逻辑回归dome演示

最新推荐文章于 2022-06-05 16:59:08 发布
最新推荐文章于 2022-06-05 16:59:08 发布
阅读量1k 收藏 2
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 人工智能 文章标签： 人工智能 算法 python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/FUTEROX/article/details/124242807
本文以实战为主，演示逻辑回归的实现过程。通过梯度下降法修正模型，重点介绍了损失函数、预测函数、数据集、训练策略和梯度更新。逻辑回归用于二分类问题，模拟神经网络工作流程，代码实现中使用了简单的矩阵更新策略。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

文章目录

前言

逻辑回归能干嘛

开始之前先明确逻辑回归能干嘛，首先这玩意使用的是梯度下降法来进行修正。整个过程，逻辑回归的过程类似一个小型神经网络。这玩意主要应用于二分类问题。

相关理论请参考：逻辑回归模型详解(Logistic Regression)
这里不做过多的理论探究。

评判标准

这里的话主要还是以实战为主，如何手撸一个超级简单的

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
clementine软件里面dome的演示实验的分析和说明
my_share的专栏
08-05 4863
说明：软件里面的帮助---》应用程序实例，按照这里面的顺序来的。 1，准备分析数据（数据审核） 来学习数据挖掘，机器学习吧。 这就是初始化数据的内容，第一列大概是注册地，还
opencv4.1.1自带demo解析
qq_43131852的博客
10-11 2748
转自https://blog.youkuaiyun.com/u011574296/article/details/69421922 网上学习opencv的资源有很多，例子也不少，然而很多人却不知道，我们下载好的opencv自带了许多简单易学的demo，对于新手来说特别适用。此篇针对opencv4.1.1版本，在原文基础上有补充。 opencv4版本的优势在于https://blog.youkuaiyun.com/amus...
LR逻辑回归Demo
12-15
逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。
机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测
handsomeandge的博客
12-22 1348
这里先给出阿里云机器学习训练营地址：阿里云机器学习训练营，可以将其代码下载进行学习或者参加最后一个任务的比赛。 1 逻辑回归的介绍和应用 1.1 逻辑回归的介绍 逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。 逻辑回归模型的优劣
逻辑回归的实现：Demo PyTorch
zy1996code的博客
03-29 370
import torch from torch.autograd import Variable from visdom import Visdom x_data = Variable(torch.Tensor([[0.6], [1.0], [3.5], [4.0]])) y_data = Variable(torch.Tensor([[0.], [0.], [1.], [1.]])) cl...
逻辑回归模型实例
07-01
逻辑回归模型实例
逻辑回归演示
qq_52740539的博客
08-02 106
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 负号显示 train_data=np.loadtxt('C:\pytorch\pytorch入门\logisticData.txt') train_x,train_y=train_data[:,:-1],tr.
软件测试之常见详细APP测试点
KermitKern的博客
04-26 924
C/S架构之App测试常见方法 备注：将会随着经验，后期不断进行更新维护。 App测试系统 Android：华为、oppo、小米、三星等 iOS：iphone App测试方式 真机连接测试 电脑手机模拟器：夜神，游戏多开等 云测试平台，一般用于app兼容性测试：WeTest、baiduMTC等 monkey，稳定性测试 APP的Crash 与 ANR 1.Crash即崩溃，应用程序在使用过程中，非...
selenium webdriver驱动
佡鹿的博客
11-28 912
selenium是什么？ 用于测试web应用程序的自动化测试框架 自动化测试概念 自动化测试技术，是以程序测试程序，以代码代替思维，以脚本的运行代替手工测试 什么是框架？： 框架（framework）是一个框子——指其约束性，也是一个架子——指其支撑性。是一个基本概念上的结构，用于去解决或者处理复杂的问题 优势 回归测试更方便可靠 可运行更多更繁琐的测试，且快速高效 可执行相对于手工来说相当困难或跟本做不到的测试 更好的利用资源，使资源的使用更有价值 自动化脚本完全具有复用性 ...
Spark 机器学习逻辑回归demo
lengconglin的博客
09-12 1839
