该资源为人工智能-机器学习相关算法详细讲解,包括K-近邻算法、线性回归、逻辑回归、决策树算法、集成学习、聚类算法以及拓展的理论和实践案例。
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基于逻辑回归模型对 iris 数据进行二分类和多分类-sklearn实现.zip基于逻辑回归模型对 iris 数据进行二分类和多分类-sklearn实现.zip基于逻辑回归模型对 iris 数据进行二分类和多分类-sklearn实现.zip基于逻辑回归...
线性回归与逻辑回归的数学原理和应用 1. 背景介绍 1.1 什么是回归分析 回归分析是一种统计学方法,用于研究变量之间的关系。它通过建立数学模型来描述自变量和因变量之间的关系,并预测因变量的值。回归分析广泛应用于...
Logistic Regression 虽然被称为回归,但其实际上是分类模型,并常用于二分类。 Logistic 回归的本质是:假设数据服从这个分布,然后使用极大似然估计做参数的估计。
通过这门课,学会了逻辑回归的基础知识、逻辑回归不用均方误差的原因、生成式模型与判别式模型的区别、将二分类问题延伸到了多分类问题、逻辑回归的限制性等知识。
利用matlab自带工具箱对二分类数据进行逻辑回归预测1和0的概率
标签: 机器学习 数据处理
这个资源是逻辑回归案例中对应的数据和代码,原文可以看我的博客内容介绍,建议结合原文查看: 逻辑回归虽然叫回归,但它解决的是分类问题,之所以叫回归是有一些历史原因,不过怎么叫没关系。在分类问题中,逻辑...
在这个项目中,我们手动实现了逻辑回归模型的训练过程。我们首先定义了 Sigmoid 函数和对数损失函数,然后使用梯度下降法最小化损失函数。我们将这个模型应用于一个模拟数据集,其中包含患者的生理指标和是否患有...
AUC的取值范围在0.5到1之间,其中0.5表示模型没有区分能力,而1表示模型具有完美的分类能力。其中,( y_i ) 是样本的真实标签(0或1),( p_i ) 是模型预测该样本为正例的概率,N是样本数量。当模型预测的概率与真实...
MATLAB源码集锦-多项式逻辑回归代码
主要介绍了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题,结合实例形式详细分析了Python MNIST手写识别问题原理及逻辑回归模型解决MNIST手写识别问题相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
今天分享的内容是,通过python的sklearn库实现线性逻辑回归和非线性逻辑回归。大家好,我是侯小啾!
4. 数据量要求:贝叶斯逻辑回归算法对数据量的要求较高,特别是当特征维度较高时,需要更多的数据来准确估计参数。总之,在使用贝叶斯逻辑回归算法时,需要根据实际问题的特点和数据情况进行合理的选择和调整,以...
回答:离群值是指在数据集中与其他数据点相比具有异常值的数据点。离群值可能是由于测量误差、数据录入错误、数据采集问题或真实的异常情况引起的。离群值可能会对数据分析和建模产生负面影响,因为它们可能会导致...
逻辑斯谛回归的python实现,主要是用的梯度下降法以及改进的随机梯度下降法实现
而贝叶斯逻辑回归使用贝叶斯方法,通过引入先验概率分布,可以得到参数的后验分布,从而得到参数估计的不确定性。这些案例说明了贝叶斯逻辑回归在不同领域中的实际应用。4. 可以进行模型的比较和选择:贝叶斯逻辑...
决策树(Decision Tree)是一种在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,...
本ppt包含机器学习相关算法 线性回归逻辑回归 等等
matlab终止以下代码逻辑回归 分类:离散值输出 代码在Octave版本4.2.1上成功执行 逻辑回归 在该项目中,我实现了逻辑回归并将其应用于两个不同的数据集。 要开始使用该代码,您将需要下载代码并将其内容解压缩到您...
Logistic回归虽然名字里带“回归”,但它实际上是一种分类方法,主要用于二分类问题(即输出只有两种,分别代表两个类别),也可以处理多分类问题。
matlab实现逻辑回归梯度下降实现信用卡违约预测,社会媒体挖掘实验成果,代码简单带注释,附操作图
用C++写的逻辑回归的梯度下降算法,其中有训练集样本,也可以自己选择训练样本,代码还可以进一步优化,你可以试一试。
线性回归,逻辑回归与神经网络原理推导:包括以下几点内容:1.线性回归的定义及求解方法的推导,线性回归与最小二乘关系,线性回归显著性判断;2逻辑回归的定义,及递推公式的推导,逻辑回归与神经网络的关系,...
关于逻辑回归解释较为清晰明了的PPT与代码,非常适合小白入门,以及作为面试的准备,有助于快速提升机器学习基础算法
matlab实现的多分类逻辑回归,用于手写数字识别
本文讲述逻辑回归完整的建模流程,包括变量选择与预处理、将数据归一化、用逐步回归,筛选变量、计算模型评估AUC、检验系数与实际业务是否符合逻辑、注意事项