光荣回归

最新推荐文章于 2021-09-18 14:11:47 发布
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大伯今天退休。大伯给我们的印象一向是威严的，遥远的，陌生的。我们同辈几个一见他回家，便都恨不得自己立刻消失，因为有一层微妙的、厚厚的隔阂，还有些许说不出来的尴尬。
以后，从未谋面的亲切感会不会出现呢？应该会吧，做一个和蔼的长辈没有坏处。
祝大伯幸福不变！
万码千钧
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逻辑回归Logicstic
技术地板的博客
09-02 773
逻辑回归1. 模型介绍1.1. Logicstic分布 1. 模型介绍 Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。 Logistic 回归的本质是：假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。 1.1. Logicstic分布 ...
l2的最优回归_【机器学习】逻辑回归（非常详细）
weixin_42360846的博客
01-27 2937
逻辑回归是一个非常经典的算法，其中也包含了非常多的细节，曾看到一句话：如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型，可以说 SVM，但千万别说 LR，因为细节真的太多了。秉持着精益求精的工匠精神不断对笔记进行修改和改进，本着开源精神帮助大家一起学习。欢迎大家在阅读的过程中提出修改建议，我会非常感激。如果文章有帮助的话，希望能点个赞。1. 模型介绍Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实...
逻辑回归算法梳理
Cool_Pepsi的博客
04-01 988
逻辑回归算法梳理1. 逻辑回归原理1.1 由来1.2 Sigmod函数以及设定阈值1.2.1 Sigmod函数1.2.1 设定合适的阈值1.3 决策边界 1. 逻辑回归原理 逻辑回归是一个机器学习分类算法，它将数据拟合到一个logit函数(或者叫做logistic函数)中，从而能够对事件发生的概率进行预测，根据这个概率与设定的阈值作比较，从而实现分类功能。 1.1 由来 回归任务是结果为连续型变量...
详解逻辑回归
suotanyu1595的博客
09-18 1666
目录1. 逻辑回归模型介绍1.1 Logistic分布1.2 Logistic回归1.3 代价函数1.4 求解1.5 正则化1.5.1 L1正则化1.5.2 L2正则化1.5.3 L1正则化和L2正则化区别2 与其他模型的对比2.1 与线性回归2.2 与 SVM2.3 与朴素贝叶斯3. 模型细节3.1 为什么适合离散特征3.2 为什么不用平方误差 1. 逻辑回归模型介绍 Logistic Regression虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression因为简单
万字干货｜逻辑回归最详尽解释
喜欢打酱油的老鸟
11-22 1316
2019-11-21 17:31:48 模型介绍 Logistic Regression 是一个非常经典的算法，其中也包含了非常多的细节，曾看到一句话：如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型，可以说 SVM，但千万别说 LR，因为细节真的太多了。Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 因其简单、可并行化、...
机器学习-逻辑回归
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
03-04 631
机器学习-逻辑回归（非常详细） 1. 模型介绍 Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。 Logistic 回归的本质是：假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。 1.1 Logistic 分布 Logistic 分布是一种连续型的概率分布，其分布函数和密度函数分别为： 其中，表示位置参数，为形状参数。我们可以看下其图像特征：...
1328：【例7.7】光荣的梦想
Kochakin的博客
08-11 1365
【题目描述】 Prince对他在这片大陆上维护的秩序感到满意，于是决定启程离开艾泽拉斯。在他动身之前，Prince决定赋予King_Bette最强大的能量以守护世界、保卫这里的平衡与和谐。在那个时代，平衡是个梦想。因为有很多奇异的物种拥有各种不稳定的能量，平衡瞬间即被打破。KB决定求助于你，帮助他完成这个梦想。 一串数列即表示一个世界的状态。 平衡是指这串数列以升序排列。而从一串无序数列到有序数列需要通过交换数列中的元素来实现。KB的能量只能交换相邻两个数字。他想知道他最少需要交换几次就能使数列有序.
分类任务如何用逻辑回归实现_一文详尽系列之逻辑回归
weixin_39943383的博客
11-21 375
点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容模型介绍Logistic Regression 是一个非常经典的算法，其中也包含了非常多的细节，曾看到一句话：如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型，可以说 SVM，但千万别说 LR，因为细节真的太多了。Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regr...
