机器学习 --- 逻辑回归

最新推荐文章于 2024-11-03 06:00:00 发布

Ssaty.

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文章标签：机器学习逻辑回归 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Junds0/article/details/122608717

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这篇博客深入探讨了逻辑回归的核心思想，包括损失函数和梯度下降原理。通过编程实例，介绍了如何利用Python实现逻辑回归算法，具体应用在癌细胞精准识别和手写数字识别上。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

第1关：逻辑回归核心思想

本关任务：根据本节课所学知识完成本关所设置的编程题。

#encoding=utf8
import numpy as np

def sigmoid(t):
    '''
    完成sigmoid函数计算
    :param t: 负无穷到正无穷的实数
    :return

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educoder 机器学习 --- 逻辑回归

木右加木就是木木

11-08

3175

第1关：逻辑回归核心思想 #encoding=utf8 import numpy as np def sigmoid(t): ''' 完成sigmoid函数计算 :param t: 负无穷到正无穷的实数 :return: 转换后的概率值 :可以考虑使用np.exp()函数 ''' #********** Begin **********# sig = 1/(1+np.exp(-t)) return sig #*********

机器学习与数据挖掘-educoder-实训作业（逻辑回归）

m0_64351669的博客

10-16

4315

机器学习与数据挖掘-educoder-实训作业（逻辑回归）

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机器学习--逻辑回归

weixin_45964434的博客

10-30

5309

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，回归的算法怎样解决分类问题呢？其实很简单，逻辑回归是将样本特征和样本所属类别的概率联系在一起，假设现在已经训练好了一个逻辑回归的模型为 f(x) ，模型的

EduCoder 机器学习 决策树

Alex

06-19

9382

决策树说通俗点就是一棵能够替我们做决策的树，或者说是我们人类在要做决策时脑回路的一种表现形式。本实训项目的主要内容是基于 python 语言搭建出决策树模型对数据分类，并使用 sklearn 的决策时模型对鸢尾花数据进行分类。第1关：什么是决策树任务描述相关知识引例决策树的相关概念编程要求测试说明任务描述本关任务：根据本节课所学知识完成本关所设置的选择题。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握决策树的相关基础知识。引例在炎热的夏天，没有什么比冰镇后的西瓜更能令人感到心旷神怡的了。现在我要去水果

头歌机器学习实训答案第1关：集成学习常用算法详解

qq_37615262的博客

06-21

3148

利用sklearn中的LogisticRegression()、RandomForestClassifier()来构建逻辑回归以及随机森林分类器。导入模型。调用逻辑回归LogisticRegression()函数。fit()训练。调用fit(x,y)的方法来训练模型，其中x为数据的属性，y为所属类型。predict()预测。利用训练得到的模型对数据集进行预测，返回预测结果。RandomForestClassifier()函数的使用与之相似。

头歌平台 --- 机器学习 --- 高斯混合聚类

weixin_62466306的博客

11-12

3829

头歌机器学习 --- 高斯混合聚类

逻辑回归(头歌)

m0_74304371的博客

05-27

1237

逻辑回归

头歌——机器学习（逻辑回归）

m0_73879806的博客

11-03

2366

其实很简单，逻辑回归是将样本特征和样本所属类别的概率联系在一起，假设现在已经训练好了一个逻辑回归的模型为 f(x) ，模型的输出是样本 x 的标签是 1 的概率，则该模型可以表示，p =f(x)。通常，我们先将数据输入到模型，从而得到一个预测值，再将预测值与真实值结合，得到一个损失函数，最后用梯度下降的方法来优化损失函数，从而不断的更新模型的参数 θ ，最后得到一个能够正确对良性细胞和癌细胞进行分类的模型。区别似然和概率的直接方法为，"谁谁谁的概率"中谁谁谁只能是事件，也就是，事件(发生)的概率是多少；

头歌启发式搜索算法参考答案

06-06

代码答案

机器学习——逻辑回归

04-26

完成一个逻辑回归的算法。其中data.npz是数据读取数据的方法为： data = np.load("data.npz") x_train, y_train, x_test, y_test = data["x_train"],data["y_train"],data["x_test"],data["y_test"] x_train为训练集特征,y_train为对应的训练集标签，x_test为测试集特征，y_test为对应的测试集标签，用训练集训练一个逻辑回归模型，要求在测试集上的测试精度达到90%以上。

机器学习-线性回归整理PPT

12-04

线性回归是一种基础且重要的统计学与机器学习方法，它用于预测一个连续数值型的输出变量，基于一个或多个输入变量。线性回归的核心思想是寻找一条直线（在一维情况下）或超平面（在多维情况下）来最好地拟合数据，这...

