logistic regression model
LR
softmax
classification
Fly
logistic regression modelloss fuctionsoftmax基于python的logistic regressi
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2024-05-06 23:31:14
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目录线性回归线性回归概念线性回归模型概率角度解释正则化方法 (Lasso 回归和岭回归)scikit-learn 线性回归库线性回归线性回归概念线性回归模型线性回归分析 (Linear Regression Analysis) 是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法. 即给定一个数据集 \(D={(\mathbf{x}_1,y_1),(\mathbf{x}_2,y_2),\
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2024-04-25 13:58:47
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Logistic RegressionLogistic Regression即逻辑回归，又称作Logistic回归分析，是要预测的变量为有限个离散量（比如2个值）的回归分析问题，可以理解为对样本进行分类的学习方法。 与Linear Regression相似，我们也通过定义Cost Function，依据Gradient Decent的方法来进行Logistic Regression。如果套用Li
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2024-04-01 09:31:21
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构建模型步骤：Step1：选择模型Step2：样本Step3：迭代（梯度下降） 技巧：多类的回归overfittingRegularization正则化 （1）lambda的选择Step1：选择模型线性y=wx或者其他Step2：样本（1）样本带入模型：（2）Loss Function：真实值和预测值的误差：（3）选择最好的参数：Step3：迭代梯度下降一开始随机选择参数，此时预测值和误差值的很大
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2024-04-17 13:22:46
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在这篇博文中，我将详细讲述如何在Python中实现逻辑回归模型（Logistic Regression Model）。随着数据科学的迅猛发展，逻辑回归已成为分类问题中的一种基础而有效的算法，广泛应用于各类实际场景。
> “在过去十年里，逻辑回归仍然是许多工业应用中的首选分类算法。” — 数据科学研究年度报告 2023
### 技术原理
逻辑回归是一种基于线性回归的统计学模型，通过将线性模型的
0. 前言 这学期 Pattern Recognition 课程的 project 之一是手写数字识别，之二是做一个网站验证码的识别(鸭梨不小哇）。面包要一口一口吃，先尝试把模式识别的经典问题——手写数字识别做出来吧。这系列博客参考 deep learning tutorial ，记录下用以下三种方法的实现过程:
Logistic Regression - using Theano
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2024-04-03 06:42:50
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(Simple Linear Regression)A simple regression model could be a linear approximation of a causative relationship between two or additional variables. Regressions models are extremely valuable, as they'
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2024-06-05 10:44:32
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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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Logistic regression, despite its name, is a linear model for classification rather than regression. Logistic regression is also known in the literature as logit regression, maximum-entropy classificat
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2024-06-12 21:26:53
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模块中不要出现与模块名相同的函数名。
原创
2021-08-13 09:48:48
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We cannot use the same cost function that we use for linear regression because the Logistic Function will cause the output to be wavy, causing many lo
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2020-08-26 15:52:00
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这一讲说到了线性回归（Linear Regression）线性回归是一种监督式学习。我们给机器一些带标签的数据，然后机器用这些带标签的数据学习。1.从一个例子入手首先Ng老师举了个例子：这是有关于房价预测的例子。图中的点横坐标是面积，从纵坐标是房价， 我们要做的事情是想找到一个模型，让这个模型更好的符合当前的房价与面积的对应关系，之后我们用这个模型简单的预测房价。首先，我们有一些training
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2024-10-03 14:43:15
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逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇，主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法，最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系，以及在多分类问题上的推广。逻辑回归问题实际工作中，我们可能会遇到如下问题：预测一个用户是否点击特定的商品判断用户的性别预测用户是否会购买
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2024-08-25 20:56:05
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2024-01-31 10:46:57
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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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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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# SparkSession介绍与使用
## 简介
SparkSession是Apache Spark中的一个主要概念，它是在Spark 2.0版本中引入的，用于替代旧版的SparkContext。SparkSession提供了一个统一的入口点，用于与Spark集群交互。它封装了Spark的核心功能，包括RDD、DataFrame和Dataset等，提供了一种更简洁、更方便的编程接口。
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原创
2023-09-02 03:38:15
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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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