[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# Logistic回归(鸢尾花分类)# 一、导入模块```pythonimport numpy as npimpo... ...
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2019-10-16 18:03:59
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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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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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生存分析 三大块内容： 1，描述性的 生存率、中位生存期、生存曲线等，常用Kaplan-meier法 2，比较分析 两组的生存曲线是否有差别，log-rank检验（单个因素） 3，cox比例风险回归 类似logistic回归，多个变量对Y的影响，得到一个概率值，只不过加了时间 多花点时间聊聊cox的 ...
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2019-08-10 19:05:39
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Q1分类问题 回归问题的输出可能是很大的数，而在分类问题中，比如二分类，希望输出的值是0或1，如何将回归输出的值转换成分类的输出0,1成为关键。注意logistics回归又称 逻辑回归，但他是分类问题，而不是回归问题。 Q2假说表示 其中： sigmoid函数 hθ（x）的作用是，对于给定的输入变量 ...
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2019-07-28 17:35:27
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七，专著研读（Logistic回归） 分类：k 近邻算法，决策树，朴素贝叶斯，Logistic回归，支持向量机，AdaBoost算法。 运用 k 近邻算法，使用距离计算来实现分类 决策树，构建直观的树来分类 朴素贝叶斯，使用概率论构建分类器 Logistic回归，主要是通过寻找最优参数来正确分类原始 ...
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2019-07-28 09:35:44
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基于sklearn的一些AI算法基本操作 sklearn中的一些相关的库 分别导入这些相关算法的库 import pandas as pd 导入一个用于读取csv数据的容器 from sklearn.model_selection import train_test_split 用于数据集划分的模块 ...
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2019-07-24 09:30:24
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1、线性回归 回归的目的是预测数值型数据的目标值。目标值的计算是通过一个线性方程得到的，这个方程称为回归方程，各未知量（特征）前的系数为回归系数，求这些系数的过程就是回归。 对于普通线性回归使用的损失函数一般为平方误差。把其用最小二乘法进行优化得到的关于系数w求导所得到的矩阵形式的表达式求得的w便为 ...
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2019-06-23 16:10:10
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