常见的分类算法及其应用场景-爱代码爱编程
在机器学习和数据科学领域，分类算法是一类重要的算法，用于将数据集中的样本划分到不同的类别中。本文将介绍几种常见的分类算法，并说明它们的具体描述和应用场景。 1. K-最近邻算法（KNN） KNN 算法是一种基于实例的分类
头歌-爱代码爱编程
第1关：逻辑回归核心思想 任务描述 本关任务：根据本节课所学知识完成本关所设置的编程题。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握： 什么是逻辑回归； sigmoid函数。 什么是逻辑回归 当一看到“回归”这两个字，可能会认为逻辑回归是一种解决回归问题的算法，然而逻辑回归是通过回归的思想来解决二分类问题的算法。 那么问题来了，回归的算法
每天五分钟深度学习：逻辑回归算法的损失函数和代价函数是什么？-爱代码爱编程
本文重点 前面已经学习了逻辑回归的假设函数，训练出模型的关键就是学习出参数w和b，要想学习出这两个参数，此时需要最小化逻辑回归的代价函数才可以训练出w和b。那么本节课我们将学习逻辑回归算法的代价函数是什么？ 为什么不能平方差损失函数 线性回归的代价函数我们使用的是预测值和实际值的平方差或者平方差的一半，但是逻辑回归我们并不能使用这样的代价函数，因为当
逻辑回归（logistic regression)详解-爱代码爱编程
逻辑回归是一种用于解决二分类问题的统计方法，它通过构建一个模型来预测某个事件的概率。 以下是逻辑回归的一些关键要点： 适用场景：逻辑回归特别适合于处理二分类问题，即两个类别的分类问题，例如判断一封邮件是否为垃圾邮件、一个
机器学习中的逻辑回归-爱代码爱编程
机器学习中的逻辑回归 简介 逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。本文将深入讲解逻辑回归的原
【机器学习300问】62、若想将逻辑回归用于多分类有哪些常见做法？-爱代码爱编程
逻辑回归算法在设计之初是用于二分类问题的，但若想把它用在多分类上也不是不行，这得看你具体面临的多分类问题是什么样的（问题的定义）。不同的问题就有不同的应对之策： 一、一对一 （1）方法的原理 一对一即一个样本输入一个模型对应一个输出类别，在这种方法中，针对每一个类别，都会独立训练一个逻辑回归模型，该模型预测样本是否属于
基于逻辑回归和支持向量机的前馈网络进行乳腺癌组织病理学图像分类-爱代码爱编程
CNN（卷积神经网络）通过使用反向传播方法来学习特征，这种方法需要大量的训练数据，并且存在梯度消失问题，从而恶化了特征学习。 CNN卷积神经网络 CNN由一个多层神经网络组成，该网络从标记的训练数据集中学习一组卷积滤波器。传统上，滤波器学习是通过迭代优化过程（反向传播算法）来实现的，该算法逐步更新滤波器，直到分类误差达到预定于的阈值。 ①难以对
【r语言实战】——logistic回归模型-爱代码爱编程
🍉CSDN小墨&晓末:https://blog.csdn.net/jd1813346972 个人介绍: 研一｜统计学｜干货分享 擅长Python、Matlab、R等主流编程软件
offer必备算法07_递归_五道力扣题详解（由易到难）-爱代码爱编程
目录 递归算法原理 ①力扣面试题 08.06. 汉诺塔问题 解析代码 ②力扣21. 合并两个有序链表 解析代码 ③力扣206. 反转链表 解析代码 ④力扣24. 两两交换链表中的节点 解析代码 ⑤力扣50. Pow(x, n) 解析代码 本篇完。 递归算法原理 递归算法个人经验：给定一个任务，相信递归函数
机器学习笔记（4）—逻辑回归（logistic regression）-爱代码爱编程
文章目录 逻辑回归（Logistic Regression）分类问题假说表示判定边界代价函数简化的成本函数和梯度下降多类别分类：一对多 逻辑回归（Logistic Regression） 分类
初识人工智能，一文读懂机器学习之逻辑回归知识文集(4)-爱代码爱编程
🏆作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。 🏆多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。 🎉欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏 🔎 人工智能领域知识 🔎 链接专
初识人工智能，一文读懂机器学习之逻辑回归知识文集(3)-爱代码爱编程
🏆作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。 🏆多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。 🎉欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏 🔎 人工智能领域知识 🔎 链接专
初识人工智能，一文读懂机器学习之逻辑回归知识文集(2)-爱代码爱编程
🏆作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。 🏆多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。 🎉欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏 🔎 人工智能领域知识 🔎 链接专
matlab实现logistic回归-爱代码爱编程
一、目的和要求 1.编程实现Logistic Regression并应用于数据集； 2.绘制二元分类函数、sigmoid函数和代价函数； 3.正则化logistic回归代价。 二、算法介绍 步骤： 选择一个合适的分类函数来实现分类（Sigmoid函数） 通过损失函数（Cost函数）来表示预测值（h(x)）与实际值(y)的偏差(h−y),要使得
【机器学习-爱代码爱编程
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。主要用来表示某件事情发生的可能性，因此因变量的范围在 0 和 1 之间。Logistic Regression 因其
使用逻辑回归绘制混淆矩阵、roc曲线、特征变量重要性排序图-爱代码爱编程
大家好，我是带我去滑雪！ 逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计学习方法，它常被用于二分类问题，即将数据分为两个类别。逻辑回归的目标是根据输入的特征来预测输出为某个类别的概率。逻辑回归模型在简单性、可解释性、稳定性和性能评估等方面具有优势，并且可以通过绘制混淆矩阵、ROC曲线和特征变量重要性排序图来进一步评估和优化模型。下面开始代码
机器学习之逻辑回归的数学设计-爱代码爱编程
机器学习之逻辑回归中的数学之美 1.机器学习基本的几种算法2.什么是线性回归2.1 什么是线性回归2.2 线性回归的公式 3.逻辑回归公式及设计原理3.1 公式介绍3.2 为什么要使用激活函数3.3 损失
吴恩达机器学习-爱代码爱编程
文章目录 目标数据集图数据逻辑回归模型复习逻辑回归和决策边界绘图决策边界恭喜 目标 在本实验中，你将:绘制逻辑回归模型的决策边界。这会让你更好地理解模型的预测。 import numpy a
sklearn逻辑回归-爱代码爱编程
逻辑回归是一种广泛用于分类问题的机器学习算法。在Python中，你可以使用Sklearn库（scikit-learn）来方便地实现逻辑回归。下面是一个简单的例子，展示了如何使用Sklearn进行逻辑回归。 # 导入必要的库
逻辑回归吧-爱代码爱编程
import torch import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torchvision # train_set = torchvision.d