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我也要
使用的一些变量，类别标签向量
y
，数据集样本矩阵
那么我们的目标就是损失(代价)函数cost function(lost function)最小化，也就是
f=eTe
最小，进一步地，也就是似然函数最大
−12eTe
最大，
f(W) = argmaxω ∈ W = −12eTe = −12(y−XW)T(y−XW) = −12(yTy−yTXW−WTXTy+WTXTXW)
则梯度为，
马疝病数据集（horseColic）
包含训练集（299条）和测试集（67条）数据
机器学习(二)逻辑斯特回归
逻辑斯特回归推导
从零搭建：基于Matlab/Simulink与FlightGear的飞行器实时可视化仿真平台
本文详细介绍了如何从零搭建基于Matlab/Simulink与FlightGear的飞行器实时可视化仿真平台。通过环境准备、模型部署、接口配置及联合仿真等步骤，帮助用户快速掌握飞行器仿真的核心技术，实现高效的三维可视化与实时数据交互。
逻辑斯谛回归（Logistic回归）最详解
Logistic回归学习思路 一.逻辑回归模型的原理与定义（主要思想） 逻辑斯谛回归是经典的分类方法，它属于对数线性模型，原理是根据现有的数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。（主要思想） 定义： 在线性回归模型的基础上，使用Sigmoid函数，将线性模型的结果压缩到[0,1]之间，使其拥有概率意义，它可以将任意输入映射到[0,1]...
农业杂草检测——棉花杂草数据集
然后将本层13×13的特征图谱经过×2上采样扩充到26×26，并与上层中26×26的特征图谱拼接，得到新的26×26的特征图谱，在该特征尺度上进行第二次预测，此时得到的特征图谱是相对输入图像16倍下采样，具有中尺度感受野，适合检测中等尺度对象；通过目标检测，能够及时清除杂草，减少病虫害的滋生和传播，保障棉花的健康生长，并有助于降低生产成本。对于地膜覆盖的棉田，由于膜内耕作层土温高、底墒好，杂草出苗早而集中，一般覆膜后5 - 7天杂草陆续出土，在墒情好的情况下，15天左右即形成出土高峰。
解决Qt平台插件初始化失败：This application failed to start because no Qt platform plugin could be initialized
本文深入解析了Qt应用程序启动时常见的‘platform plugin’初始化失败报错，指出其核心在于环境变量冲突或多版本Qt共存导致的插件路径混乱。文章提供了从环境变量检查、路径调整到文件补全的完整解决方案，并给出了使用windeployqt工具等预防性开发实践，帮助用户和开发者彻底解决这一经典问题。
机器学习（四）——逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）
机器学习（四）——逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）一、算法简介1.1 概念二、Logistic回归理论推导2.1 Logistic回归2.1.1 参数向量θ2.2 梯度上升算法 一、算法简介 1.1 概念 Logistic回归是分类方法，它利用的是Sigmoid函数阈值在[0,1]这个特性。Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。其实，Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(Discriminative Model)。
如何搭建一个vue项目(完整步骤)
查看版本的两种方式 出现版本号则说明安装成功（最新的以官网为准） 这里注意：安装vue-cli对node.js的版本是有要求的 装的两种方式：输入cmd命令 查看安装的版本（显示版本号说明安装成功） 如果你原来有版本或者版本比较低，可以升级...
逻辑斯蒂回归
逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）是一个非常经典的算法，虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。因为通过逻辑回归模型，我们得到的计算结果是0-1之间的连续数字，可以把它称为“可能性”（概率）,然后，给这个可能性加一个阈值，就成了分类。逻辑回归因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。
新手必看：CiscoPacket Tracer从零搭建局域网（含ARP协议详解）
本文为网络新手提供了一份使用Cisco Packet Tracer从零搭建局域网的详细指南。通过构建基础网络拓扑、配置IP地址，并深入剖析ARP协议的工作原理，帮助读者理解IP地址与MAC地址的映射关系，掌握局域网通信的核心机制。
C#图表开发避坑指南：Chart控件的Series和Points属性详解
本文深入解析C#图表开发中Chart控件的Series和Points核心属性，提供避坑指南。详细阐述了Series的数据序列管理、Points的高效操作与空值处理，以及多Series与ChartArea的协同配置，帮助开发者避免常见错误，实现稳定、高性能的数据可视化应用。
《机器学习中的数学》——逻辑（斯特）回归
目录摘要问题分析总结与链接 摘要 逻辑斯特回归同样属于监督学习，说到回归一般指的是对连续值的预测，这里的逻辑斯特回归用来解决分类问题，此篇博客主要以二分类为例子分析。 例子如下： 横坐标表示肿瘤大小，纵坐标表示是否为恶性肿瘤。 可以看到线性回归得到的一条直线中加上一个阈值（大于某一值取正样本，反之取负样本）可以对这8个样本点有一个比较明确的分类，如下如图： 但是这个方法对噪声点很敏感，如果我们增...
