0.交叉验证交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set or test set),首先用训练集对分类器进行训练,再利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此来做为评价分类器的性能指标。 交叉验证用在数据不是很充足的时候。比如在我日常项目里面，对于普通适中问题，如果数据样本
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2024-03-19 03:03:14
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1. why 要有交叉验证 ？当模型建立后，我们需要评估下模型的效果，例如，是否存在欠拟合，过拟合等。但是，在我们建立模型时，我们不能使用全部数据用于训练（考试的示例）。因此，我们可以将数据集分为训练集与测试集。然而，模型并不是绝对单一化的，其可能含有很多种不同的配置方案（参数），这种参数不同于我们之前接触过的权重（w）与偏置（b），这是因为，权重与偏置是通过数据学习来的，而这种参数我们需要在训练
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2024-04-03 09:58:12
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在分类问题中，交叉熵的本质就是【对数】似然函数的最大化逻辑回归的损失函数的本质就是【对数】似然函数的最大化最大似然估计讲解： https://www.jianshu.com/p/191c029ad369参考统计学习方法笔记 P79softmax 通过Softmax回归，将logistic的预测二分类的概率的问题推广到了n分类的概率的问题。通过公式 softmax损失函
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2024-05-06 22:03:46
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练习2：逻辑回归介绍在本练习中，您将实现逻辑回归并将其应用于两个不同的数据集。还将通过将正则化加入训练算法，来提高算法的鲁棒性，并用更复杂的情形来测试模型算法。在开始练习前，需要下载如下的文件进行数据上传：ex2data1.txt -前半部分的训练数据集ex2data2.txt -后半部分的训练数据集1 Logistic回归在该部分练习中，将建立一个逻辑回归模型，用以预测学生能否被大学录取。假设你
1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下）① 增加样本量，若样本量少，但特征过多，则容易发生过拟合② 通过特征选择，剔除一些不重要的特征，从而降低模型的复杂度③ 将样本数据进行离散化处理，所有特征都进行离散化处理④ 使用正则化：所有特征都对预测结果有重要作用，若是舍弃特征，便会舍弃有用的信息，因此我们考虑正则化。⑤ 交叉验证&
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2024-04-23 10:15:22
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逻辑回归是一种经典的二分类算法。1 Sigmoid函数 Sigmoid函数形如： 函数具有如下性质：Sigmoid函数可将任意的输入映射到区间，且是单增的，通过Sigmoid函数可将线性回归得到的预测值转换成概率；
[深度概念]·K-Fold 交叉验证 (Cross-Validation)的理解与应用
1.K-Fold 交叉验证概念在机器学习建模过程中，通行的做法通常是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据，完全不参与训练，用于最终模型的评估。在训练过程中，经常会出现过拟合的问题，就是模型可以很好的匹配训练数据，却不能很好在预测训练集外的数据。如果此时就使用测试数
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2024-09-04 22:29:04
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1、1x1卷积核作用实现跨通道的信息交互与整合改变卷积层通道数，控制模型的复杂程度如果将通道维度看作特征维度，起到了全连接层的作用，使得输入输出具有相同的高和宽度2、线性回归和逻辑回归联系和区别可以将逻辑回归看作是在线性回归的基础上加上sigmoid函数，用于分类任务线性回归可以用来预测连续变量，逻辑回归可以用来预测离散变量线性回归可以看作是拟合函数，逻辑回归可以看作是预测函数线性回归通过最小二乘
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2024-09-17 15:16:58
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逻辑回归是一种常用的分类算法，用于预测二元变量的概率。它被广泛应用于各个领域，例如医学、金融和市场研究等。在本文中，我们将介绍逻辑回归的基本原理以及如何用R语言进行交叉验证。
## 1. 逻辑回归的原理
逻辑回归是一种通过拟合逻辑函数来预测二元变量的概率的方法。它基于被称为“对数几率”的函数，其定义如下：
$$
P(y=1|x) = \frac{1}{1+e^{-z}}
$$
其中，$P(
原创
2023-12-20 08:27:50
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【实验目的】理解逻辑回归算法原理，掌握逻辑回归算法框架；理解逻辑回归的sigmoid函数；理解逻辑回归的损失函数；针对特定应用场景及数据，能应用逻辑回归算法解决实际分类问题。【实验内容】1.根据给定的数据集，编写python代码完成逻辑回归算法程序，实现如下功能：建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否会被大学录取。假设您是大学部门的管理员，您想根据申请人的两次考试成绩来确定他们的入学机会。您有来自
