机器学习的逻辑结构

最新推荐文章于 2024-10-24 15:18:21 发布

navixin

最新推荐文章于 2024-10-24 15:18:21 发布

阅读量512

点赞数

分类专栏：机器学习笔记

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/navixin/article/details/78527165

版权

机器学习笔记专栏收录该内容

3 篇文章

订阅专栏

本文随着学习的积累会不断更新，逐渐形成一个索引。

1、机器学习基础

1.1什么是机器学习

1.2为什么要用机器学习

1.3使用机器学习的先决条件

1.3.1计算能力

1.3.2海量数据

1.3.3算法

1.4机器学习的应用场景

1.5利用机器学习的步骤

2、机器学习算法

3、机器学习案例

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

navixin

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

机器学习知识点全面总结

专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！

04-12

15万+

机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。

详解机器学习经典模型(原理及应用)——逻辑回归

学习与分享人工智能技术

09-18

3292

本文详细介绍了逻辑回归的定义，原理以及计算公式，并给出了逻辑回归应用于二分类和多标签分类的示例代码，可以用于面试八股或业务开发参考。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

简单粗暴理解与实现机器学习之逻辑回归（一）：逻辑回归介绍、应用场景、原理、损失以及优化

汪雯琦的博客

03-04

2844

逻辑回归文章目录逻辑回归学习目标3.1 逻辑回归介绍1 逻辑回归的应用场景2 逻辑回归的原理2.1 输入2.2 激活函数3 损失以及优化3.1 损失3.2 优化学习目标知道逻辑回归的损失函数知道逻辑回归的优化方法知道sigmoid函数知道逻辑回归的应用场景应用LogisticRegression实现逻辑回归预测知道精确率、召回率指标的区别知道如何解决样本不均衡情况下的评估了解...

机器学习和AI底层逻辑

一个搬运知识的笨小孩

03-17

1126

声明：以下为《大话计算机》作者冬瓜哥课程视频截图，仅供学习。

机器学习的底层逻辑

qq_57128262的博客

10-14

547

2. 无监督学习模型：在无监督学习中，模型的目标是发现数据中的潜在结构和模式，而不需要输出标签。常见的无监督学习模型包括聚类算法（如 K-Means 聚类、层次聚类等）、降维算法（如主成分分析、t-SNE 等）、生成模型（如自编码器、生成对抗网络等）。总之，机器学习的底层逻辑是通过数据、模型和学习算法的相互作用，从数据中发现模式和规律，以实现各种任务，如分类、回归、聚类、生成等。这包括数据清洗（去除噪声、异常值和缺失值）、数据归一化（将数据缩放到相同的范围）、数据转换（如将文本数据转换为数字向量）等。

【机器学习】——逻辑模型：概念学习

mango_ZZY的博客

08-07

1774

本节将了解概念学习

机器学习与逻辑编程

嵌入式之斋

04-06

436

转载地址：http://www.yinwang.org/blog-cn/2019/01/30/machine-learning 你可能没有想到，机器学习（machine learning）和逻辑编程（logic programming）有一种奇妙的关系，在我眼里她们就像亲姐妹。很多人都了解机器学习，可是很少有人理解逻辑编程。在这篇短文里，我简要介绍一下逻辑编程是什么，然后讲讲它与机器学习的相...

面向机器学习的流式文档逻辑结构标注方法研究.pdf

09-24

在处理这些文档时，理解其内部的逻辑结构至关重要，尤其是对于机器学习而言，如何从这些文档中抽取结构化信息，成为了研究者们关注的热点。本文所述的面向机器学习的流式文档逻辑结构标注方法，不仅对电子文档的自动...

结构化机器学习项目——视频、讲义、编程作业

08-02

结构化机器学习是机器学习领域的一个重要分支，它专注于处理具有结构的数据，如表格数据、时间序列数据或者图数据。这个资源包包含了“结构化机器学习项目”的视频、讲义和编程作业，旨在帮助学习者深入理解并掌握...

机器学习源代码.zip

04-08

机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身。从实践的意义上来说，机器学习是在大数据的支撑下，通过各种算法让机器对数据进行深层次的...

【机器学习】：深潜智能的底层逻辑、前沿探索与未来展望】

2301_79181030的博客

09-19

2329

机器学习作为人工智能领域的核心技术之一，正以其独特的魅力和无限潜力引领着科技革新的浪潮。通过深入探索其底层逻辑、前沿技术和未来发展方向，我们可以更好地理解其内在机制和潜力所在。同时，我们也需要关注其可能带来的社会伦理和法律问题，并制定相应的规范和策略来指导其健康发展。让我们携手并进，共同创造一个更加智能、美好的未来！

机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

热门推荐

fulk6667g78o8的专栏

11-11

2万+

在公众号「python风控模型」里回复关键字：学习资料，免费领取。 python风控模型持牌照金融公司模型专家，教学主页 https://ke.qq.com/teacher/231469242?tuin=dcbf0ba

机器学习—逻辑（logistic）回归

2301_76801094的博客

05-28

781

逻辑回归使用Sigmoid函数将输入的线性组合映射到 [0, 1] 区间，输出概率值表征样本属于某类的可能性。逻辑回归模型的参数可通过最大似然估计或梯度下降等方法进行优化。常用于解决二分类问题，也可扩展至多分类问题。

机器学习之逻辑回归

等待着冬天的风的博客

08-27

788

主要介绍逻辑回归的公式、损失函数、以及代码的实现。

机器学习-逻辑回归

L的博客

11-24

1112

机器学习的逻辑回归简单介绍，内容涉及线性逻辑回归，非线性逻辑回归，以及相关算法的模拟实现和库函数的实现，涉及二分类和多分类，详细的代码步骤和结果分析，如有错误，欢迎留言！

机器学习之逻辑回归原理详解、公式推导（手推）、简单实例（牛顿法，梯度下降法，随机梯度法，sklearn调包）

如果没有躺赢的命，那就站起来奔跑，你的努力一定会对得起这一路的颠沛流离。

10-08

3469

主要内容分为理论推导和代码实现两个部分。理论推导包括手动推导逻辑回归原理、梯度下降法求解、牛顿法求解三块。代码实现包括逻辑回归代码实现；梯度下降法、随机梯度下降法、牛顿法、sklearn包 4种方法求解逻辑回归问题。

【机器学习】逻辑化搭建机器学习框架

田sir的超大芝士矩阵

04-07

889

在数据分析建模的时候时常看到机器学习、监督学习、深度学习、半监督学习等等（超级多学习），所以这写“学习”之间到底有什么关系呢？说这些“学习”究竟是算法还是模型呢？到底研究的是哪些问题呢？这篇文章不讲原理，先系统的搭建小编自己的学习框架及思路，并且来讲讲这些“学习”的区别及基础知识框架。

机器学习 - 逻辑回归

暴力扬

07-20

1128

在逻辑回归中，对数似然函数前面加负号的主要目的是为了将最大化问题转化为最小化问题，这样我们可以使用标准的优化算法（如梯度下降）来训练模型。最小化负对数似然函数即等同于最大化对数似然函数，从而找到最佳的模型参数。平均损失L−1N∑i1Nyilog⁡pi1−yilog⁡1−piL−N1∑i1Nyilogpi1−yilog1−pi。

机器学习—逻辑回归