SoftMax 回归(与Logistic 回归的联系与区别) SoftMax 试图解决的问题 SoftMax回归模型是Logistic回归模型在多分类问题上的推广,即在多分类问题中,类标签y可以取两个以上的值 对于Logistic回归的假设函数$h_\theta(x) = \frac{1}{1 + ...
分类：
其他好文 时间：
2020-12-08 12:26:01
阅读次数：
4
10分钟快速入门PyTorch(1)上一篇教程10分钟入门pytorch(0)我们基本的介绍了pytorch里面的操作单元，Tensor，以及计算图中的操作单位Variable，相信大家都已经熟悉了，下面这一部分我们就从两个最基本的机器学习，线性回归以及logistic回归来开始建立我们的计算图进行运算。由于这个系列文章主要是将pytorch教程的，所以每个算法的太多数学背景以及推导过程就不再细讲
分类：
其他好文 时间：
2020-11-27 10:55:05
阅读次数：
5
10分钟入门PyTorch(2)上一节介绍了简单的线性回归10分钟快速入门PyTorch(1)，如何在pytorch里面用最小二乘来拟合一些离散的点，这一节我们将开始简单的logistic回归，介绍图像分类问题，使用的数据是手写字体数据集MNIST。1logistic回归logistic回归简单来说和线性回归是一样的，要做的运算同样是y=w*x+b。logistic回归简单的是做二分类问题，使用s
分类：
其他好文 时间：
2020-11-27 10:54:43
阅读次数：
5
作者|PROCRASTINATOR 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 了解类权重优化是如何工作的，以及如何在logistic回归或任何其他算法中使用sklearn实现相同的方法 了解如何在不使用任何采样方法的情况下，通过修改类权重可以克服类不平衡数据的问题 介绍 机器学习中的 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-11-06 02:46:36
阅读次数：
29
是新朋友吗？记得先点蓝字关注我哦～一、逻辑回归简介逻辑回归又称Logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑回归从本质来说属于二分类问题。二分类问题是指预测的y值只有两个取值（0或1）。例如：一个垃圾邮件过滤系统，x是邮件的特征，预测的y值就是邮件的类别（是垃圾邮件还是正常邮件）。对于类别我们通常称为正类（positiveclass）和负
分类：
其他好文 时间：
2020-09-10 22:48:59
阅读次数：
45
1、什么叫回归算法: 常见的回归算法有: 线性回归、Logistic回归、Softmax回归...... ① 回归算法属于一种有监督学习 ② 回归算法是一种比较常用的机器学习算法，用来建立自变量(x)与因变量(y)之间的关系；从机器学习的角度来讲，用于构建一个算法模型(函数)来做属性(x)与标签(y ...
分类：
编程语言 时间：
2020-09-03 16:55:20
阅读次数：
39
回顾梯度下降和正规方程：https://www.cnblogs.com/ssyfj/p/12788147.html 一：正规方程解法 （一）加载数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def loadDataSet(filename ...
分类：
其他好文 时间：
2020-07-10 00:42:42
阅读次数：
227
一、\(R^{2}\)、RSS、TSS、ESS 局部加权回归 二、二分类：Logistic回归 广义线性模型 对数线性模型 Logistic回归的损失 指数族 多分类：Softmax回归 二、AUC ...
分类：
其他好文 时间：
2020-07-08 22:46:33
阅读次数：
52
熟练《机器学习实战》和《花书》中的所有知识点 熟练《剑指Offer》中的所有知识点 熟练Pytorch操作 经常参加和复现Kaggle竞赛 数据降维：复现PCA、LE、LLE、LBP 集成学习：复现Kaggle竞赛前5名 强化学习：复现Kaggle竞赛前5名 深度学习：复现ImageNet竞赛上的一 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-07-07 10:25:01
阅读次数：
85
在实现机器学习实战一书的代码的过程中，使用 from graphviz import Source 语句导入graphviz模块时程序报错No module named 'graphviz'，通过anaconda命令conda install graphviz 安装该模块后，程序依然报同样的错误，通 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-07-04 20:42:08
阅读次数：
115
