笔记：逻辑回归实践部分

最新推荐文章于 2024-07-25 22:42:05 发布
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本文探讨了逻辑回归在成绩录取预测中的应用，详细介绍了梯度下降算法的选取、停止策略及超参数调整方法，并通过实际案例展示了模型评估过程。

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逻辑回归 成绩录取预测案例

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  • TODO：
    • 梯度下降算法如何选取
    • 停止策略如何选取
    • 超参如何选取
    • 模型评估
逻辑回归的实例
JiangCaifu的博客
03-07 934
案例背景和目标 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data=pd.read_csv("creditcard.csv") print(data.head()) 样本不均衡解决方案 count_classes=pd.value_counts(data['Class'],sort=Tru...
用数据练习逻辑回归
小飞鸟
05-21 690
逻辑回归也被称为广义线性回归模型，它与线性回归模型的形式基本相同，最大的区别是它们的因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归，如果是二项分布，就是 Logistic回归。 Logistic回归虽然名字里带“回归”，但它实际上是一种分类方法，主要用于二分类问题。逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立相应的函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证这个求解的模型的好坏。 它的优点有： 速度快，适合二分类问题； 简单、易于理解，可以直接看到各个特征的权重； 能容易
【机器学习】逻辑回归小结
qq_32742009的博客
08-17 1389
之前对于LR的介绍已经不少了，有从LR的极大似然概率模型开始推导的，从极大似然开始推导可以得到我们常用的损失函数形式，接下来就可以利用梯度下降方法。也从最大熵模型推导了满足二项分布的LR模型Hypothesis函数来源，以及满足多项式分布的Softmax回归模型。 接下来对LR模型做一个总结。（参照面经等，以后可能会有补充……） 如何凸显你是一个对逻辑回归已经非常了解的人呢。那就是用一句话概...
第 6 课：逻辑回归LR与广义线性模型GLM开发实践 —— 笔记
莫安
07-01 462
二分类问题：逻辑回归广义线性模型（GLM）建模方法:线性回归回顾:步骤:
【隐私计算学习笔记】第六课：逻辑回归LR与广义线性模型GLM开发实践
最新发布
weixin_73939282的博客
07-25 1140
逻辑回归（LR）和广义线性模型（GLM）是统计学和机器学习中的重要工具，广泛用于解决预测和分类问题。逻辑回归专用于二分类问题，而广义线性模型则适用于更广泛的数据分布类型。逻辑回归是广义线性模型的一个特例，用于处理二分类问题，其中响应变量 Y YY 遵循二项分布，采用 Logit 链接函数。广义线性模型是一个统计框架，用于描述预测变量和响应变量之间的关系。响应变量的分布属于指数分布族。如果响应变量 Y YY 遵循泊松分布，适合的链接函数是自然对数： 主要支持：伯努利分布，泊松分布，伽马分布，威迪分布。用于
机器学习笔记：逻辑回归
望月思灵
10-10 1436
Sigmoid函数利用Sigmoid函数来求得回归系数 σ(z)=11+e−zσ(z)=\frac{1}{1+e^{-z}} 曲线图如下 x=0时，Sigmoid函数的值为0.5； x>0时，Sigmoid函数值大于0.5，x越大，函数值越接近1； x<0时，Sigmoid函数值小于0.5，x越小，函数值越接近0；为了实现逻辑回归分类器，在每个特征上都乘以一个回归系数，再把这些乘积相加
第八章《搞懂算法:逻辑回归是怎么回事》笔记
Mamong's blog
11-06 694
《从零开始：机器学习的数学原理和算法实践》搞懂算法:逻辑回归是怎么回事
【隐语笔记6】逻辑回归LR与广义线性模型GLM开发实践
yj1248805281的博客
06-24 1411
逻辑回归（LR）和广义线性模型（GLM）是统计学和机器学习中的重要工具，广泛用于解决预测和分类问题。逻辑回归专用于二分类问题，而广义线性模型则适用于更广泛的数据分布类型。逻辑回归是广义线性模型的一个特例，用于处理二分类问题，其中响应变量 YYY 遵循二项分布，采用 Logit 链接函数。广义线性模型是一个统计框架，用于描述预测变量和响应变量之间的关系。响应变量的分布属于指数分布族。如果响应变量 YYY 遵循泊松分布，适合的链接函数是自然对数： log⁡(μ)=η \log(\mu) = \eta log(μ
