【机器学习算法】2、逻辑回归——从来源说起(一)

简介: 【机器学习算法】2、逻辑回归——从来源说起(一)

简介



逻辑回归算法的来源



线性回归算法的流程


4ffbcdd31d1077d929a67b61a4e9f267.png

相关文章
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【昆虫识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+机器学习+TensorFlow+ResNet50
昆虫识别系统,使用Python作为主要开发语言。通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法(CNN)模型。通过对10种常见的昆虫图片数据集('蜜蜂', '甲虫', '蝴蝶', '蝉', '蜻蜓', '蚱蜢', '蛾', '蝎子', '蜗牛', '蜘蛛')进行训练,得到一个识别精度较高的H5格式模型文件,然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户上传一张昆虫图片识别其名称。
31 7
【昆虫识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+机器学习+TensorFlow+ResNet50
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
算法金 | 统计学的回归和机器学习中的回归有什么差别?
**摘要:** 统计学回归重在解释,使用线性模型分析小数据集,强调假设检验与解释性。机器学习回归目标预测,处理大数据集,模型复杂多样,关注泛化能力和预测误差。两者在假设、模型、数据量和评估标准上有显著差异,分别适用于解释性研究和预测任务。
18 8
算法金 | 统计学的回归和机器学习中的回归有什么差别?
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 Dart
AI - 机器学习GBDT算法
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree),是一种集成学习的算法,它通过构建多个决策树来逐步修正之前模型的错误,从而提升模型整体的预测性能。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 算法 BI
机器学习笔记(一) 感知机算法 之 原理篇
机器学习笔记(一) 感知机算法 之 原理篇
16 2
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
机器学习聚类算法
聚类算法是无监督学习技术,用于发现数据集中的自然群体,如用户画像、广告推荐等。常见的聚类算法包括K-Means,它基于距离分配样本至簇,适合球形分布;层次聚类则通过合并或分裂形成簇,能发现任意形状的簇;DBSCAN依据密度来聚类,对噪声鲁棒。KMeans API中`sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)`用于指定簇的数量。评估聚类效果可使用轮廓系数、SSE等指标,Elbow方法帮助选择合适的K值。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法
机器学习算法决策树(二)
**ID3决策树算法**是1975年由J. Ross Quinlan提出的,它基于信息增益来选择最佳划分特征。信息增益是衡量数据集纯度变化的指标,熵则是评估数据不确定性的度量。算法通过比较每个特征的信息增益来选择分裂属性,目标是构建一个能最大化信息增益的决策树。然而,ID3容易偏向于选择具有更多特征值的属性,C4.5算法为解决这一问题引入了信息增益率,降低了这种偏好。CART决策树则不仅用于分类,也用于回归,并使用基尼指数或信息熵来选择分割点。剪枝是防止过拟合的重要手段,包括预剪枝和后剪枝策略。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
机器学习算法决策树(一)
**决策树模型**是一种直观的分类模型,常用于金融风控和医疗诊断等领域。它通过树形结构对数据进行划分,易于理解和解释,能揭示特征重要性且计算复杂度低。然而,模型可能过拟合,需剪枝处理;不擅长处理连续特征;预测能力有限,且对数据变化敏感。在集成学习如XGBoost中,决策树作为基模型广泛应用。示例代码展示了使用Python的`sklearn`库构建和可视化决策树的过程。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 搜索推荐
利用机器学习算法改善电商推荐系统的效率
电商行业日益竞争激烈,提升用户体验成为关键。本文将探讨如何利用机器学习算法优化电商推荐系统,通过分析用户行为数据和商品信息,实现个性化推荐,从而提高推荐效率和准确性。
126 14
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
Machine Learning机器学习之决策树算法 Decision Tree(附Python代码)
Machine Learning机器学习之决策树算法 Decision Tree(附Python代码)
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
实现机器学习算法时,特征选择是非常重要的一步,你有哪些推荐的方法?
实现机器学习算法时,特征选择是非常重要的一步,你有哪些推荐的方法?
48 1