逻辑回归与随机森林
qq_44671288的博客
11-05 3310
1.逻辑回归 逻辑回归从统计学的角度看属于非线性回归中的一种，它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题 Regression问题的常规步骤为： 寻找h函数（即假设估计的函数）； 构造J函数（损失函数）； 想办法使得J函数最小并求得回归参数（θ）； 数据拟合问题 1）利用了Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为最常见的 1.png 2）代价函数J 下面的代价函数J之所有前面加上1/m是为了后面”梯度下降求参数θ时更方便“，也即这里不加1/m也可以。 2.png
logistic回归分析优点_一文详尽系列之逻辑回归
weixin_39618173的博客
11-20 2551
Logistic Regression 是一个非常经典的算法，其中也包含了非常多的细节，曾看到一句话：如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型，可以说 SVM，但千万别说 LR，因为细节真的太多了。Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。Logistic 回归的本质是...
机器学习（四）------逻辑斯特回归
努力成为Al风口的猪
09-05 1200
1.LR的原理： 逻辑回归模型       虽然逻辑回归姓回归，不过其实它的真实身份是二分类器。介绍完了姓，我们来介绍一下它的名字，逻辑斯蒂。这个名字来源于逻辑斯蒂分布： 逻辑斯蒂分布 设X是连续随机变量，X服从逻辑斯蒂分布是指X具有下列的分布函数和密度函数：                                                                 ...
范数正则化L0、L1、L2-岭回归&Lasso回归
陈宸的博客
05-07 1426
目录 一、L0/L1范数 1、分别定义 2、两者关系： 3、参数稀疏的好处 1）特征选择(Feature Selection)： 2）可解释性(Interpretability)： 四、L1（Lasso）、L2（岭回归）范数 五、Lasso算法和岭回归算法区别 1、梯度下降速度 2、模型空间的限制 延伸一：L1&L2正则化一起结合的Elastic Nets效果真的很好...
电动汽车充电机：900W1Kw双管正激可调电源充电机的设计与实现 · PCB设计
08-08
900W或1Kw，20V-90V 10A双管正激可调电源充电机的研发过程和技术细节。涵盖了硬件设计（如PCB设计、磁性器件选择）、软件实现（如程序代码、保护功能）、通讯功能（如RS232隔离通讯）以及散热设计等方面。此外，还提供了详细的PCB图、程序代码、BOM清单、磁性器件和散热片规格书等源文件，旨在帮助用户快速投入生产。 适合人群：从事电动汽车充电设备研发的技术人员、电子工程师及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高效、稳定的充电解决方案的企业和个人开发者。目标是通过详细的技术解析，帮助用户理解和掌握双管正激充电机的设计与实现方法，从而应用于实际产品开发。 其他说明：文中不仅提供了理论知识，还包括具体的实现案例和源文件下载链接，便于读者深入研究和实践。
【人工智能与机器学习】项目介绍 Python实现基于POA-BP鹈鹕优化算法（POA）优化反向传播神经网络（BP）进行多特征分类预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
08-08
内容概要：本文详细介绍了基于Python实现的POA-BP（鹈鹕优化算法优化反向传播神经网络）多特征分类预测项目。项目旨在通过融合POA和BP神经网络，解决传统BP训练中易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，从而提升多特征分类预测的精度和效率。POA算法通过模拟鹈鹕捕食行为，增强了全局搜索能力，提高了模型对高维复杂数据的适应性和鲁棒性。项目涵盖输入数据预处理、POA优化模块、BP神经网络训练模块及预测评估模块，提供了完整的算法实现框架和部分示例代码。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对机器学习和神经网络有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：① 提升多特征分类预测精度，减少误分类率；② 加速神经网络训练过程，缩短训练时间；③ 克服传统BP训练局限，提高模型稳定性和泛化能力；④ 支持多领域实际应用需求，如金融风险评估、医疗诊断、图像识别等。 其他说明：项目背景强调了新型群智能算法与经典神经网络结合的重要性，为智能化多特征分类提供了坚实的技术基础。通过模块化设计，实现了POA与BP的有效融合，确保代码结构清晰且便于维护。此外，项目还提供了详细的代码示例，帮助读者更好地理解和实践POA-BP算法。
