逻辑回归/Logistic Regression逻辑回归是一种与支持向量机（SVM）密切相关的二分类算法。与支持向量机一样，逻辑回归可以扩展为多类分类问题。OpenCV中逻辑回归支持二元和多类分类（创建了多个2类分类）。训练逻辑回归分类器可使用批量梯度下降法或小批量梯度下降法。 在OpenCV中逻辑回归通过cv::ml::LogisticRegression类实现。在逻辑回归中，我们通过优化训练参
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2024-09-18 18:30:29
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1 . 适用条件[直线过焦点]，必有ecosA=(x-1)/(x+1)，其中A为直线与焦点所在轴夹角，是锐角。x为分离比，必须大于1。注：上述公式适合一切圆锥曲线。如果焦点内分(指的是焦点在所截线段上)，用该公式;如果外分(焦点在所截线段延长线上)，右边为(x+1)/(x-1)，其他不变。2 . 函数的周期性问题(记忆三个)(1)若f(x)=-f(x+k)，则T=2k;(2)若f(x)=
众所周知逻辑回归(Logistic regression)是用来解决二分类的问题的，本身是由回归问题演变而来。逻辑回归问题中使用sigmoid函数将模型的输出y映射到[0,1]之间，即y的取值为0或1，sigmoid函数如下： &nb
逻辑回归虽然名字带有回归，但它是一种分类算法，当然和线性回归一样，逻辑回归会有回归系数，也有回归方程。 Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的，可以简单的描述为这样的过程：（1）找一个合适的预测函数，一般表示为h函数，该函数就是我们需要找的分类函数，它用来预测输入数据的判断结果。这个过程是非常关键的，需要对数据有一定的了解或分析，知道或者猜测预测函
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2024-03-29 15:05:11
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根据Andrew Ng的课程，h(x,theta) = P(y=1 | x, theta)，就是表示概率Logisticregression（逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能 性
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2013-04-05 22:20:00
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机器学习笔记——逻辑回归算法（Logistic Regression）正名分类算法回归算法思考分类问题逻辑回归函数逻辑回归函数逻辑回归分类函数的理解决策边界example （1）example （2）如何选择表达函数？逻辑回归函数成本函数（1）恶性肿瘤的分析（2）良性肿瘤的分析优化写法逻辑回归函数的梯度下降优化算法线性回归的梯度下降法和逻辑回归的梯度下降法是一样的吗？小技巧线性回归的监控是否收敛
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2024-03-28 11:41:10
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逻辑回归（Logistic Regression）算法 —— 监督、分类
1、逻辑回归（Logistic Regression）模型Logistic回归模型，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。适用条件：主要面向二分类线性可分问题。2、系统模型（1）超平面对于如图线性可分的问题，需要找到一条直线，能够将两个不同的类
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2024-05-07 20:08:34
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进行数学推导 逻辑回顾与线性回顾的差异 为什么logistic Regression 不能用square error Discriminative vs Generative 逻辑回归的方法称为Discriminative（判别） 方法；上一篇中用高斯来描述后验概率，称为 Generative（生成
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2020-02-17 18:18:00
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Fly
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2024-05-06 23:31:14
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一、Logistic Regression 算法Logistic Regression 算法具有复杂度低、容易实现的优点，我们可以利用 Logistic Regression 算法实现广告的点击率估计。Logistic Regression 模型是线性的分类的模型，所谓线性通俗的来说只需要一条直线就可以将不同的类区分开来。这条直线也成为超平面，使用
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2024-04-27 15:16:53
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逻辑回归所要学习的函数模型为y(x)，由x->y，x为样本，y为目标类别，即总体思想是任意给出一个样本输入，模型均能将其正确分类。实际运用中比如有邮箱邮件分类，对于任意一封邮件，经过模型后可将其判别为是否是垃圾邮件。假如我们知道某类数据的条件概率分布函数P(y|x),则不管输入x是什么值，均能计算出输出y为特定值的概率，根据概率的大小，也就可以将其正确分类。因此我们需要做的就是找到一个尽可能
