机器学习三 基于逻辑斯谛回归模型实现对mnist数据集的分类

最新推荐文章于 2025-08-05 19:25:24 发布
最新推荐文章于 2025-08-05 19:25:24 发布
阅读量178 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习
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/caoyitong/article/details/123738404
本文介绍了如何运用逻辑斯谛回归模型对MNIST数据集进行分类。首先，对数据进行预处理，包括归一化和二值化。接着，构建二项逻辑斯蒂回归模型，数据转为数组格式，并设定步长和迭代次数进行随机梯度下降优化，以极大化似然函数。最终，通过概率阈值判断预测结果。

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

原理分析：

 

代码分析：

逻辑斯谛

1.初始化数据

①对data数据转化为0-1浮点型 进行归一化处理

②将label值进行二值化

2.逻辑斯谛回归训练

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
李航《统计学习方法》第2版 第6章 Python编程逻辑斯谛回归与最大熵模型 实现mnist数据集分类
weixin_43646592的博客
11-17 788
（参考深度之眼dodo老师代码，代码注释中有老师博客地址） 逻辑斯谛回归模型（学习算法：梯度下降） # coding=utf-8 # Author:Dodo # Date:2018-11-27 # Email:lvtengchao@pku.edu.cn # Blog:www.pkudodo.com ''' 数据集：Mnist 训练集数量：60000 测试集数量：10000 ------------------------------ 运行结果： 正确率：98.91% 运行时长：59s
二项逻辑斯谛回归（Binomial Logistic Regression Model）—有监督学习方法、概率/非概率模型、生成/判别模型、线性模型、参数化模型、批量学习
nanxiaotao的博客
09-10 1058
二项逻辑斯谛回归（Binomial Logistic Regression Model）—有监督学习方法、概率/非概率模型、生成/判别模型、线性模型、参数化模型、批量学习
机器学习一 基于感知机模型实现对mnist数据集的分类
凌阳的博客
03-25 1732
原理分析 ①感知机 原理 设输入空间（特征空间）为 X ⊆ R ,输出空间为Y = { − 1 , + 1 } ，输入 x ∈ X为实例的特征向量 输出 y ∈ Y为实例的类别，由输入空间到输出空间的如下函数称为感知机 f(x) = sign(wx+b) 其中w和b为模型参数，w ∈ R n 称为权值，b ∈ R b称为偏置。sign是符号函数。 感知机模型有直观的几何解释：线性方程 w x + b = 0对应于分离超平面S,其中w为S...
基于MINST数据集做分类的机器学习项目
weixin_42875283的博客
01-05 1914
机器学习实战 机器学习的基础知识（已完成） 端对端的机器学习项目（已完成） 训练深度神经网络 使用TensorFlow自定义模型和训练 使用TensorFlow加载和预处理数据 使用卷积神经网络的深度计算机视觉 使用RNN和CNN处理序列 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理 使用自动编码器和GAN的表征学习和生成学习 强化学习 大规模训练和部署TensorFlow模型 文章目录机器学习实战前言一、MNIST二、训练二元分类器三、性能测量1、 使用交叉验证测量准确率2、 混淆矩阵3、精度和召回率4、
机器学习一 基于K近邻法算法实现对mnist数据集的分类
凌阳的博客
03-25 1345
原理解析： K近邻法算法 原理 K近邻法的含义就是k个最相近的“邻居”。将待测试的数据每个特征和训练样本数据的每个特征进行比较，然后提取k个最邻近的训练样本数据，统计这k个训练样本数据的分类标签，其中出现次数最多的标签所表示的类别就是待测试数据的类别。 算法：根据给定的距离量度方法（这里我们选择使用欧氏距离）在训练集T中找出与x最相近的k个样本点，并将这k个样本点所表示的集合记为Nk(x)； 欧式距离： 根据如下所示的多数投票的原则确..
KNN SVC CNN三种机器学习方法在MNIST上分类任务实现
Aman's Blog
12-18 1662
KNN SVC CNN在MNIST上分类任务实现 目录KNN SVC CNN在MNIST上分类任务实现数据集加载数据可视化数据集数据预处理Method 1 KNN进行调参画出Learning Curve画出Validation CurveMethod 2 SVC进行调参画出Learning CurveMethod 3 CNN调整学习率对比分析总结 数据集 MNIST包含各种手写数字图片，共有70000张图片，每张图片是一个28×28像素点的0-9的手写数字图片。 把784个像素点组成一个长度为784的一维数
【推荐收藏】【机器学习实战】分类（以MNIST为例）（挑战全网最全，没有之一，另附完整代码与加速库的使用）
热门推荐
惟忆
11-13 4万+
参照《机器学习实战》第二版 1、MNIST 本章使用MNIST数据集，这是一组由70000张手写的数字图片，每张图片都用其代表的数字标记。因此也被成为机器学习领域的“Hello World”：但凡有人想到了一个新的分类算法，都会想看看在MNIST上的执行结果。 1.1、下载 MNIST 素材 Scikit-Learn提供了许多助手功能来帮你下载流行的数据集，MNIST 也是其一： from sklearn.datasets import fetch_openml # 从 Scikit-Learn 0..
