逻辑回归(logistics regression) 总结 一、总结 一句话总结： A、logistics regression是用来做分类任务的 B、逻辑回归(logistics regression)的损失函数交叉熵损失函数 1、多元线性回归？ 多元线性回归是用线性的关系来拟合一个事情的发生规律
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2020-07-28 03:00:00
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简述：1. LR 本质上是对正例负例的对数几率做线性回归，因为对数几率叫做logit，做的操作是线性回归，所以该模型叫做Logistic Regression。2. LR 的输出可以看做是一种可能性，输出越大则为正例的可能性越大，但是这个概率不是正例的概率，是正例负例的对数几率。3. LR的label并不一定要是0和1，也可以是-1和1，或者其他，只是一个标识，标识负例和正例。4. Linear
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2023-12-26 12:48:30
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Explainable artificial intelligence for mental health through transparency and interpretability for understandability文章主要内容总结调研了应用了XAI的心理健康和精神病学的文献
总结了这个领域的XAI应用具有模式：输入-f(x)->特征空间-g(f(x))->输出
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2024-07-09 17:52:22
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文章目录一、什么是回归？二、线性回归2.1基本形式2.2回归过程2.3广义线性模型三、Logistics回归3.1模型形式3.2回归过程四、代码实现4.1线性回归4.2logistics回归五、小结 一、什么是回归？这个问题对我来说一直很朦胧，因为虽然之前做过一些回归的实验，但是如果真是让我用语言说出来又不知道说什么，所以就查了查资料。回归是指研究一组随机变量和另一组变量之间关系的统计分析方法。
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2024-09-09 10:38:47
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/ 导读 /近日，图森未来“完成全球首次无人驾驶重卡公开道路全无人化测试”，之前智加科技6月份“完成全球首个智慧高速公路重卡全无人驾驶测试”，下面介绍两家的测试具体情况。图森未来完成全球首次无人驾驶重卡公开道路全无人化测试2021年12月22日，图森未来（TuSimple）成功完成全球首次无人驾驶重卡在公开道路的全无人化测试，全程无安全员值守和任何人为干预，车内没有安全驾驶员，
1. 前言在日常编写 Python 脚本的过程中，我们经常需要结合命令行参数传入一些变量参数，使项目使用更加的灵活方便本篇文章我将罗列出构建 Python 命令行参数的 4 种常见方式它们分别是：内置 sys.argv 模块内置 argparse 模块内置 getopt 模块第三方依赖库 click2. sys.argv构建命令行参数最简单、常见的方式是利用内置的「 sys.argv 」模块它是将
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2024-04-08 08:35:42
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以下是我学习Andrew Ng machine learning 课程时logistic regression的相关代码，仅作为参考，因为是
原创
2022-07-18 11:33:05
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机器学习 Logistics Regression逻辑回归模型
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2022-05-24 20:44:43
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逻辑回归 sklearn
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2022-05-24 20:44:21
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regression：直译似乎是回归，觉得更直接一种说法应该是预测，通过找出拟合历史数据的函数，预测未来数据。半监督学习：有一点标记数据，大部分未标记数据。监督学习：所以数据都已标记。 gradient 是列向量，值为loss function的偏微分regression的一种简单model是 y = wx+b, 跟高中学的线性回归几乎一样。不过这里的w、b、x不是一个数，而是矩阵。复杂一点的模型
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2024-05-16 21:06:04
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Regression1. 什么是Regression（回归）？2. 实现Regression的步骤 step1：Model（建立一个模型）——线性模型 step2： Goodness of function（确定评价函数）——损失函数 step3：Best function ——梯度下降法3. 方法优化（从step1,model入手） 方法1
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2024-03-07 20:42:15
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今天看SVM（支持向量机），开始先引入了logistic函数，虽然给出了一公式，但好奇logistic函数啥东东啊，为啥叫logistic呢，搜索ing。 说简单些，logistic函数其实就是这样一个函数： P(t) = \frac{1}{1 + e^{-t}} 非常简单吧，这个函数的曲线如下所示：、很像一个“S”型吧，所以又叫 sigmoid曲线（S型曲线）。 %%%%%%%%%%%%%%%%
在做logistics回归之前，我们要先对你要做预测的变量做个相关分析，找出和你因变量相关的自变量。我这里就不做了，直接用我处理之后的数据。 打开我们要分析的数据，单击“分析”，选择“回归”，然后选择“二元Logistics回归”，弹出下面的界面，如图： 把是否购买移到因变量框里面去，把消费金额和消费数量移动到协变量框里面去，然后单击“保存”按钮，弹出“Logistics回归：保
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2023-08-09 17:31:10
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logistic回归的基本思想 logistic回归是一种分类方法，用于两分类问题。其基本思想为： a. 寻找合适的假设函数，即分类函数，用以预测输入数据的判断结果； b. 构造代价函数，即损失函数，用以表示预测的输出结果与训练数据的实际类别之间的偏差； c. 最小化代价函数，从而获取最优的模型参数
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2018-05-01 21:39:00
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这个模型不好，因为隐藏因素：物种 优化这个模型 不同物种的对应的error线也是不一样的，那么error会更小，fit的更好当然还和其他的因素有关：不同物种在进化时的情况不同（如红色线），其次有些值略高或略低于直线（产生进化后CP值时有加rand） 此时可以构造更复杂的模型，把想到的因素都考虑进去，
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2020-02-11 21:13:00
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文章目录简介Why We Prefer SparsitySparsity例子:Housing Price Application确定特征的方法Option1:Exhaustive Search:"all subsets"Option2:Greedy Approaches·Forward Stepwise·Backward StepwiseOption3:via Regularization: A
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2024-03-26 09:04:01
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以德国信用数据为例，用logistict regression算法做信用评分卡原理性实现，因此并未考虑feature selection.第一步：导入必要的库import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cross_validation import
原创
精选
2016-10-13 16:22:37
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数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。目前数据标准化方法有多种，归结起来可以分为直线型方法(如极值法、标准差法)、折线型方法(如三折线法)、曲线型方法(如半正态性分布)。不同的标准化方法，对系统的评价结果会产生不同的影响，然而不幸的是，在数据标准化方法的选择上，还没有通用的法则可以遵循。常见的方法有：min-max标准化（Min-max
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2023-07-04 14:25:26
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目录前言Regression举例Classification举例总结 前言由于之前对于Regression(回归)和Classification(分类)认识并不准确，混淆了很长时间，那么现在就稍微总结一下。Regression回归，类比于数学中的回归直线，它在神经网络中作为输出往往是通过前者的运算而得出一个确定的值/向量。这个值/向量依赖于输入数据的整体分布，最终给出一个或因周期，或因总体趋势，
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2024-04-01 10:40:34
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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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