文章目录1.二元分类(Binary classification)1.1 逻辑回归的假设函数(Hypothesis function)1.1.1 假设函数的推导1.1.2 对假设函数输出的解释1.1.3 决策边界(Decision boundary)1.2 逻辑回归的代价函数(Cost function)1.2.1 回顾线性回归的代价函数1.2.2 基于单训练样本的逻辑回归代价函数1.2.3 逻
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2023-11-28 11:04:24
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运算符简介计算机自打诞生以来，用作最多的就是进行计算，而计算离不开运算符，所以运算符在我们的Java语言中的地位举足轻重，我们现在就来了解一下Java给我们提供的运算符。从运算的元素的个数来区分，可以分为一元运算符，二元运算符，三元运算符。其中一元运算符包括：+（正数）-（负数）++（自增1）—（自减1）~（按位取反）!（逻辑取反）其实自增和自减也可以看成是特殊的二元运算符二元运算符包括：算术运算
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2023-07-20 21:24:25
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常见的机器学习监督式的学习任务包括回归任务和分类任务。这个部分来说明一下分类算法。本质给定一个对象X，将其划分到预定义好的某一个类别Yi中的算法。比如经典的mnist数据，将手写数字分类成不同的数字。首先来说明二元分类器二元分类器简单来说，二元分类器就是将事情分成是与非。接上面的例子，比如判断一个数字5，在二元分类器中就是用来分成两个类别：5or非5。此时随机梯度是一个很好的选择(SGD)。因为S
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2023-12-02 16:01:10
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1.Learning with Different Output Space上节课主要讲的是二元分类问题（Binary Classification）：输出结果为{-1，+1}，二元分类问题在生活中十分常见，例如是否同意信用卡申请，判别邮件是否为垃圾邮件等。二元分类问题是机器学习领域非常基本核心的问题。第一张图是我们之前学习过的线性可分的二元分类问题，可以运用PLA算法求解；第二张图也是我们学习过
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2024-06-29 07:52:24
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Lecture 3：Types of Learning（各种类型的机器学习问题）3.1 Learning with Different Output Space（不同类型的输出空间）用患者患病的例子讲述二元分类、多元分类和回归分析的差别。1. binaryclassification（二元分类问题）银行发信用卡问题就是一个典型的二元分类问题，其输出空间只包含两个标记+1和-1，分别对应着发卡与不发
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2024-07-29 22:25:34
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【火炉炼AI】机器学习008-简单线性分类器解决二分类问题(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.5, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )分类问题，就是将数据点按照不同的类别区分开来，所谓人以类聚，物以群分，就是这个道理。以前的【机器学习001-007】都是讲解的回归问题，两者的不同之处在于：回归输出的结果是实数，并且一
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2024-01-02 16:20:24
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6.1 分类我们开始讨论要预测的y是一个离散值情况下的分类问题。我们将开发一个逻辑回归算法（一个分类算法）分类问题：例如将邮件分为是否是垃圾邮件，判断肿瘤是恶性还是良性等。二元分类问题：非负即正非黑即白的问题，如上面的两个例子多分类问题：即有多个结果的问题。 当我们用线性回归的方法处理这个问题，我们可以设置一个阈值，比如0.5，当代价函数值
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2023-09-06 14:41:41
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分类任务一直都是机器学习的基础任务，已经被广泛应用在新闻分类、情感分类、主题分类、图片分类、视频分类等领域。机器学习分类通过训练集进行学习，建立一个从输入空间 X 到输出空间 Y（离散值）的映射。按输出类别（标签）不同，可以分为二元分类（Binary Classification）、多元分类（Multi-Class Classification）。本文以二元分类为例，介绍一下机器学习在分类问题中的
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2024-01-15 08:56:17
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一、元函数的应用在前面分析了元函数，基本通晓了元函数是什么。在实际的应用过程中，元函数大致可以为分以下几类： 1、返回类型即萃取型元函数，这个看前面提到的标准库的false_type等 2、返回类型值的元函数，如前面经常提到xxx_v 3、返回多个值的，这个就涉及到前面提到的对引用和常量的处理template<>
struct MyType<int>
{
using r
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2024-07-09 05:57:41
