3.3.logistic & sofrmax葡萄酒质量检测 demo

最新推荐文章于 2022-09-13 16:27:28 发布
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博客围绕葡萄酒检测展开，涉及Logistic和Softmax相关内容，可能是利用这两种方法进行葡萄酒检测的演示，属于信息技术中数据分析或机器学习领域。

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葡萄酒质量检测
m0_68858590的博客
06-04 565
【代码】葡萄酒质量检测。
逻辑回归分类器(linear_model.LogisticRegression)
m0_50572604的博客
11-09 6418
文章目录前言逻辑回归分类器(linear_model.LogisticRegression)1. 二元逻辑回归的损失函数2. 重要参数penalty & C2.1 正则化下面建立两个逻辑回归，来看一下L1正则化和L2正则化：1.导入库2. 导入数据3. 建立L1,L2两个正则化的实例化并训练4. 逻辑回归的重要属性coef_：查看每个特征所对应参数5. 使用学习曲线查看2.2 逻辑回归中的特征工程总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术.
UCI机器学习社区的葡萄酒品质评估数据.zip
06-19
UCI机器学习社区的葡萄酒品质评估数据，包含三个文件：winequality-red.csv、winequality-white.csv、以及winequality.names。其中，前两个csv文件为白葡萄酒和红葡萄酒的样本数据，最后一个维数据的说明文件。
分析葡萄酒化学成分及Logistic回归预测葡萄酒口感
weixin_47603049的博客
09-13 1190
分析葡萄酒化学成分及预测葡萄酒口感——实现Logistic回归并与随机森林算法对比
[机器学习笔记] 用Python分析：红葡萄酒质量分析（数据探索）
梅森上校的博客 业精于勤荒于嬉，形成于思毁于随。
04-05 1万+
用Python分析：红葡萄酒质量分析（数据探索） 数据集：winemag-data_first150k.csv 先来导入数据 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm import stat...
红酒、白酒质量数据集，可作为机器学习中的数据挖掘数据库
02-01
红酒、白酒质量数据集，可作为机器学习中的数据挖掘数据库 (Red wine, white wine quality data sets can be used as data mining machine learning database) 文件列表： Wine Quality Data Set\wine quality-red.xls Wine Quality Data Set\wine quality-white.xls Wine Quality Data Set\winequality-red.csv Wine Quality Data Set\winequality-red.txt Wine Quality Data Set\winequality-white.csv Wine Quality Data Set\winequality-white.txt Wine Quality Data Set\winequality.names Wine Quality Data Set
2d-logistic-regression-demo.rar_2d Logistic_2d-logistic_DEMO_Log
09-24
1. 数据集：在2D Logistic Regression Demo中，我们可能有一个包含两个特征的训练集，每个样本都有对应的标签（0或1）。 2. 模型训练：使用梯度下降法或牛顿法等优化算法，找到最佳的β参数，使模型在训练集上的...
精选资源
machine-learning-projects:使用知名的UCI数据集上的回归来预测葡萄酒质量
05-03
机器学习回归项目 使用的著名UCI数据集来预测葡萄酒质量。
一、回归——sklearn.linear_model.LogisticRegression官方文档
Nicole的博客
06-07 3995
1.logistic回归 logistic回归可以用于概率预测、分类等。 2.sklearn.linear_model.LogisticRegression函数参数 LogisticRegression(penalty=’l2’, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_wei...
逻辑回归原理及sklearn.linear_model.LogisticRegression的参数说明
MR_Trustin的博客
07-25 3775
一）逻辑回归原理 逻辑回归（Logistic Regression），是一种用于二分类（binary classification）的算法。和前面讲的支持向量机一样，也可以可以通过搭建多个二分类器进行多分类。 逻辑回归的底层基于线性回归。通过输入的样本数据，基于多元线性回归模型求出线性预测方程： 图一 通过线性回归方程返回的是连续值，不可以直接用于分类业务模型，所以急需一种方式使得将连续的预测值...
wine-quality:该项目使用机器学习来分析葡萄酒质量数据
03-26
葡萄酒品质 该项目使用机器学习来分析葡萄酒质量数据。
数据挖掘红酒分类实验报告及代码.zip
07-06
一份基于红酒数据集的分类方法对比的实验报告，关联机器学习与数据挖掘，采用朴素贝叶斯与线性逻辑回归方法进行比较
逻辑回归分类鸢尾花和红酒等级，源码和数据
11-29
使用逻辑回归分类鸢尾花和红酒等级，包括源码、训练数据和测试数据
机器学习葡萄酒质量_通过数据和机器学习制作出更好的啤酒和葡萄酒
weixin_26720761的博客
09-09 2492
机器学习葡萄酒质量 带GPS的狗，电子鼻和可倾倒完美啤酒的机器人 (GPS-Wearing Dogs, an Electronic Nose, and a Robot That Pours the Perfect Beer) Bushfires in Australia are as commonplace as kangaroos and koalas. A hot, dry climate r...
机器学习入门级实例——针对葡萄酒质量进行建模
weixin_43434202的博客
11-06 1万+
数据背景 本文数据取至于UCI——欧文大学机器学习数据库，是一个免费且十分好用的数据库，在学习机器学习时会接触一个基础的数据集——鸢尾花，就是欧文大学提供的，本文就是在一个名叫葡萄酒品质的数据集的基础上进行建模 附上数据链接：数据集 该数据集一个优点就是可以适用于分类和回归两种算法进行不同的建模，但是目的都为了预测葡萄酒的品质 本文利用KNN、决策树、随机森林对数据进行建模 数据处理 库与工具 i...
uci数据集_有关葡萄酒质量的数据分析
weixin_39719585的博客
11-18 5203
将会使用NumPy 、 Pandas 以及 Matplotlib 做具体分析。一、数据来源来自 UCI 机器学习实验室的葡萄酒质量数据集：Wine Quality Data Set​archive.ics.uci.edu数据集是关于红葡萄酒样品的物理化学性质和质量等级。二、数据集介绍有两个数据集，提供了有关葡萄牙“青酒”的红葡萄酒和白葡萄酒变体的样本信息。每种样本都由专家做了质量评级，并进行了理化...
机器学习案例之Python中通过RF预测红酒质量
提莫君的博客
03-29 1万+
通过RF预测红酒质量 从UCI上获取到了一份winequality的数据来作为小练习的数据源 https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine ，想通过红酒的特征来预测红酒的质量。最后通过随机森林和集成学习的方法，将预测的正确率提升到了90%。 数据集信息： 这些数据是对意大利同一地区种植的葡萄酒进行化学分析的结果，这些葡萄酒来自三个不同的品种。该分析确定...
Logistic回归----葡萄酒案例
zenghongju的博客
03-31 4956
import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import warnings from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV # 逻辑回归模型 from sklearn.linear_mod...
Python机器学习实战项目--预测红酒质量（超详细）
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weixin_40941966的博客
06-28 2万+
用Scikit-Learn（sklearn）建立模型1 环境搭建 Python 3+NumPy+Pandas+Scikit-Learn (sklearn)2 导入库和模块Numpy是比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多的一种开源的数值计算扩展。NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及...
torch.logistic
09-11
torch.logistic函数是PyTorch中的一个数学函数，用于计算输入值的逻辑函数（也称为sigmoid函数）。它将输入值映射到0到1之间的范围，并常用于二分类问题的概率估计。具体表达式为： torch.logistic(x) = 1 / (1 + ...
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