这里整理记录一下Spark ML学习的小示例，本人运行实例都是在spark-shell下，详细教程请参考官网地址： http://spark.apache.org/docs/latest/ml-pipeline.htmlEstimator, Transformer, 和 Param使用代码实例：import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRe
mybatis逆向工程演示Dome和包
02-19
mybatis逆向工程下载 mybatis逆向工程的包下载 mybatis反向工程
一个简单的3d演示demo
09-20
这是一个简单的3D演示demo，实现基本3D渲染功能。很多功能待完善。 说明： 1. rar文件为项目demo，解压后目录中有可以直接运行的exe文件，以及项目解决方案文件，资源文件等。由于项目仍然在继续开发中，资源文件暂未单独建立文件夹。 2. 操作方式 所有操作通过键盘控制，遵循此类型游戏的操作习惯： W S A D 控制人物移动，分别对应前后左右移动。 方向键控制视野朝向，左右控制水平视野，上下控制垂直视野。 空格键发射子弹。 “Z”键切换视角，主视角位于人物模型中间，所以移动时有影子，在第三人称视角一些操作被限制 3.运行环境 程序在通常的条件下，需要DX 9．0及以上版本的支持，并在Windows XP以上版本的操作系统上安装运行。如果遇到缺少d3dx9_35.dll的问题，请在网上下载这个dll并放于系统盘下\WINDOWS\system32目录中。 4.本演示程序主要参考3DGame一书，人物骨骼动画参考网上多人物运动动画代码简单修改而成。也有直接使用微软SDK中的代码。音乐音效使用Windows游戏编程大师技巧的音乐音效引擎。变量命名规范方面没有那么严格。类功能基本都能由名字自解释。
Activiti-Demo
12-06
Activiti-Demo,这是一个入门的demo帮助加深对activiti工作流的认识。
机器学习----逻辑回归demo
weixin_41212405的博客
07-24 474
逻辑回归LogieticRegression 线性分类：根据成绩测试学生是否通过考试   import pandas as pd import numpy as py import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import minimize from sklearn.prepro...
基于逻辑回归的分类预测
ZXB0926的博客
08-19 406
1.逻辑回归原理 1）逻辑回归（Logistic Regression）是一种简单、高效的常用分类模型，其模型函数为： 它在二维坐标中的表现是这样的： 因为表现为 S 形曲线，所以逻辑函数又被称为 Sigmoid 函数（S 函数）。上图中，z是自变量（横轴），最终计算出的因变量 y（纵轴），则是一个 [0,1] 区间之内的实数值。一般而言，当 y>0.5时，z被归类为真（True）或阳性（Positive），否则当 y<=0.5时，z被归类为假（False）或阴性（Negative）。所以，
Pytorch实现逻辑回归demo
hhyer的博客
03-25 284
关于Logistic Regression 逻辑回归简单来说，就是对于一组几维的数据，每个数据对应着一个类别，这里用yyy表示。用于训练，然后目的是对于一组多维的输入能够预测其类别yyy 实现 方法步骤大致与Linear Regression类似，深层原理不再赘述。 注意在分类问题中使用的是Cross-Entropy Loss Function，为什么，因为如果使用Quadratic Loss Function的话会让拟合的标准过于严格，因为要让一组数据属于某一类并不需要其与target一模一样，只需其属于
机器学习 -- 二元逻辑回归实例
我的英文站点：https://iorilan.medium.com/
05-25 5172
机器学习 -- 二元逻辑回归实例
逻辑回归--代码实现（不使用scikit-learn）
qq_37879432的博客
04-05 1569
参考：https://blog.youkuaiyun.com/chibangyuxun/article/details/53148005 1 逻辑回归和线性回归的区别 线性回归算法是使用线性方程对数据集进行拟合的算法，通常情况下使用线性回归算法可以对某些事物进行预测。例如：房价预测，身高预测，体重预测等等。https://blog.youkuaiyun.com/qq_37879432/article/detail...
[模型可视化]更好的理解Logistic回归模型输出结果
RookieTrevor的博客
06-05 3510
当你拟合逻辑回归模型时，有很多方法可以显示结果。最为传统的方法是在表格中展示系数的摘要。但是由于逻辑回归曲线的弯曲性质，通过绘图显示拟合线，通常是一种更好的展示方式。典型的逻辑回归线图的主要缺点是它们通常不显示数据，因为会出现在 y 轴上过度绘图的现象。但是 包支持在绘制逻辑回归曲线时可以轻松地显示数据。阅读这篇文章，我假设你了解一些背景知识：逻辑回归R语言入门零基础-数据分析tidyverse入门 ...
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Huterox

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值