Logistic Regression & linear classification

最新推荐文章于 2024-06-05 10:44:52 发布
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机器学习笔记04：逻辑回归(Logistic regression)、分类(Classification)
请叫我AXin
04-28 1万+
我们已经大概学习了用线性回归（Linear Regression）来解决一些预测问题，详见： 1.《机器学习笔记01：线性回归(Linear Regression)和梯度下降(Gradient Decent)》 2.《机器学习笔记02：多元线性回归、梯度下降和Normal equation》 3.《机器学习笔记03：Normal equation及其与梯度下降的比较》 面对一些类似回归
【sklearn学习】linear regression & logistic regression
ro_ran的博客
12-15 1111
linear regression from sklearn.linear_model import LinearRegression # 导入线性回归模型 model = LinearRegression() # 定义模型 model.fit(X_train, y_train) # 训练模型 print("输出参数w：",model.coef_) # 输出模型参数w print("输出参数b：",model.intercept_) # 输出参数b polynomial regression np.ran
线性回归与逻辑回归 (logistic regression and linear regression)
学习笔记
08-06 563
线性回归一般用于数据预测，预测结果一般为实数。逻辑回归一般用于分类预测，预测结果一般为某类可能的概率。线性回归 Step 1: Model Step 2: Goodness of Function Step 3: Gradient Descent How's the results? Model Selection Back to step 1: Redesign the Model Back top step 2: Regularization Regularization 逻辑回归 理想中定义分类任务的
Logistic Regression & Least Square Probability Classification
止于至玄
04-08 1298
Logistic Regression & Least Square Probability Classification1. Logistic RegressionLikelihood function, as interpreted by wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Likelihood_function plays one of the...
Linear Regression & Logistic Regression
weixin_43480902的博客
09-24 744
Linear Regression & Logistic Regression Keywords List keywords you may encounter when exploring LR(Logistic Regression), or a bigger concept – ML(machine learining)： 监督学习 损失函数 梯度下降 学习率 激活函数 神经网络 Let’s kick off with Linear Regression let’s dive into tod
【sklearn中LinearRegression，logisticregression函数及其参数】
武帝为此的博客
06-05 1708
本文将介绍sklearn库中和函数及其参数配置。线性回归和逻辑回归是机器学习中两种基本且重要的算法，广泛应用于回归和分类问题中。
使用Logistic Regression进行文本分类
bitcarmanlee的博客
04-06 4432
1.文本格式 sentence,label 游戏太坑，暴率太低，太克金，平民不能玩,negative 让人失望,negative 能解决一下服务器问题？网络正常老掉线，换手机也一样。。。,negative 期待,positive 一星也不想给，这特么简直龟速，炫舞老年版？,negative 衣服不好看游戏内容无特色，界面乱糟糟的,negative 喜欢喜欢,positive 从有了这个手游就一直玩，很喜欢呀，希望更多漂漂衣服,positive 因违反评价条例规定被折叠,negative 2.数据预处理过程
week three知识点总结——logistic regression & regularization
weixin_41338279的博客
06-29 384
昨天把week three的内容和测试都做完了，编程部分必须
线性回归（Linear Regression）和逻辑回归（Logistic Regression）
热门推荐
Yemiekai的博客
07-25 1万+
1 线性回归（Linear Regression） 1.1 建立问题 举个例子，你有这样一组数据：波特兰市的城市住房价格的数据，不同尺寸的房子对应不同的售价。 现在你有个朋友想要卖房子，他的房子是1250平方英尺，大概能卖多少钱？ 我们可以根据这组数据，建立一个模型，然后用这组数据集去拟合模型。拟合完毕后，输入1250，它就会告诉你朋友能卖多少钱。 看起来这组数据似乎分布在一条直线附近： 好，只要找到这条直线的方程，你就能根据面积来预测房价了。（在这个例子里，直线方程就是我们要拟合的模型） 如何找到直线
人工智能笔记2---线性回归&逻辑回归Linear Regression & Logistic Regression
qq_45348785的博客
02-25 299
人工智能 线性回归 逻辑回归
Logistic_Classification_regressionlogistic_logisticregression_
10-01
2. **模型构建**：在Scikit-Learn中，使用`sklearn.linear_model.LogisticRegression`类创建逻辑回归模型。你可以设置不同的参数，如正则化强度（C）、解决过拟合的正则化类型（penalty）、优化算法（solver）等。 ...
