Logistic regression -binary classification

最新推荐文章于 2025-02-14 06:55:03 发布
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博客聚焦于梯度下降公式推导，梯度下降是信息技术领域重要算法，在机器学习等方面应用广泛，公式推导对理解和运用该算法有重要意义。

梯度下降公式推导：
梯度下降公式推导

Logistic Regression - Multi-class classification: One-vs-all
王彩旗的技术博客
03-25 1037
摘要: 本文是吴恩达 (Andrew Ng)老师《机器学习》课程，第七章《logistic回归》中第52课时《多分类》的视频原文字幕。为本人在视频学习过程中记录下来并加以修正，使其更加简洁，方便阅读，以便日后查阅使用。现分享给大家。如有错误，欢迎大家批评指正，在此表示诚挚地感谢！同时希望对大家的学习能有所帮助。 In this video, we’ll talk about how to g...
深入解析scikit-learn中的LogisticRegression及其应用
2402_85762143的博客
07-24 1128
逻辑回归是一种线性模型，用于预测二元分类问题中的概率。尽管名字中包含“回归”，但它实际上是一种分类算法。逻辑回归通过使用逻辑函数（如Sigmoid函数）将线性方程的输出映射到0和1之间，从而将线性回归的结果转换为概率。
Binary classification
01-05
Binary classification ELM matlab Command: diabetes_mean
Logistic Regression to do Binary Classification
Bright
12-13 1534
使用theano编写Logistic Regression程序，进行二分类，初学者可以参考。
binaryClassification
06-25
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2.1 二分类(Binary Classification)
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这周我们将学习神经网络的基础知识，其中需要注意的是，当实现一个神经网络的时候，我们需要知道一些非常重要的技术和技巧。例如有一个包含个样本的训练集，你很可能习惯于用一个for循环来遍历训练集中的每个样本，但是当实现一个神经网络的时候，我们通常不直接使用for循环来遍历整个训练集，所以在这周的课程中你将学会如何处理训练集。 另外在神经网络的计算中，通常先有一个叫做前向暂停(forward pause)或叫做前向传播(foward propagation)的步骤，接着有一个叫做反向暂停(backward pau
二分分类（Binary Classification）
小郑在路上
03-07 3636
2.1 二分分类（Binary Classification） logistic 回归是一个用于二分分类的算法， 1. 问题 这是一个二分分类问题的例子： 假如有一张图片作为输入，要想输出识别此图的标签； 如果是猫输出1，非猫则输出2； 以y来表示输出的结果标签； （1）一张图片在计算机中是如何表示的？ 计算机要保存一张图片，要保存三个独立矩阵，分别对应红，绿，蓝三个颜色通道； 如果输入图片是64 x 64 像素（pixels）的，就有3个64 x 64的矩阵，分别对应rgb三种像素的亮
Binary-classification-model-comparison:几种模拟数据集上几种二进制分类器的比较
03-13
"Binary-classification-model-comparison"项目提供了一个全面的分析，通过在多种模拟数据集上对比不同的二进制分类器来帮助我们理解各种算法的性能。在这个实验中，作者使用了Jupyter Notebook作为交互式数据分析和...
def accuracy(y_pred, y_test): return np.sum(y_pred==y_test)/len(y_test) # create 3 classifiers, one for each dummy target classifier0 = LogisticRegression() classifier1 = LogisticRegression() classifier2 = LogisticRegression() # ----- train classifiers for each binary dummy target ----- # --- Binary classification problem 1 --- print("Binary classifier 1:") classifier0.fit(X_train , Y_train0) y_pred0 = classifier0.predict(X_test) print("real :",Y_test0) print("predicts: ",y_pred0) print("--------------") # --- Binary classification problem 2 --- print("Binary classifier 2:") classifier1.fit(X_train , Y_train1) y_pred1 = classifier1.predict(X_test) print("real :",Y_test1) print("predicts: ",y_pred1) print("--------------") # --- Binary classification problem 3 --- print("Binary classifier 3:") classifier2.fit(X_train , Y_train2) y_pred2 = classifier2.predict(X_test) print("real :",Y_test2) print("predicts: ",y_pred2) print("--------------") # -------------------- ONE VS ALL --------------------- total_pred = np.array([y_pred0, y_pred1, y_pred2]) # take the max from each probability obtained from each classifier, and create an array with their indices: multi_pred = np.argmax(total_pred,axis=0) print(multi_pred) # compare the indices with the value of the target variable to get accuracy: acc = accuracy(multi_pred, Y_test_all) print(acc)请一行一行的解释代码