2023年GESP12月认证C++五级真题解析
例如，如果a＝4，那么4是最⼩的幸运数，而1不是，但我们可以连续对1做3次＋1操作，使其变为4，所以我们可以说，1幸运化后的结果是 4。【题目大意】给一个完全平方数的标准，推导出哪些是超级幸运数，然后判断N个数字中，哪些是超级幸运数，是的输出“lucky”，不是的输出离该数字最近的比它大的数字。前一个数字，下标是j的数字是偶数，后面的数字下标是j+1的是奇数，按照要求，偶数在奇数的后面，要交换。A函数时间复杂度是O(n/2)，B函数算法是O(sqrt(n))，大部分情况后者是优的，值更小。
利用AdaBoost对马疝病数据集（horseColic）进行分类预测
利用AdaBoost对马疝病数据集（horseColic）进行分类预测
软件需求规格说明书（SRS）深入解析
摘要： SRS（软件需求规格说明书）是定义系统功能、性能与接口的核心文档，为开发、测试、项目管理提供依据。标准结构包括引言、总体描述、功能/非功能需求、接口等模块。撰写需确保清晰、可验证、无歧义，避免模糊术语。示例展示学生注册模块的需求写法，强调性能与安全性要求。推荐使用Confluence、StarUML等工具辅助编写，交付时需包含主文档、原型图及需求跟踪矩阵。SRS应兼具技术性与管理性，作为沟通桥梁和验收标准。
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
机器学习（四）------逻辑斯特回归
1.LR的原理： 逻辑回归模型 虽然逻辑回归姓回归，不过其实它的真实身份是二分类器。介绍完了姓，我们来介绍一下它的名字，逻辑斯蒂。这个名字来源于逻辑斯蒂分布： 逻辑斯蒂分布 设X是连续随机变量，X服从逻辑斯蒂分布是指X具有下列的分布函数和密度函数： ...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
逻辑斯蒂回归（logistic regression）原理小结
1. 模型函数 2. 损失函数 3. 学习算法 4. 加正则项的逻辑斯蒂回归 5. 二分类 vs 多分类
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
逻辑斯谛回归（Logistic Regression）：函数、模型及其理论内涵
逻辑斯谛回归（Logistic Regression）【又名逻辑回归，对率回归，对数几率回归】：函数、模型及其理论内涵 逻辑斯谛函数（logistic function）【即sigmoid函数】：函数形式的来源 逻辑斯谛函数的形式为： h(z)=11+exp(−z)h(z)=11+exp(−z) h(z) = \frac{1}{1+exp(-z)} 这个函数形式的产生和来历实际上...
【机器学习】逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）详解
引言 LR回归，虽然这个算法从名字上来看，是回归算法，但其实际上是一个分类算法，学术界也叫它logit regression, maximum-entropy classification (MaxEnt)或者是the log-linear classifier。在机器学习算法中，有几十种分类器，LR回归是其中最常用的一个。 logit和logistic模型的区别: 二者的根本区别在于广义...
逻辑斯蒂回归（Logistic）
一、线性回归 1、线性回归的概念 如果特征值之间存在线性关系就可以使用线性回归建模对其预测结果。 （1）函数模型 （2）最小二乘法求解 何为最小二乘法，其实很简单。我们有很多的给定点，这时候我们需要找出一条线去拟合它，那么我先假设这个线的方程，然后把数据点代入假设的方程得到观测值，求使得实际值与观测值相减的平方和最小的参数。对变量求偏导联立便可求。 如果矩阵不满...
机器学习笔记之（3）——Logistic回归（逻辑斯蒂回归）
其实最直观的线性分类器应该是逻辑斯特回归吧哈~本博文为逻辑斯特回归的学习笔记
✅一文搞懂逻辑回归（Logistic Regression）
关键词：分类算法、Sigmoid、概率、线性决策边界
算法之逻辑斯蒂回归（Logistic regression）
本文详细介绍了逻辑斯蒂回归，并从理论上论证了从线性回归到逻辑斯蒂回归，详细描述了对数几率，最大似然估计，逻辑斯蒂回归的损失函数，并有算法的python代码
机器学习（14）---逻辑回归（含手写公式、推导过程和手写例题）
1. 逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，属于机器学习中的监督学习。其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（当然也可以解决多分类问题）。2. 二分类问题只有两个类别。对于类别我们通常称为正类（positive class）和负类（negative class）。
RNN(LSTM)数据形式及Padding操作处理变长时序序列dynamic_rnn
Summary RNN 样本一样，计算的状态值和输出结构一致，也即是说只要当前时刻的输入值也前一状态值一样，那么其当前状态值和当前输出结果一致，因为在当前这一轮训练中权重参数和偏置均未更新 RNN的最终状态值与最后一个时刻的输出值一致 输入数据要求格式为，shape=(batch_size, step_time_size, input_size),那么，state的shape=(batch_s...
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