【Stanford机器学习笔记】3-Logistic Regression for Classification
学习笔记
04-29 1605
【Stanford机器学习笔记】3-Logistic Regression for Classification
使用Nginx实现负载均衡配置详解.doc
最新发布
08-12
使用Nginx实现负载均衡配置详解.doc
无线电能传输LCC-S拓扑的MATLAB Simulink仿真：滑模控制与PI控制效能对比 无线电能传输
08-12
基于LCC-S拓扑的无线电能传输系统的MATLAB Simulink仿真模型，重点比较了滑模控制和PI控制方法的效果。文中首先描述了系统的硬件构成，包括两电平H桥逆变器、LCC补偿网络以及不可控整流桥。接着，作者通过MATLAB RF Toolbox确定了LCC参数组合，确保系统能在85kHz附近形成低阻抗通路。对于滑模控制，作者展示了具体的S函数实现及其关键参数设定，如滞环宽度的选择。而对于PI控制，则使用了Simulink自带的PID模块并进行了参数优化。最终，通过对负载阶跃响应、开关噪声频谱等方面的对比，得出滑模控制在响应速度上有显著优势，但也存在高频毛刺的问题。此外，还讨论了H桥死区时间设置对系统性能的影响。 适合人群：从事电力电子、无线充电技术研发的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要评估不同控制方法在无线电能传输系统中表现的研究项目，帮助选择最优控制策略以提高系统性能。 其他说明：附带的文章有助于深入理解仿真模型的设计思路和具体实现细节。
基于开源大模型的教学实训智能体软件，基于 Vue3+TypeScript 开发，帮助教师生成课前备课设计、课后检测问答，提升效率与效果，提供学生全时在线练习与指导，实现教学相长 .zip
08-12
基于开源大模型的教学实训智能体软件，帮助教师生成课前备课设计、课后检测问答，提升效率与效果，提供学生全时在线练习与指导，实现教学相长。 智能教学辅助系统 这是一个智能教学辅助系统的前端项目，基于 Vue3+TypeScript 开发，使用 Ant Design Vue 作为 UI 组件库。 功能模块 用户模块 登录/注册功能，支持学生和教师角色 毛玻璃效果的登录界面 教师模块 备课与设计：根据课程大纲自动设计教学内容 考核内容生成：自动生成多样化考核题目及参考答案 学情数据分析：自动化检测学生答案，提供数据分析 学生模块 在线学习助手：结合教学内容解答问题 实时练习评测助手：生成随练题目并纠错 管理模块 用户管理：管理员/教师/学生等用户基本管理 课件资源管理：按学科列表管理教师备课资源 大屏概览：使用统计、效率指数、学习效果等 技术栈 Vue3 TypeScript Pinia 状态管理 Ant Design Vue 组件库 Axios 请求库 ByteMD 编辑器 ECharts 图表库 Monaco 编辑器 双主题支持（专业科技风/暗黑风） 开发指南 # 安装依赖 npm install # 启动开发服务器 npm run dev # 构建生产版本 npm run build 简介 本项目旨在开发一个基于开源大模型的教学实训智能体软件，帮助教师生成课前备课设计、课后检测问答，提升效率与效果，提供学生全时在线练习与指导，实现教学相长。
医疗病历交互系统源码-基于Web的医疗病历交互系统设计与实现-医疗病历交互网站代码-医疗病历交互项目代码
08-12
医疗病历交互-医疗病历交互系统-医疗病历交互系统源码-医疗病历交互系统代码-springboot医疗病历交互系统源码-基于springboot的医疗病历交互系统设计与实现-医疗病历交互管理系统代码
基于主从博弈理论的共享储能与电热综合需求响应优化运行研究
08-12
内容概要：本文探讨了在共享储能背景下，微网运营商与用户聚合商之间的主从博弈模型，旨在优化电热综合需求响应和电网技术的应用。文中详细介绍了主从博弈理论的基本概念及其在共享储能中的具体应用，证明了Stackelberg均衡解的存在性和唯一性。此外，作者还在MATLAB平台上进行了仿真实验，采用Yalmip工具和CPLEX求解器结合启发式算法对模型进行了优化，验证了理论的有效性。 适合人群：从事电力系统、能源管理及相关领域的研究人员、工程师以及高校相关专业的师生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解共享储能在微网环境中优化运行机制的研究者，帮助他们掌握主从博弈理论的实际应用方法，提升对复杂能源系统的理解和应对能力。 其他说明：本文不仅提供了理论支持，还展示了具体的实验步骤和结果，有助于推动该领域的进一步发展。
Docker镜像制作与容器管理全流程讲解.doc
08-12
Docker镜像制作与容器管理全流程讲解.doc
【最新版】 IEC TS 63528- 2025多媒体系统 - 触觉反馈 - 触觉刺激描述符.rar
08-12
【最新版】 IEC TS 63528- 2025多媒体系统 - 触觉反馈 - 触觉刺激描述符.rar
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
05-23
Logistic Regression is a statistical method used for binary classification problems (classifying data into two categories). It uses a logistic function to model the probability of a certain input belonging to a certain category. In Python, you can use the scikit-learn library to implement Logistic Regression using the `LogisticRegression` class from the `linear_model` module. Here's an example of how to use it: ``` from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.datasets import load_iris # Load iris dataset iris = load_iris() # Create logistic regression object lr = LogisticRegression() # Fit the model to the data lr.fit(iris.data, iris.target) # Predict new data new_data = [[5.0, 3.6, 1.3, 0.25], [6.5, 3.0, 5.2, 2.0]] predictions = lr.predict(new_data) print(predictions) ``` In this example, we load the iris dataset and create a `LogisticRegression` object. We then fit the model to the data and predict the class of two new data points. The output should be an array with the predicted classes (0, 2) for the two new data points.
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