【头歌】神经网络学习之机器学习基础

qq_63142181的博客

11-28

7069

【头歌】神经网络学习之机器学习基础

机器学习：3.机器学习 --- 绪论

qq_45795586的博客

01-21

4520

第1关：什么是机器学习 1、下面哪种方法属于机器学习？ A、在猫狗分类问题中，先将猫与狗的特点总结出来，再告诉机器，如果符合猫的特点，则判定为猫，如果符合狗的特点，则判定为狗。 B、将大量名画的真品与赝品输入计算机，让计算机自己从数据中学习出一个模型用来判断是真品还是赝品。 C、让计算机通过对以往的房价数据进行分析，预测未来房价走势。 D、通过人为编写好代码，符合条件则判定为人脸，否则不是人脸，从而制作出人脸识别系统。 B C 第2关：机器学习的常见术语 1、以下是我们的一份数据集，则x32表示的是？

机器学习——线性回归（头歌实训）

HL031125的博客

03-22

9221

【头歌实训】代码、答案，机器学习——线性回归

机器学习之逻辑回归

weixin_43805050的博客

03-15

781

这本来是一篇超级细致的长文！结果文章快收尾的时候插入一张图片导致网页卡死，就试了刷新了一次(我记得我中途点过保存)，结果全都没了，我两个多小时的心血。。。。。。。想摔电脑。。。。。好，平复一下心情，打算在写一遍，仅简单陈列一下思路。。。。就不细写了 逻辑回归简介基于伯努利假设假设函数为sigmoid函数通过极大似然方法构建损失函数使用梯度下降算法进行参数的求解【每一项就暂...

头歌机械学习实训答案第1关：利用sklearn构建集成学习模型

qq_37615262的博客

06-21

3365

利用sklearn中的BaggingClassifier()、AdaBoostClassifier()、GradientBoostingClassifier()函数来构建Bagging、AdaBoost、GBDT集成分类器。base_estimator：object, default=None,适合于数据集的随机子集的基估计量,如果 None，则基估计量是决策树。n_estimators：int, default=10 训练基学习器（基本估计器）的个数。本次任务设置为500.

头歌实践平台：机器学习 --- 逻辑回归

最新发布

02-26

### 解决 Dify 和 Ragflow 部署时 Redis 容器冲突的方法在同一台服务器上同时运行多个应用程序可能会遇到资源分配上的挑战，特别是当这些应用依赖相同的后台服务（如Redis）。对于Dify和Ragflow共存于同一环境中的情况，主要问题是两者尝试使用相同名称或配置来创建各自的Redis实例[^1]。 #### 方法一：修改 Docker Compose 文件以区分命名空间和服务名通过调整 `docker-compose.yml` 文件可以有效地防止不同项目之间的容器相互干扰。具体来说： - 修改每个项目的 Redis 服务定义部分，确保它们拥有独一无二的服务名称。 ```yaml services: redis-dify: # 对应 Dify 的 Redis 实例 image: "redis" container_name: redis_dify_container redis-ragflow: # 对应 Ragflow 的 Redis 实例 image: "redis" container_name: redis_ragflow_container ``` 这样做不仅能够避免直接的名称碰撞，还使得管理更加清晰明了[^2]。 #### 方法二：设置独立网络并指定外部链接为了进一步增强隔离度，可以在各自的应用程序中为 Redis 设置不同的虚拟网络，并允许跨网通信仅限必要的连接。这可以通过在 docker-compose 中添加自定义网络实现: ```yaml networks: default: external: name: my_custom_network services: app-service-name: networks: - default environment: REDIS_HOST: redis_external_service_name ... ``` 这里的关键在于给定唯一的名字给各个应用所使用的 Redis 资源，并且通过环境变量等方式告知各应用其对应的 Redis 主机地址。 #### 方法三：利用端口映射解决潜在冲突如果上述两种方式仍未能彻底解决问题，则考虑更改默认监听端口号也是一个不错的选择。例如，默认情况下 Redis 使用的是6379端口；那么可以让其中一个应用指向另一个未被占用的高编号端口作为替代方案。 ```bash version: '3' services: redis-alt-port: image: redis ports: - "6380:6379" # 将主机的6380端口映射到容器内的6379端口 ``` 以上措施结合起来可以帮助消除由于共享基础设施而导致的竞争状况，从而保障两个系统的稳定性和可靠性。