从头开始机器学习:逻辑回归

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了从头开始机器学习:逻辑回归。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、说明

        本篇实现线性回归的先决知识是:基本线性代数,微积分(偏导数)、梯度和、Python (NumPy);从线性方程入手,逐渐理解线性回归预测问题。

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-723610.html

到了这里,关于从头开始机器学习:逻辑回归的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 逻辑回归揭秘: 从分类原理到机器学习实践

    逻辑回归 (Logistic Regression) 尽管名字中带有 “回归” 两个字, 但主要是用来解决分类问题, 尤其是二分类问题. 逻辑回归的核心思想是: 通过将线性回归的输出传递给一个激活函数 (Activation Function) 比如 Sigmoid 函数) 将连续值转化为 0 到 1 之间的概率值, 在根据阈值 (Threshold) 对概

    2024年02月02日
    浏览(46)
  • python机器学习(五)逻辑回归、决策边界、代价函数、梯度下降法实现线性和非线性逻辑回归

    线性回归所解决的问题是把数据集的特征传入到模型中,预测一个值使得误差最小,预测值无限接近于真实值。比如把房子的其他特征传入到模型中,预测出房价, 房价是一系列连续的数值,线性回归解决的是有监督的学习。有很多场景预测出来的结果不一定是连续的,我们

    2024年02月15日
    浏览(84)
  • 机器学习&&深度学习——线性回归的从零开始实现

    虽然现在的深度学习框架几乎可以自动化实现下面的工作,但从零开始实现可以更了解工作原理,方便我们自定义模型、自定义层或自定义损失函数。 根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集。任务是使用这个数据集来恢复模型的参数。我们使用低维数据,可以更容易地

    2024年02月15日
    浏览(37)
  • 吴恩达机器学习2022-Jupyter-用scikitlearn实现逻辑回归

    使用 scikit-learn 培训 Logit模型模型。 下面的代码导入了 scikit-learn 的 Logit模型模型。您可以通过调用 fit 函数将此模型适合于训练数据。 输出: 通过调用预测函数,您可以看到这个模型所做的预测。 输出: 您可以通过调用 score 函数来计算这个模型的精度。 输出:

    2024年02月16日
    浏览(35)
  • 初识人工智能,一文读懂机器学习之逻辑回归知识文集(1)

    🏆作者简介,普修罗双战士,一直追求不断学习和成长,在技术的道路上持续探索和实践。 🏆多年互联网行业从业经验,历任核心研发工程师,项目技术负责人。 🎉欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏 🔎 人工智能领域知识 🔎 链接 专栏 人工智能专业知识学习一 人工智能专栏 人

    2024年01月23日
    浏览(59)
  • 机器学习(六):回归分析——鸢尾花多变量回归、逻辑回归三分类只用numpy,sigmoid、实现RANSAC 线性拟合

    [ 实验1 回归分析] 一、 预备知识 使用梯度下降法求解多变量回归问题 数据集 Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集,在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录,每类各 50 个数据,每条记录都有 4 项特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、

    2023年04月13日
    浏览(80)
  • 机器学习笔记 - 使用 Tensorflow 从头开始​​构建您自己的对象检测器

            之前的文章是利用了VGG16的预训练模型,然后构造完全连接的层标头以输出预测的边界框坐标,但是不包含对象标签的分类。 机器学习笔记 - 使用Keras、TensorFlow框架进行自定义数据集目标检测训练_keras 制作 目标检测 数据集_坐望云起的博客-CSDN博客 学习如何训练自定

    2024年02月14日
    浏览(46)
  • 【机器学习笔记】3 逻辑回归

    分类问题监督学习最主要的类型,主要特征是标签离散,逻辑回归是解决分类问题的常见算法 ,输入变量可以是离散的也可以是连续的 先从用蓝色圆形数据定义为类型1,其余数据为类型2;只需要分类1次,步骤:①-② 先定义其中一类为类型1(正类),其余数据为负类(r

    2024年02月19日
    浏览(35)
  • 【机器学习】逻辑回归

    逻辑回归,是一种名为“回归”的线性分类器,其本质是由线性回归变化而来的,一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。 线性回归 是机器学习中最简单的的回归算法,它写作一个几乎人人熟悉的方程: z = b + θ 1 x 1 + θ 2 x 2 + . . . + θ n x n = θ T X , ( θ 0 = b ) z = b+θ_1x_1

    2024年02月07日
    浏览(43)
  • 机器学习课后习题 --- 逻辑回归

    1.一监狱人脸识别准入系统用来识别待进入人员的身份,此系统一共包括识别4种不同的人员:狱警,小偷,送餐员,其他。下面哪种学习方法最适合此种应用需求: A:二分类问题                                                   B:多分类问题 C:回归问题           

    2024年02月10日
    浏览(36)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包