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  1. 机器学习：牛顿方法实现逻辑回归

  2. 实验步骤与内容： 1. 下载数据包ex3Data.zip并解压。 2. 对于这个练习，假设一所高中有一个数据集，代表40名被录取的学生和40名未被录取的学生。 每个(x (i)，y(i)) 数据包括两个标准化考试中学生的分数和学生是否被录取的标签。任务是建立一个二元分类模型，根据学生在两次考试中的成绩来估计大学录取机会。 3. polt data:使用不同的符号来表示录取结果，画出图像。 4. 假设模型的函数为sigmoid function： 进行求最优解的代价函数cost function

  3. 所属分类：机器学习

  1. scores.csv.zip

  2. 该数据集包含100名学生在2次考试中获得的分数及对应标签 标签指示该学生是否将被大学录取(用0和1表示)

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-18
    • 文件大小：2048
    • 提供者：u012005313

  1. LogiReg_data.txt.zip

  2. LogiReg_data.txt 逻辑回归数据集 建立逻辑回归模型预测一个学生是否被大学录取，没有详细介绍算法。 数据格式如下：第三列表示录取状态，0---未录取，1---已录取，前两列是成绩

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-08-16
    • 文件大小：3072
    • 提供者：ch_li

  1. 学生是否被大学录取数据

  2. 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-10
    • 文件大小：2048
    • 提供者：qq_43554763

  1. 机器学习入门 — 根据推导公式使用Python实现梯度下降与逻辑回归

  2. 关于梯度下降与逻辑回归，我在之前的文章中已经写过了公式推导，本文中将用python代码进行实现并做简单的实验 机器学习入门 — 梯度下降原理 机器学习入门 — 逻辑回归算法 案例概述 在这里我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。此大学会根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。大学里有以前的申请人的历史数据，可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个学生例子，有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。 数据准备 im

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：279552
    • 提供者：weixin_38547397

  1. ECE143_Group6：ECE 143 Group6 2021年冬季-源码

  2. ECE143_Group6 ECE 143 Group6 2021年冬季 倒计时：还剩10天！ 演讲日期：2月26日 研究生院录取预测 目标：预测学生被特定研究生大学录取的可能性数据集： : 完成：探索性数据分析（EDA）通常使用数据可视化方法来分析和调查数据集并总结其主要特征。 2月16日 TODO：功能工程-Chris Yifan TODO：建模-David，Kimi 造型 目前，我们已经实施了六个二进制分类模型，以预测学生是否将被其目标学校录取。 这些模型包括： 线性回归 逻辑回

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42131541

  1. 机器学习实战：逻辑回归+梯度下降

  2. 使用梯度下降的方法进行逻辑回归实战： 问题说明： 这里将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。 假设你是一个大学的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会，你有以前的申请人的历史数据。可以用历史数据作为逻辑回归的训练集。对于每一个样本,有两次考试的申请人的成绩和录取决定。建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。 数据链接： 链接:https://pan.baidu.com/s/1-pjwe1ogk30WpzN4Qg1NZA 密码:wqmt 完整代码实现如下： i

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：900096
    • 提供者：weixin_38739900

  1. 编程作业2 logistic_regression（逻辑回归）(吴恩达)

  2. 文章目录编程作业2 logistic_regression（逻辑回归）1.准备数据2.sigmoid 函数3.cost function(代价函数)4.gradient descent(梯度下降)5.拟合参数6.用训练集预测和验证7.寻找决策边界8.推导 编程作业2 logistic_regression（逻辑回归） 推荐运行环境：python 3.6 建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。有以前的申请人的历史数据， 可以用它作为逻辑

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：677888
    • 提供者：weixin_38625708