充电桩上位机：全自动报文分析与快慢充智能监控技术解析 快慢充
08-08
充电桩上位机的全自动报文分析功能及其对快充和慢充的支持。文章首先从技术实现角度深入剖析了上位机的工作机制，涵盖技术架构、算法流程和关键代码实现。接着，通过实际开发经验和案例展示了上位机在报文分析中的应用。此外，还从用户体验和技术决策两个角度分别探讨了上位机的功能特点和选择依据，帮助读者全面理解这一技术。 适合人群：对充电桩技术感兴趣的工程师、产品经理及初学者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解充电桩上位机工作原理、开发过程及应用场景的专业人士。目标是让读者掌握上位机的关键技术和设计理念，提升相关领域的技术水平。 其他说明：文章不仅提供了技术实现的详细讲解，还包括了丰富的图表和代码片段，便于读者更好地理解和实践。
Simulink If：支持DBC与硬件信号导入自动生成模型及代码的技术解析
08-08
内容概要：本文介绍了Simulink If这款强大工具的功能及其应用。Simulink If不仅支持DBC（数据库容器）文件的自动导入以生成模型和代码，而且兼容ASW（应用软件组件）和BSW（基础软件组件），同时支持硬件信号的导入来创建模型和生成代码。文中详细讲解了这两个主要功能的具体实现方法，并附有Matlab代码片段作为示例，展示了从读取DBC文件或硬件信号到最终生成模型和代码的完整流程。 适用人群：对汽车电子系统开发感兴趣的研发人员和技术爱好者，尤其是那些需要频繁处理DBC文件以及进行硬件接口编程的人士。 使用场景及目标：适用于汽车电子领域的项目开发过程中，当涉及到基于DBC定义的消息通信或者需要快速建立硬件交互原型时，利用Simulink If可以显著提高工作效率，简化开发步骤，缩短产品上市时间。 其他说明：Simulink If的应用有助于提升开发者对于复杂系统的理解和掌控能力，促进团队协作，确保项目的顺利推进。
人工智能学习笔记与课程资料全记录-布里斯托大学机器人专业研究生AI课程完整内容-机器学习算法实现与数学推导详解-神经网络深度学习基础与进阶知识-包含K-means聚类等无监督学习技.zip
最新发布
08-08
python人工智能学习笔记与课程资料全记录_布里斯托大学机器人专业研究生AI课程完整内容_机器学习算法实现与数学推导详解_神经网络深度学习基础与进阶知识_包含K-means聚类等无监督学习技.zip人工智能学习笔记与课程资料全记录_布里斯托大学机器人专业研究生AI课程完整内容_机器学习算法实现与数学推导详解_神经网络深度学习基础与进阶知识_包含K-means聚类等无监督学习技.zip
工业自动化中WinCC通用外部数据库报表的全脚本实现与自定义方法
08-08
在工业自动化领域中，如何利用WinCC（Windows Control Center）实现通用外部数据库报表的全脚本化操作。主要内容涵盖数据连接脚本、数据查询脚本、报表生成脚本的具体实现步骤，以及如何进行全自定义表格的设计和C脚本的存储。文中还强调了该模板的灵活性，即可以通过适当修改适应不同类型的上位机系统。最后，为初学者提供了学习路径和实践建议。 适合人群：具备一定WinCC脚本基础和SQL语言基础的技术人员，尤其是从事工业自动化领域的工程师。 使用场景及目标：① 实现从数据库到报表展示的全流程自动化；② 提升报表设计效率和灵活性；③ 培养工业自动化项目中的数据分析与展示能力。 其他说明：建议读者结合实际案例进行练习，逐步深入理解和掌握WinCC的高级功能。
基于OpenCV的贝塞尔曲线拟合车道线检测
08-08
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9648a1f24758 在 Visual Studio 中新建项目，将此程序文件放入源文件目录，随后直接运行程序。运行后，你可以通过鼠标拖动控制点，直观地观察贝塞尔曲线随着控制点位置变化的动态过程。此外，你还可以手动输入四个控制点的坐标，程序将自动根据这些点拟合出新的贝塞尔曲线。稍作修改后，该程序可用于车道线拟合。代码结构清晰简洁，且附有详细的文字说明。编写这样的代码需要花费不少精力，而分享出来更是需要勇气和慷慨。师兄曾建议收取 20 个积分，但我实在不忍心要这么高的价格。
提供易采源码下载：劳动光荣模板使用说明
由于提供的文件信息中，标题、描述和标签内容相同，都为“劳动光荣模板下载”，并且压缩包文件名列表中除了一个可能与下载说明有关的.htm文件外，其余文件名称并不明确表达有关劳动光荣模板的任何信息，因此，接下来...
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