06-11
classifier0 = LogisticRegression() classifier1 = LogisticRegression() classifier2 = LogisticRegression() ``` 这里定义了三个逻辑回归分类器，分别用于三个二元目标分类问题的训练。 ``` print("Binary ...
logistic regression
08-08
1. 选择 Analyze → Regression → Binary Logistic，打开 Logistic Regression 对话框。 2. 选择因变量 Y 进入 Dependent 框内，将自变量选择进入 Covariates 框。 3. 在 Method 框内选择自变量的筛选策略，例如，...
C2 - week2 - part1 二分类 Binary Classification
apple_52071864的博客
04-30 1093
本节，我们将讨论神经网络中的一个典型问题——二分类问题
吴恩达老师DeepLearning系列课程最详细学习笔记之7—二分类Binary Classification
james9668的博客
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教程是本人学习吴恩达老师DeepLearing系列课程中整理的最为详细的学习笔记。学习视频主要来自B站[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibili?，以及DeepLearning官方网站Deep Learning by deeplearning.ai | Coursera。该系列课程总共有180多个，我会将学习笔记陆续分享出来，为有兴趣深度学习的同仁提供便利。再次由衷感谢吴恩达老师的精彩讲解和无私奉献！ 特别说明：图片来源于吴恩达老师视频截图。 欢迎回来。本周
深度学习2.1二分类(Binary Classification)
qq_41415238的博客
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二分类-深度学习2.1-吴恩达老师课程介绍案例符号定义 介绍 当实现一个神经网络的时候，我们需要知道一些非常重要的技术和技巧。例如有一个包含mmm个样本的训练集，你很可能习惯于用一个for循环来遍历训练集中的每个样本，但是当实现一个神经网络的时候，我们通常不直接使用for循环来遍历整个训练集，所以在这周的课程中你将学会如何处理训练集。 另外在神经网络的计算中，通常先有一个叫做前向暂停(forward pause)或叫做前向传播(foward propagation)的步骤，接着有一个叫做反向暂停(backw
吴恩达深度学习Deep Learning学习笔记（2）-----Binary Classification
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二分分类的定义 输出为对或错，是或否等，即用1和0表示，在二分分类的问题中，我们的最终目标是训练出一个分类器classifier，如下图为例，它以图片的特征向量x为输入，预测输出的结果标签y是1还是0。 样本集的建立 对于每一个样本的输入向量x，最好建立成列向量。对于很多样本构成的样本集矩阵，应该是按照列向量堆叠的形式构成，这样的约定规则会使构建过程简单很多。用shape可以查看他们的维度。 解决二分分类问题的方法-----逻辑回归Logistic Regression 根据机..
Binary classification - 聊聊评价指标的那些事儿【实战篇】
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分类问题就像披着羊皮的狼，看起来天真无害用起来天雷滚滚。比如在建模前你思考过下面的问题么？ 你的分类模型输出的概率只是用来做样本间的相对排序，还是概率本身？ 你的训练数据本身分布如何是否存在Imbalanced Sample？ 要是您都想到了拜拜
Binary classification - 聊聊评价指标的那些事儿【回忆篇】
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07-01 504
在解决分类问题的时候，可以选择的评价指标简直不要太多。但基本可以分成两2大类，我们今分别来说道说道 基于一个概率阈值判断在该阈值下预测的准确率 衡量模型整体表现（在各个阈值下）的评价指标 在说指标之前，咱先把分类问题中会遇到的所有情况简单过一遍。36度的北京让我们举个凉快一点的例子-我们预测会不会下雨！横轴是预测概率从0-1，红色的部分是没下雨的日子（负样本），蓝色的部分是下雨的日子（正样本）...
Keras-6 IMDB, a binary classification example
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Classifying movie reviews: IMDB, a binary classification example 这个例子整理自《Deep Learning with Python》 3.4节 完整代码在这里 0.探索数据 from keras.datasets import imdb from keras import models from keras imp
【学习笔记*二分类*Binary Classification】
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·在神经网络的计算中，通常先有一个叫做前向暂停(forward pause)或叫做前向传播(foward propagation)的步骤，接着有一个叫做反向暂停(backward pause) 或叫做反向传播(backward propagation)的步骤。 ·逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法。 ·一张图片在计算机中是如何表示的：为了保存一张图片，需要保存三个矩阵，它们分别对应图片中的红、绿、蓝三种颜色通道，如果你的图片大小为64x64像素，那么你就有三个规
【Logistic Regression】机器学习中的基础分类模型
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02-14 850
范围，从而将问题转化为概率预测，适用于二分类问题。通过最小化该损失函数，可以优化模型参数，使预测结果更接近真实情况。为了训练逻辑斯蒂回归模型，需要定义一个损失函数来衡量模型预测与真实标签之间的差异。Sigmoid 函数将线性回归的输出结果压缩到 0 和 1 之间，因此它非常适合表示概率。线性回归预测的是一个连续值，而逻辑斯蒂回归预测的是概率值，通常用于分类任务。与线性回归不同的是，逻辑斯蒂回归通过。区间，从而输出一个概率值，表示事件发生的可能性。与线性回归不同，逻辑斯蒂回归的损失函数使用。
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