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机器学习速成宝典模型03逻辑回归Logistic回归】(Python 繁体
2017年11月24 - 目录 一元线性回归 多元线性回归 Logistic回归 广义线性回归 非线性回归的关系 什么是极大似然估计 逻辑回归 Logistic回归 多类分类Logistic回归 Python代码 sklearn库 nbsp 一元线性回归 多元线性回归 逻辑回归 广义线性回归 非线性回归的关系 通过上图 插图摘自周志华 机器学习 及互联网 可以看出: 线性模型虽简单,却拥有着丰富的变化。例如对于样例

【Spark机器学习速成宝典模型03线性回归【LR】(Python 繁体
2017年12月11 - 目录 线性回归原理 线性回归代码 Spark Python nbsp 线性回归原理 nbsp 详见博文:http: www.cnblogs.com itmorn p .html nbsp nbsp 返回目录 nbsp 线性回归代码 Spark Python nbsp 代码里数据:https: pan.baidu.com s jHWKG I 密码:acq nbsp nbsp nbsp nbsp 返回

在opencv3中实现机器学习之:利用逻辑回归logistic regression)分类 繁体
2015年12月09 - logistic regression,注意这个单词logistic ,并不是逻辑 logic 的意思,音译过来应该是逻辑回归,或者直接叫logistic回归,并不是什么逻辑回归。大部分人都叫成逻辑回归,无奈啊。。。虽然这个算法中有回归二字,但它做的事情却并不是回归,而是分类。这个算法只能解决简单的线性二分类,在众多的机器学习分类算法中并不出众,但它能被改进为多分类,并换了另外一个名字soft

机器学习逻辑回归Logistic Regression)模型 繁体
2018年03月16 - 机器学习逻辑回归模型 逻辑回归模型介绍 逻辑回归数学原理 算法及Python实现 小结 逻辑回归模型介绍 这里主要介绍二项逻辑回归模型逻辑回归是一种分类模型,由条件概率分布P Y X 表示,形式为参数化的逻辑提分布。这里,随机变量X取值为实数,随机变量Y取值为 或 ,通过监督学习的方法来估计模型参数。 逻辑回归数学原理 Logistic回归虽然名字里带 回归 ,但是它实际上是一种分类方法,

机器学习系列之逻辑回归 繁体
2014年10月05 - 逻辑回归 Logistic Regression, LR 是一种经典的分类算法,一定要注意,虽然名为回归,但其实是分类算法。具体表示为两个条件概率分布 可以看到,当趋向于正无穷时,P Y X 趋向于 ,P Y X 趋向于 ,当趋向于负无穷是情况则相反,因此我们通过比较P Y X 和P Y X 的大小来判断X的类别正负。具体图像如下 摘自百度百科 极大似然估计 我们通过极大似然估计来估计参数w

<机器学习练习>逻辑回归 繁体
2016年06月05 - 一:线性回归 线性回归假设特征和结果满足线性关系。线性回归,就是线性拟合,拟合就是找到那条线,对残差平方和最小的那条直线。 比如说:我们要模拟房子的大小 x x ,房子的位置 x x 。。。对于房价 y y 的影响。假设他们是线性关系。则,我们要找的是特征 x ,x ... x ,x ... 和房价 y y 的关系: h x x .... TX h theta theta theta x the

机器学习与数据挖掘之逻辑回归 繁体
2017年03月26 - 参考文献:机器学习与数据挖掘参考文献 一 二项逻辑回归模型 二项逻辑回归模型是如下的条件概率分布: 这里,x Rn是输入,Y , 是输出,w Rn和b R是参数,w称为权值向量,b称为偏置,w x为w和x的内积。有时为了方便,将权值向量和输入向量加以扩充,仍记作w,x,即w w ,w ,...,w n ,b T,x x ,x ,...,x n , T。这时,逻辑回归模型如下: 一个事

机器学习算法——逻辑回归模型&最大熵模型 繁体
2018年05月17 - 前言 本篇博客主要记录两个分类模型 逻辑回归模型和最大熵模型 原理及模型的代码实现,将这两个模型放一块的原因是这两个模型都是对数线性模型,都是由条件概率分布表示. 这两种机器学习的算法的实例都是基于Titanic数据集,关于数据集的特征工程部分就不具体介绍,笔者在其他博文中已经详细描述了,此博客将直接使用已经经过特征工程处理后的数据集进行模型训练。 逻辑回归模型 逻辑回归模型是建立

机器学习总结(二)——逻辑回归和最大熵模型 繁体
2017年12月07 - 逻辑回归 . 逻辑回归的优缺点 优点:计算代价不高,易于理解和实现,且若采用随机梯度上升法可以在线学习 速度快,存储资源低。 缺点:可能容易欠拟合,分类精度不高,这个可能是因为我们无法找到足够的特征。只能处理两类分类问题,且必须是线性可分的 在此基础上衍生出来的softmax可以用于多分类 . 与其它的分类算法比较 直接用线性回归做分类因为考虑到了所有样本点到分类决策面的距离,所以在

机器学习Logistic回归(逻辑回归 繁体
2017年02月05 - Logistic回归又称Logistic回归分析,主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,根据危险因素预测某疾病发生的概率,等等。应用:一 寻找危险因素,正如上面所说的寻找某一疾病的危险因素等。二 预测,如果已经建立了Logistic回归模型,则可以根据模型,预测在不同的自变量情况下,发生某病或某种情况的概率有多大。三 判别,实际上跟预测有些类似,也是根据Logistic


 
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