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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# -*- coding: utf-8 -*- """ Spyder Editor This is a temporary script file. """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.model_s ...
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2020-04-04 22:57:19
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Binary Classification Notation used in this course Logistic Regression Sigmoid函数：$\displaystyle \sigma(z) = \frac{1}{1+e^{ z}}$ practice: 总结： y是概率，通过y ...
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2020-04-03 12:13:34
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一.基本 1.模型也被称为学习器，学习器更为准确。学习器是指能从已有的数据中学习到所需知识的数学模型。 2.模型分类：按照学习的数据分类， （1）监督学习（supervised learning）:训练的数据有标记信息。又由标记信息的 【1】分类：标记信息呈现离散状态。KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、 ...
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2020-04-01 21:01:07
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1 什么是逻辑回归 1.1逻辑回归与线性回归的区别： 线性回归预测的是一个连续的值，不论是单变量还是多变量（比如多层感知器），他都返回的是一个连续的值，放在图中就是条连续的曲线，他常用来表示的数学方法是Y=aX+b； 与之相对的，逻辑回归给出的值并不是连续的，而是 类似于“是” 和 “否” 的回答， ...
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2020-03-30 19:35:21
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""" 机器学习算法分类： 监督学习（有目标值） 分类（目标值是离散型数据）：K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络 回归（目标值是连续型数据）：线性回归、岭回归 无监督学习（无目标值）：聚类 K-means 机器学习一般会把数据集划分为训练集（3/4）和测试集（1/4），可 ...
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2020-03-26 01:37:29
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event.txt 解决分类问题： 数据处理：训练集测试集划分，交叉验证，验证曲线，学习曲线，网格搜索。。 分类模型：逻辑回归，朴素贝叶斯，树模型，svm 模型评估：混淆矩阵，分类报告；查找率，召回率，f1得分 ...
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2020-03-24 15:49:02
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理论上讲线性回归模型既可以用于回归，也可以用于分类。解决回归问题，可以用于连续目标值的预测。但是针对分类问题，该方法则有点不适应，因为线性回归的输出值是不确定范围的，无法很好的一一对应到我们的若干分类中。即便是一个二分类，线性回归+阈值的方式，已经很难完成一个鲁棒性很好的分类器了。为了更好的实现分类 ...
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2020-03-21 18:33:18
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代码 1. 逻辑回归 2.简单特征提取 3.文本特征提取 4.中文特征提取 ...
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2020-03-08 17:45:03
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数据科学职位的典型面试过程会有很多轮，其中通常会涉及理论概念，目的是确定应聘者是否了解机器学习的基础知识。 在这篇文章中，我想总结一下我所有的面试经历（面试or被面试）并提出了160多个数据科学理论问题的清单。 其中包括以下主题： 线性回归 模型验证 分类和逻辑回归 正则化 决策树 随机森林 GBD ...
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2020-03-06 11:23:59
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