python 实现逻辑斯谛回归（logistic regression）
Big_Pai的博客
05-08 4965
有用请点赞，没用请差评。 欢迎分享本文，转载请保留出处。 logistic regression模型的原理可以参考这两篇博客： https://www.jianshu.com/p/4cf34bf158a1 https://blog.youkuaiyun.com/c406495762/article/details/77723333 这两篇博客在训练模型时采用的公式是： ，也就是代码中...
MNIST手写数字识别——逻辑斯谛回归多分类
许希律的博客
04-09 811
机器学习问题，三连问：模型？策略？算法？ ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Logistic Regression解决的是线性函数问题，其中，。 二分类：模型函数采用sigmoid函数。 ...
机器学习系统设计.
机器学习算法那些事
05-26 1345
前言：本文课件均来自Andrew Ng老师的machine learning公开课课程。 一、评价模型     评价模型的一种标准方法是把数据集随机分为训练集和测试集，训练集和测试集的样本比例是7:3，下面举例线性回归和逻辑回归的训练/测试步骤：   1.1  线性回归模型构建步骤 （1）最小化训练损失函数模型来得到参数theta，损失函数模型采用均方差表达式。 （2）用训练得到的模型...
【机器学习实战】使用SGD、随机森林对MNIST数据集实现多分类（jupyterbook）
在热爱技术的路上一直前行。
12-07 2598
4.2 数据标准化后
机器学习课程1——线性模型
WisdomXLH的博客
10-11 363
以书上P89页的西瓜数据3.0为例，分别通过编程实现对率回归与线性判别分析 以下是我的源代码实现： https://github.com/CleverXLH/machine-learning.git 1.对数几率回归 核心算法公式为：西瓜书P59 (3.27) (3.29) (3.30) (3.31) 2.线性判别分析 核心算法公式：西瓜书P61 (3.33) (3.39)...
机器学习,预测学生期末成绩的一个模型设计(线型回归)
穹妹纸的博客
06-30 2146
数据集来源 这个设计的数据集来源是从GIT上面获取的,通过训练集训练和测试集测试来生成多个线性模型，从而预测学生成绩,后来也找到了这个GIT项目的一个作者,该博主也写下了详细的代码说明 该博主的这篇文章 当然我整理了代码,我只采用了该博主的数据集,对于算法的运用则是我自己写的,下面摆上我的代码和该博主的源代码 我的源码 链接：https://pan.baidu.com/s/1iSy0-UNuqzOnFEqY9yfIKQ 提取码：yik3 该博主的源码 链接：https://pan.baidu.com/s/1
《模式识别与机器学习》课程设计
计算机小白
01-17 4529
数据集+完整代码+报告，私信获取（收费）
人工智能与机器学习课程设计
Ray_Songaaa的博客
07-11 1万+
笑脸识别，口罩识别一、人脸图像特征提取的各种方法（至少包括HoG、Dlib和卷积神经网络特征）1.HOG:(方向梯度直方图)2.Dlib:3.卷积神经网络(CNN):二、dlib安装与使用1.conda 换源2.更新conda3.创建新环境python3.6，名字叫tensorflow4.使用新环境5.安装cmake，boost，wheel，dlib==19.6.16.安装numpy7.pip 一些库8.安装dlib三、dlib笑脸识别四、口罩识别1.训练2.测试 一、人脸图像特征提取的各种方法（至少包括H
使用逻辑回归进行MNIST数据集分类
Graceguanguan的博客
03-01 3147
MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。 import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_s...
机器学习Python学习——逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）
m0_52868215的博客
11-22 7417
1. 基本概念 Logistic回归也是一种分类方法，用于两分类问题。其基本思想为：（1）寻找合适的假设函数，即分类函数，用以预测输入数据的判断结果；（2）构造代价函数，即损失函数，用以表示预测的输出结果与训练数据的实际类别之间的偏差；（3）最小化代价函数，从而获取最优的模型参数。 Logistics回归的目的是寻找一个非线性函数Sigmoid的最佳拟合参数，求解过程可以由最优化算法来完成。在最优化算法中，最常用的就是梯度上升算法，而梯度上升算法又可以简化为随机...
快速了解机器学习
wzdzgdf的博客
08-02 1015
机器学习是人工智能（AI）的核心分支，它让计算机能够通过数据 “自主学习” 并改进，而无需被明确编程。简单来说，机器学习的目标是构建能从经验（数据）中学习规律的模型，使其在新数据上做出准确预测或决策。
17day-人工智能-机器学习-分类算法-KNN
最新发布
2401_87710133的博客
08-05 771
knn算法全名叫做k-近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN），看到名字是不是能想到是算距离的，第一个k是指超参数的意思，就是可以认为设置的意思，这里是指最近的k个样本。
评论
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
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