一、使用logistic回归来进行车辆的识别 给一张灰度值的照片（50*50=2500像素），则二次特征值将会有约300万个，此时若使用logistic回归进行预测，计算量会很大。 二、神经网络算法 神经网络算法的出现是为了模拟大脑，下图为单一神经元的示意： 激活函数=非线性函数g(z) θ为模型的 ...
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2019-10-10 11:31:20
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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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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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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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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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Predicting effects of noncoding variants with deep learning–based sequence model PDF 这篇文章的第一个亮点就是直接从序列开始分析，第二就是使用深度学习获得了很好的预测效果。 This is, to our knowl ...
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2019-09-05 00:40:29
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1、什么是逻辑回归； 2、逻辑回归的流程及推导； 3、逻辑回归的多分类 4、逻辑回归VS线性回归 5、逻辑回归 VS SVM 1、什么使逻辑回归； 名为回归，实际是分类，通过计算$P(y=0|x;\theta )$的大小来预测分类类别，预测的是类别0，1，而不是概率，但计算的是概率；$0\leq P ...
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2019-09-01 14:52:04
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逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。 注意，这里用的是“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果 ...
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2019-08-31 17:22:18
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