机器学习笔记(1) 逻辑回归
m0_45047025的博客
01-28 1014
机器学习笔记(1) 逻辑回归
吴恩达机器学习课程笔记：逻辑回归与神经网络多分类应用
资源摘要信息: "吴恩达老师《机器学习》课程中的课后习题3涉及到逻辑回归算法在解决多分类问题的应用，以及神经网络的相关知识。本资源包含了详细的代码注释，有助于理解如何使用逻辑回归和神经网络对特定数据集进行...
斯坦福机器学习课程笔记：正则化逻辑回归与实践应用
"这篇资源是一份关于机器学习的个人笔记，特别是聚焦于正则化的逻辑回归模型，基于斯坦福大学2014年的机器学习课程。笔记由黄海广整理，包含了课程概述、监督学习、无监督学习以及最佳实践等多个主题，并提供了案例...
AI实践之路：逻辑回归 Logistic Regression
Jhll97的博客
04-28 357
1.理论简述 首先逻辑回归实际用于分类，回归这个名字的由来我记得是最先发明/使用的统计学家在写的书/文章中将该方法称为什么什么回归，于是后来也就沿用了这一叫法。后面百度了下这位统计学家是David Cox。 面对分类任务时，统计学一种思想是利用概率进行分类，最基本的二分类中，可以认为，线性回归计算出的结果为数值型的， ...
深度学习实战笔记：从逻辑回归到深度信念网络
在深度学习中，逻辑回归也可以视为一个简单神经网络的输出层，当网络只有单个神经元时，它输出一个介于0和1之间的值，表示概率。 - **应用场景**：逻辑回归适用于文本分类、垃圾邮件识别等简单二分类问题。 - **优...
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Numpy之将矩阵拉成向量
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04-23 2万+
# 矩阵操作 # 将矩阵拉成向量 import numpy as np x = np.arange(10).reshape(2,5) print(x) y1 = x.ravel() y2 = x.flatten() print("y1: ",y1," y2: ",y2) print(x) """ 打印结果： [[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9]] y1: [0 1 2 3 4...
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前置： 影响shape形状的因素： 1.卷积核大小 2.stride步长 3.padding模式 公式： K – 卷积核数量 F – 卷积核大小 S – 步长 P – 外围填充的层数 运用 显然valid模式下，直接卷，不够就丢弃 我推导的valid模式下的计算方式(以 W 举例)： W2 = (W1 - F)/S + 1 SAME模式 如何确定P 利用公式1计算...
笔记 - tensorflow用法：二维张量与一维张量相加
chen_holy的博客
05-10 3963
import tensorflow as tf X = tf.constant([[1, 1], [1, 1]]) b = tf.constant([1, 2]) with tf.Session() as sess: print(sess.run(X+b)) """ [[2 3] [2 3]] 默认一维数组中每个数只会与 二维数组 中的对应 列 进行广...
笔记 - tensorflow用法：tf.nn.softmax的用法
chen_holy的博客
05-11 3749
思考 y_pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) """ softmax函数中输入是什么，输出是什么 """ 要理解输入输出是什么的先决条件：理解softmax的过程 softmax函数本质是一种非线性变化 ############## 占坑，下次更新用图说话 ################## import tensorflow as...
【微博客】scala语法笔记 spark toDF 的隐式转换
chen_holy的博客
04-24 3310
import spark.implicits._ 加上这段代码，调用toDF()的时候，编译器就会自动帮我们传入某些约定好的属性，节省代码
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