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二元分类的效果评估方法有很多，常见的包括预测模型中使用的准确率（accuracy），精确率（precision）和召回率（recall）三项指标，以及综合评价指标（F1 measure）， ROC AU值（Receiver Operating Characteristic ROC，Area Under Curve，AUC）。这些指标评价的样本分类是真阳性（true positives），真阴性（t
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2023-11-06 19:33:28
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1. 什么是函数？函数是对程序逻辑进行结构化或过程化的一种编程方法。能将整块代码巧妙地隔离成易于管理的小块，把重复代码放到函数中而不是进行大量的拷贝--这样既能节省空间，也有助于保持一致性。元组语法上不需要一定带上圆括号。元组既可以被分解成为单独的变量，也可以直接用单一变量对其进行引用。返回值及其类型Stated Number of Objects to ReturnType of Object
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2024-04-22 08:17:41
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文章目录前言一、逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的应用二、逻辑回归案例2.1.引入库2.2读入数据2.3.调用函数拟合数据2.4.设置边界2.5.预测数据2.6.预测数据值总结 前言 随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 一、逻辑回归的介绍和应用逻辑回归（Logistic regression，简称LR
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2024-06-03 16:43:35
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人工智能 多元线性回归（一）一．定义在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。二．公式——多元线性回归模型1.建立模型以二元线性回归模型为例 ，二元线性回归模型如下：y1= 类
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2023-06-12 10:19:19
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基础部分先确定二元选择模型的类型，通常有Probit模型、Logit模型、Extreme模型等，前面两种最常用。如果随机误差项服从标准正态分布，就用Probit模型；如果随机误差项服从逻辑分布，就用Logit模型。当然，事先也不知道随机误差项究竟服从何种分布，所以Probit模型和Logit模型任选一种即可，问题不是很大。二元选择模型是非线性模型，所以参数估计要用最大似然估计法(MLE)。如果模型
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2024-02-28 12:39:46
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【02】When can ML？二元分类（是非问题）-PLA本讲主要介绍了二元分类问题的一解决方法【PLA - Perceptron Learning Algorithm 感知器算法（知错能改算法，一种线性分类器）】，后续延伸简单介绍了一种【Pocket Algorithm 口袋算法】PLA 感知器算法介绍PLA 的算法可行性证明PLA 算法优缺点及后续问题 一 PLA介绍应用：银行信用卡申办审
3 Types of Learning3.1 Learning with Different Output Space Y从输出空间类型的角度分类机器学习的方法。1. 二元分类（Binary Classification）：输出标签是离散的，二类的。2. 多元分类（Multiclass Classification）：输出标签是离散的，多类的。二元分类是多元分类的特殊情况。3. 回归（Regres
线性回归模型与最小二乘法1、基本概念线性回归假设因变量与自变量之间存在线性关系，因变量可通过自变量线性叠加而得到，即因变量和自变量之间可用如下方式表示。 y=w0+w1x1+w2x2+...+wnxn
y
=
w
0
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2024-05-20 16:02:40
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目录二元分类Logistic回归成本函数梯度下降logistic回归中的梯度下降向量化python代码二元分类二元分类是监督学习中分类问题的基本应用。监督学习通俗来讲就是训练集拥有正确的标签，例如你想根据房子的尺寸、卧室数等特征预测房价，那么你的训练集中除了有房子的特征以外，还得有这些房子的实际交易价格。与监督学习相对的是无监督学习，无监督学习中的训练集没有正确的标签，就好像你扔给了计算机一大堆数
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2023-12-24 11:12:39
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摘要：首先机器学习中最常用也是最重要的内容就是线性模型了，这里先搞清楚几个关系，线性模型在有些资料中会被写为回归，这是因为线性模型中的几类常用模型的名字都叫做xx回归，但线性模型并不是只用在回归当中，在二分类和多分类问题上也常常使用。Data：（x，y），y是连续的（比如身高）就是回归；y是离散的就是分类回归这个词来自高尔顿（达尔文的表弟），他在研究父辈和子辈身高的关系时发现，高父亲的孩子不一定特
文章目录一元线性回归多元线性回归对数几率回归二分类线性判别分析类别不平衡问题（Class-imbalance) 一元线性回归输入的属性数目只有一个，对于离散属性，通过连续化的方式将其转化为连续值。学得：最小二乘法：基于均方误差最小化来进行模型求解，分别对w、b求偏导，同时令式子为0，可以求到w，b的闭式解。多元线性回归输入的属性数目有多个，同样试图学得：这里同样利用最小二乘法来对w，b进行估计，