# Python逻辑回归交叉验证及ROC曲线
逻辑回归是一种广泛使用的统计学习方法，常用于二分类问题。在实际应用中，我们通常需要评估模型的性能。交叉验证（Cross-validation）是一种有效的模型评估方法，而ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线则是评估分类模型优劣的重要工具。本文将利用Python实现逻辑回归，并通过交叉验证与ROC曲线对模型进
0、前言最近在学习集成学习的时候了解到了k折交叉验证，其实在之前学习吴恩达老师的课程中也学过交叉验证，但是当时也不是很明白。这次借着自己的疑问以及网上搜找资料，终于把交叉验证给弄明白了。在弄清楚前，我有这样几个疑问：❓只划分测试集和训练集不行吗？貌似我之前训练的yolo并不需要valid验证集也可以训练呀，训练集用来得到最终的模型，测试集用来评估模型的性能，很对呀，为什么好端端多出来一个验证集❓❓
逻辑回归1 概述1.1 名为“回归”的分类器优点：1.3 sklearn中的逻辑回归逻辑回归相关的类 说明其他会涉及的类 说明2.1 二元逻辑回归的损失函数penalty2.2 正则化：重要参数penalty & C2.2 梯度下降：重要参数max_iter 1 概述1.1 名为“回归”的分类器回归树，随机森林的回归，无一例外他们都是区别于分类算法们，用来处理和预测连续型标签的算法。然而
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2023-09-27 21:31:02
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目录 文章目录目录Ch1 多元线性回归函数模型加入数据后的模型模型求解梯度下降法正规方程法随机梯度下降法全局最优解评估方法留出法交叉验证法性能度量线性回归模型：平方和误差分类任务：错误率与精度 Ch1 多元线性回归函数模型函数形式向量形式：通常一个向量指的都是列向量，向量的转置是行向量 损失函数：最小均方误差MSE： 线性回归模型：求解损失函数的最小值加入数据后的模型n组数据预测值： 实际值lab
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2024-07-02 21:07:28
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模型防止过拟合1.正则化技术L1正则化L2正则化dropout数据增强提前停止正则化对系数进行惩罚。在深度学习中，它实际上惩罚了节点的权重矩阵。01 L1和L2正则化它是最常见的正则化类型。在回归模型中，L1正则化称为Lasso回归，L2称为岭回归。成本函数=损失（交叉熵）+正则化'y'表示学习关系，' β'表示不同变量或预测变量（x）的系数估计。 λ是调整参数，决定了我们想要多大程度地惩罚模型的
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2024-05-26 11:04:10
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前边我们已经讲过很多内容了。回顾一下，主要有相关分析，假设检验，和各种回归。以及因子分析。我们知道，对于两组连续变量，我们可以通过假设检验来判断他们的分布是否相同，差异时候存在。不知道大家想过没有，如果我们想讨论两个分类变量的分布是否相同呢？这里我们首先来讨论这个问题。 首先举个例子，假设我们有两个不同季节的某种卫生的是否达标的记录。那么我们就是有两组二分类的变量（就是取值不是这个就是那个，只有
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2024-03-12 17:29:29
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线性回归预测的是一个连续值， 逻辑回归给出的”是”和“否”的回答逻辑回归 sigmoid函数是一个概率分布函数， 给定某个输入，它将输出为一个概率值多层感知器一层一层的往下映射，sigmoid->(-1,1)值逻辑回归损失函数1.平方差所惩罚的是与损失为同一数量级的情形 （1）mse刻画它的损失非常不恰当，因为它的概率值是在（-1,1），比如真实值是1，区分猫和狗，它的概
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2024-06-12 22:11:13
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目录1 理论2 代码实现2.1 导入库2.2 读取数据2.3 定义输入与输出2.4 建立模型2.5 编译模型2.6 训练模型2.7 绘制训练曲线的参数图1 理论线性回归预测的是一个
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2024-07-06 09:42:58
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当一个高尔夫球员刚开始学习打高尔夫时，他们通常会在挥杆的练习上花费大多数时间。慢慢地他们才会在基本的挥杆上通过变化发展其他的击球方式，学习低飞球、左曲球和右曲球。类似的，我们现在仍然聚焦在反向传播算法的理解上。这就是我们的“基本挥杆”——神经网络中大部分工作学习和研究的基础。本章，我会解释若干技术能够用来提升我们关于反向传播的初级的实现，最终改进网络学习的方式。本章涉及的技术包括：更好的代价函数的
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2024-10-17 18:06:22
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问题模型选择问题：对于一个学习问题，可以有多种模型选择。比如要拟合一组样本点，可以使用线性回归，也可以用多项式回归。那么使用哪种模型好呢（能够在偏差和方差之间达到平衡最优）？还有一类参数选择问题：如果我们想使用带权值的回归模型，那么怎么选择权重w 公式里的参数τ？形式化定义：假设可选的模型集合是Μ = {M1, M2, … , Md }，比如我们想分类，那么SVM、logistic回归、神经网络等
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2024-04-28 22:41:04
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