发表评论取消回复
相关阅读
相关 Python机器学习算法 — 逻辑回归(Logistic Regression)
逻辑回归--简介 逻辑回归(Logistic Regression)就是这样的一个过程:面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,
相关 机器学习之logist回归
必要的数学概念 1、离散型随机变量及分布规律 1.1:0-1分布(两点分布)(伯努利分布):当![1624355-20190824095619385-164713792
相关 复习机器学习算法:线性回归
Logistic回归用来分类,线性回归用来回归。 线性回归是把让样本的属性前面加系数,相加。代价函数是误差平方和形式。所以,在最小化代价函数的时候,可以直接求导,令
相关 复习机器学习算法:Logistic 回归
区别于线性回归,不是把每个特征直接乘以系数,而是用一个S型函数(Logistic函数)。如下: ![Center][] 使用这种形式函数的原因(概率、求导)。 代价函数,
相关 机器学习之Logistic回归(逻辑蒂斯回归)
> Logistic回归又称Logistic回归分析,主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,根据危险因素预测某疾病发生的概率,等等。 应用: 一
相关 机器学习之logistic回归的梯度上升算法
机器学习之logistic回归的梯度上升算法 算法背景: 一般来说,回归模型一般不用在分类问题上,因为回归是连续型模型,而且受噪声的因素很大,但是,若需
相关 机器学习之logistic回归
参考资料: [点击打开链接][Link 1] 不想写解释了,以后再补。 我的参数矩阵跟别人的不太一样,代码: import numpy as np
相关 机器学习之logistic 回归
原理: [https://www.cnblogs.com/alfred2017/p/6627824.html][https_www.cnblogs.com_alfred201
相关 机器学习实战(二)logistic回归
一、logistic回归 1.逻辑回归假设函数 逻辑回归一般用于分类问题较多,但是叫做“regression”,而线性回归一般不建议用于分类,因为输出的y的值可能
相关 05机器学习实战之Logistic 回归
Logistic 回归 概述 `Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归,但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线(Decision
还没有评论,来说两句吧...