得到的值,进行一个转换,来解决分类问题 sigmoid函数 输入范围-∞到+∞, 输出的值在[0,1] 公式是这样的 e为常数,如果z趋近于+∞,e的负z次就越接近于0,g(z)=1.如果z趋近于-∞,e的 ...
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2020-04-05 00:51:38
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本文作者用python代码示例解释了3种处理不平衡数据集的可选方法，包括数据层面上的2种重采样数据集方法和算法层面上的1个集成分类器方法。 分类是机器学习最常见的问题之一，处理它的最佳方法是从分析和探索数据集开始，即从探索式数据分析（Exploratory Data Analysis， EDA）开始 ...
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2020-03-31 12:14:57
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softmax杂谈 在多分类问题中，我们可以使用 softmax 函数，对输出的值归一化为概率值。下面举个例子： import sys sys.path.append("E:/zlab/") from plotnet import plot_net, DynamicShow num_node_lis ...
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2020-03-27 00:38:00
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