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2024-08-11 15:45:41
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逻辑函数(logistic function)为了更好地解释逻辑回归，让我们首先了解一下逻辑函数。逻辑函数由于它的S形，有时也被称为sigmoid函数。现在我要引入比值比（odds ratio）的概念，它可以被写成p(1−p)，其中的p代表正事件（positive event）的概率，正事件并不是代表好的方面的概率，而是代表我们想要预测的事件。比如：病人患有某种疾病的概率。我们把正事件的类标签设置
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2024-04-29 22:42:30
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作为机器学习算法中比较基础的LR算法，其在多个领域发挥着重要的作用，下面我们就来对其算法原理以及特点做一下总结。Logistic Regression 基本原理LR算法是典型的判别模型，即给定数据x，要求概率P(y|x)。假设我们有m个样本点集合，对应的标记为。1. LR的二分类算法我们假定给定数据x和模型参数，标记y服从伯努利分布，即 。因为我们做的是二分类，所以这个假设是非常直观的，
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2024-04-30 20:07:40
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文章目录一、数据处理异常值处理二、分训练集和测试集三、分箱确保每个箱中都有0和1卡方检验，合并箱体，画出IV曲线包装封箱函数四、计算各箱的WOE并映射到数据中五、建模与模型验证六、制作评分卡总结 一、数据处理异常值处理二、分训练集和测试集三、分箱1）我们首先把连续型变量分成一组数量较多的分类型变量，比如，将几万个样本分成100组，或50组 2）确保每一组中都要包含两种类别的样本，否则IV值会无法计
内存越大越好吗?PCI66一定好吗?1的……让你玩得更好其实，根据应用需求的不同搭配合适的内存才是最好注：本文所指内存均为SDRAM。内存价格的直线下降，使得个人用户配置大容量内存完全成为可能。128MB内存已成为个人电脑用户的。标准。配置，一些电脑爱好者和发烧友甚至打算将系统内存升级为256MB甚至512MB。不过，电脑爱好者最关心的仍是使用大容量内存后能否得到预期的
原创
2011-05-24 18:06:49
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Logistics Regression和Logistic RegressionCVlogistic RegressionCV使用交叉验证来计算正则化系数C1、penalty默认为L2（1）在调参时，如果是为了解决过拟合问题，一般用L2就可以了。但如果选择L2后发现还是过拟合，则需要用L1（2）如果模型特征特别多，希望减少一些特征，让模型系数稀疏化，也选择L1penalty参数的选择会影响损失函数
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2023-09-29 10:25:50
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作者 | 神经星星近日，PyTorch 发布了 1.5 版本的更新，作为越来越受欢迎的机器学习框架，PyTorch 本次也带来了大的功能升级。此外， Facebook 和 AWS 还合作推出了两个重要的 PyTorch 库。随着 PyTorch 在生产环境中的应用越来越多，为社区提供更好的工具和平台，以便高效地扩展训练和部署模型，也成了 PyTorch 的当务之急。近日 PyTorch 1.5 发
原理 逻辑回归的推理过程能够參考这篇文章：http://blog..net/zouxy09/article/details/20319673，当中包括了关于逻辑回归的推理，梯度下降以及python源代码，讲的有点多。能够直接看核心部分 对于这篇文章补充一个就是其缺少的正则化内容： 能够查看知
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2017-08-13 20:22:00
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13 December 20151. 引言无论在学术界，还是在工业界，Logistic Regression(LR, 逻辑回归)模型[1]是常用的分类模型，被用于各种分类场景和点击率预估问题等，它也是Max Entropy(ME, 最大熵)模型[2]，或者说Softmax Regression模型[3]，在二分类的一种特例。用\(X\ =\ (x_1, x_2, …, x_k)\)表示k维样本，用
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2024-04-20 10:58:30
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1、JVM虚拟机内存分配参数-Xmx：设置最大堆大小，最大堆指的是新生代和年老代的大小之和的最大值，它是Java应用程序的堆上限。当使用值超过这个限制时会抛出OutOfMemoryError异常。可以使用循环申请1M空间（new byte[1024*1024]）进行测试，-Xms：设置最小堆（可以认为后面的s代表small）大小，Java应用程序在运行时，首先会被分配-Xms指定的内存大小，并尽可
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2024-04-19 08:55:43
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