【机器学习算法】2、逻辑回归——从来源说起(二)

简介: 【机器学习算法】2、逻辑回归——从来源说起(二)

逻辑回归算法的具体步骤


b8f087f5ba5ce798f4939c3e983521e6.jpg

5c90fe0982400fc198c6d9b17573db7f.jpg

04d0e7a3c90426ec20adbe29329ecd1a.png

0d41baea6ffef406adaac0f069a4b934.jpg

eee79b73b5d400f4d06a9d8fd13b9445.jpg


线性模型算法的优缺点



逻辑回归的SKLearn实现


相关文章
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
算法金 | 一文彻底理解机器学习 ROC-AUC 指标
```markdown # ROC曲线与AUC详解:评估分类模型利器 本文深入浅出解释ROC曲线和AUC,通过实例和代码帮助理解其在模型评估中的重要性,旨在提升对分类模型性能的理解和应用。 ```
33 13
算法金 | 一文彻底理解机器学习 ROC-AUC 指标
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
炸裂!PAI-DSW 和 Free Prompt Editing 图像编辑算法,成就了超神的个人 AIGC 绘图小助理!
【6月更文挑战第11天】PAI-DSW 和 Free Prompt Editing 算法引领图像编辑革命,创造出个人AIGC绘图小助理。PAI-DSW擅长深度图像处理,通过复杂模型和深度学习精准编辑;Free Prompt Editing则允许用户以文本描述编辑图像,拓展编辑创意。结合两者,小助理能根据用户需求生成惊艳图像。简单Python代码示例展示了其魅力,打破传统编辑局限,为专业人士和普通用户提供创新工具,开启图像创作新篇章。未来,它将继续进化,带来更多精彩作品和体验。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 大数据
【机器学习】朴素贝叶斯算法及其应用探索
在机器学习的广阔领域中,朴素贝叶斯分类器以其实现简单、计算高效和解释性强等特点,成为了一颗璀璨的明星。尽管名字中带有“朴素”二字,它在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等多个领域展现出了不凡的效果。本文将深入浅出地介绍朴素贝叶斯的基本原理、数学推导、优缺点以及实际应用案例,旨在为读者构建一个全面而深刻的理解框架。
7 1
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
算法金 | 只需十四步:从零开始掌握Python机器学习(附资源)
```markdown ## 摘要 全网同名「算法金」的作者分享了一篇针对Python机器学习入门的教程。教程旨在帮助零基础学习者掌握Python和机器学习,利用免费资源成为实践者。内容分为基础篇和进阶篇,覆盖Python基础、机器学习概念、数据预处理、科学计算库(如NumPy、Pandas和Matplotlib)以及深度学习(TensorFlow、Keras)。此外,还包括进阶算法如SVM、随机森林和神经网络。教程还强调了实践和理解最新趋势的重要性。
7 0
算法金 | 只需十四步:从零开始掌握Python机器学习(附资源)
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
机器学习——DBSCAN 聚类算法
【6月更文挑战第8天】DBSCAN是一种基于密度的无监督聚类算法,能处理不规则形状的簇和噪声数据,无需预设簇数量。其优点包括自动发现簇结构和对噪声的鲁棒性。示例代码展示了其基本用法。然而,DBSCAN对参数选择敏感,计算效率受大规模数据影响。为改善这些问题,研究方向包括参数自适应和并行化实现。DBSCAN在图像分析、数据分析等领域有广泛应用,通过持续改进,将在未来保持重要地位。
22 2
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
算法金 | 吴恩达:机器学习的六个核心算法!
吴恩达教授在《The Batch》周报中介绍了机器学习领域的六个基础算法:线性回归、逻辑回归、梯度下降、神经网络、决策树和k均值聚类。这些算法是现代AI的基石,涵盖了从简单的统计建模到复杂的深度学习。线性回归用于连续变量预测,逻辑回归用于二分类,梯度下降用于优化模型参数,神经网络处理非线性关系,决策树提供直观的分类规则,而k均值聚类则用于无监督学习中的数据分组。这些算法各有优缺点,广泛应用于经济学、金融、医学、市场营销等多个领域。通过不断学习和实践,我们可以更好地掌握这些工具,发掘智能的乐趣。
29 0
算法金 | 吴恩达:机器学习的六个核心算法!
|
9天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于机器学习的推荐算法构建技术详解
【6月更文挑战第4天】本文详述了构建基于机器学习的推荐算法,特别是协同过滤方法。从用户和物品相似性的角度,解释了用户-用户和物品-物品协同过滤的工作原理。涵盖了数据准备、预处理、特征工程、模型训练、评估优化及结果展示的构建流程。推荐算法在电商、视频和音乐平台广泛应用,未来将受益于大数据和AI技术的进步,提供更智能的推荐服务。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 资源调度
【机器学习】逻辑回归:原理、应用与实践
逻辑回归(Logistic Regression)是一种广泛应用于分类问题的统计学方法,尽管其名称中含有“回归”二字,但它实际上是一种用于解决二分类或多分类问题的线性模型。逻辑回归通过使用逻辑函数(通常为sigmoid函数)将线性模型的输出映射到概率空间,从而预测某个事件发生的概率。本文将深入探讨逻辑回归的理论基础、模型构建、损失函数、优化算法以及实际应用案例,并简要介绍其在机器学习领域的地位和局限性。
24 2
|
14天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
机器学习算法简介:从线性回归到深度学习
【5月更文挑战第30天】本文概述了6种基本机器学习算法:线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林和深度学习。通过Python示例代码展示了如何使用Scikit-learn、statsmodels、TensorFlow库进行实现。这些算法在不同场景下各有优势,如线性回归处理连续值,逻辑回归用于二分类,决策树适用于规则提取,支持向量机最大化类别间隔,随机森林集成多个决策树提升性能,而深度学习利用神经网络解决复杂模式识别问题。理解并选择合适算法对提升模型效果至关重要。
181 4
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据采集
构建一个基于机器学习的交易算法
【6月更文挑战第2天】本文探讨了如何构建基于机器学习的交易算法,关键步骤包括数据收集与预处理、特征选择、模型选择与训练、评估与优化,以及回测与实盘交易。挑战涉及数据质量、过拟合与欠拟合、市场变化与模型适应性。通过结合金融知识与机器学习技术,可创建智能交易系统,但需不断更新优化以应对市场动态。