输入 鸢尾花卉数据集,数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。 输出 根据手动实现的逻辑回归模型对鸢尾花卉数据集分类的预测结果。 原理 逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的是回归问题，这是两者最本质的区别。逻辑回归算法是一种分类算法，适用于标签取值离散的情况。 ...
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2020-02-16 00:57:31
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输入 输入1： 本文章采用“python实现中文文档jieba分词和分词结果写入excel文件”文章中输出的两个关于正面中文评价、负面中文评价的excel表格作为输入。 输入2： 一些文档分词后得到的字符串列表。 输出 输出1：根据输入1，训练得到的逻辑回归模型。 输出2：根据输入2和输出1得到的模 ...
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2020-02-15 23:31:15
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逻辑回归是一个分类的问题，结果要么是0要么是1 书本中提到一个例子就是判断肿瘤是否是良性还是恶性的，但其实在我看来，0和1是组成一切的单元基，正如我们目前使用的电脑中能看到一切都能转换为0和1，判断房子的价格也可以，可以先判断房子是否有卧室等各种条件，如果有就可以对应的增加一定的价值，最后推出房子的 ...
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2020-02-14 12:59:44
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逻辑回归可以用于处理二元分类问题，将输出值控制在[0，1]区间内，为确保输出值时钟若在0到1之间，采用sigmoid函数，其具有该特性，将线性回归训练得到的模型输出数据作z = x1*w1+x2*w2+...+xn*wn+b代入得到y,保证了y在0~1之间 逻辑回归中用到sigmoid函数，若用均方 ...
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2020-02-10 18:28:05
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损失函数 为了学习神经网络中的参数，我们要为神经网络模型定义损失函数。回想一下，逻辑回归可以将数据分成正例和负例两类，因此它的损失函数为： $$ J(\theta) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n \left[y^{(i)}\log(h_\theta(x^{(i)}) ) + ( ...
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2020-02-06 23:28:35
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一、神经网络： 1.1非线性假设： 无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即： 当特征太多时，计算的负荷会非常大 。 使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型 ，但与此同时他们的特征组合就有很多。普通的线性模型无法处理，就需要神经网络。 1.2模型表示1 每一个神经元都可以被认为是 ...
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2020-02-03 14:10:32
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2019 10 16 14:46:06 仅供学习使用 aijiaoai 人工智能主要应用 1. 图像识别 识别图片中的内容、对象。 KNN 卷积神经网络 2. 情感分析 分析文本中包含的 文本，是正面的、负面的、中性的。 文本的表示：词向量、TFIDF 文本预处理、清洗 分类算法，逻辑回归、决策树、 ...
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2020-02-02 21:39:26
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代码： import numpy as npimport cv2from sklearn import datasetsfrom sklearn import model_selectionfrom sklearn import metricsimport matplotlib.pyplot as ...
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2020-02-01 00:24:49
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拿电商行业举例，经常会遇到以下问题：如果基于商品的历史销售情况，以及节假日、气候、竞争对手等影响因素，对商品的销量进行趋势预测？如何预测未来一段时间哪些客户会流失，哪些客户可能会成为VIP用户？如果预测一种新商品的销售量，以及哪种类型的客户会比较喜欢？除此之外，运营部门需要通过数据分析来了解具有某些... ...
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2020-01-30 17:02:26
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拿电商行业举例，经常会遇到以下问题：如果基于商品的历史销售情况，以及节假日、气候、竞争对手等影响因素，对商品的销量进行趋势预测？如何预测未来一段时间哪些客户会流失，哪些客户可能会成为VIP用户？如果预测一种新商品的销售量，以及哪种类型的客户会比较喜欢？除此之外，运营部门需要通过数据分析来了解具有某些... ...
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2020-01-30 14:25:15
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