注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 逻辑斯蒂回归模型

  2. 逻辑回归 Logistic Regression LR 模型其实仅在线性回归的基础上 套用了一个逻辑函数 但也就由于这个逻辑函数 使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星 本代码实现了逻辑斯蒂回归模型

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-04-07
    • 文件大小：214016
    • 提供者：sdongheng

  1. 逻辑斯蒂回归模型,java

  2. 逻辑斯蒂回归模型 java 代码 ，代码可直接运行

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-09-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：pzj636484

  1. 基于tensorflow的简单逻辑回归模型代码

  2. 基于tensorflow的简单逻辑回归模型代码，自己写的，100%原创，100%简单。 最后拟合出一条直线，浅显易懂，适合初学者学习

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-30
    • 文件大小：1024
    • 提供者：u010880319

  1. 逻辑回归训练测试的完整代码和数据集

  2. 内含完整的逻辑回归数据集，已经逻辑回归训练，训练完成后的模型测试部分（包括代码和完成数据集），用python3编码，可直接运行。训练完成后可直接显示点的颜色和分布，以及训练得到的直线。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-30
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：u014571489

  1. 逻辑回归L2正则化预测模型

  2. 该代码是主要基于tensorflow框架下的逻辑回归模型，使用经典的梯度下降算法来最小化误差，加了L2正则化以减小过拟合。主要是针对没有测试集的数据，利用五折交叉验证并重复十次来计算AUC值，以评估模型。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-06
    • 文件大小：4096
    • 提供者：qq_40050778

  1. 通过二分类来比较神经网络模型和逻辑回归模型

  2. 通过二分类来比较神经网络模型和逻辑回归模型，有三个代码来进行实现

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-12-24
    • 文件大小：5120
    • 提供者：doctorcuilab

  1. Logistic回归分类模型.rar

  2. 包含了Logistic回归分类模型的代码，使用python实现，其中文件路径可以根据自己路径修改，或者使用os库来写入相对路径

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42183708

  1. 逻辑回归模型，python代码

  2. logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。然后通过logistic回归分析，可以得到自变量的权重，

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-21
    • 文件大小：115712
    • 提供者：qq_27047075

  1. 逻辑回归模型+Matlab实现.rar

  2. 【模式识别小作业】逻辑回归模型（logistic regression model）+Matlab实现+UCI的Iris和Seeds数据集+分类问题 包含：完整全套代码+readme+报告

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-18
    • 文件大小：217088
    • 提供者：Lujiahao98689

  1. Spark ml pipline交叉验证之逻辑回归.docx

  2. Spark ml pipline交叉验证之逻辑回归 模型训练 输入参数 训练代码 模型评估 输入参数 评估代码

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2019-09-03
    • 文件大小：20480
    • 提供者：q18729096963

  1. 机器学习-04. 逻辑回归详解和应用（上）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第四章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：920649728
    • 提供者：suolong123

  1. sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

  2. 线性逻辑回归 本文用代码实现怎么利用sklearn来进行线性逻辑回归的计算，下面先来看看用到的数据。 这是有两行特征的数据，然后第三行是数据的标签。 python代码 首先导入包和载入数据 写一个画图的函数，把这些数据表示出来： 然后我们调用这个函数得到下面的图像： 接下来开始创建模型并拟合，然后调用sklearn里面的逻辑回归方法，里面的函数可以自动帮算出权值和偏置值，非常简单，接着画出图像。 最后我们可以来看看评估值： 可以看到，正确率、召回率、F

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_38698403

  1. TensorFlow学习笔记（一）之逻辑斯地回归模型及Cifar-10分类的实现

  2. 目录 环境 介绍 机器学习步骤 深度学习、机器学习、人工智能三者的关系 神经网络 二分类逻辑斯地回归模型 多分类逻辑斯地回归模型 目标函数（损失函数） 主要类型 举例 神经网络训练 训练目标 梯度下降算法 TensorFlow实现 计算图模型 命令式编程 声明式编程 二者的对比 数据处理 下载数据 准备工作 读取数据 查看数据 数据读取及预处理整体代码 构建模型 构建计算图 构建模型整体代码 初始化及运行模型 整体代码 注意事项 参考资料 环境 python 3.6 + TensorFlow 1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：523264
    • 提供者：weixin_38501751

  1. 机器学习实战：基于逻辑回归模型的信用卡欺诈检测

  2. 某银行为提升信用卡反欺诈检测能力，提供了脱敏后的一份个人交易记录。考虑数据本身的隐私性，数据提供之初已经进行了类似PCA的处理，并得到了若干数据特征。在不需要做额外特征提取工作的情况下，本项目意在通过逻辑回归模型的调优，得到较为准确可靠的反欺诈检测方法，分析过程中使用到了Python Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn以及机器学习库Scikit-Learn等。 数据链接： 链接:https://pan.baidu.com/s/11uT0CHYPenX_67qTd

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：77824
    • 提供者：weixin_38626943

  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. 逻辑回归分类算法

  2. 首先明确，分类问题，”y”的值域一定是有限个，逻辑回归就是根据之前的数据，预测某事件为真的概率值 为什么分类问题不能用线性回归？ 对于分类问题，y的取值为0或者1 如果使用线性回归i，那么线性回归模型的输出值可能远大于1或者远小于0 导致代价函数很大 回归模型 或者 python代码实现 z = numpy.dot(X, theta) h = 1/(1+numpy.exp(-z)) # exp: e 的多少次方 代价函数 x1 = X[:, 1] # 这里X是拼1之后的 x

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：137216
    • 提供者：weixin_38741966

  1. 基于回归模型的开源软件开发中安全需求识别方法

  2. 研究人员在前期需求工程（RE）中提出了几种安全需求识别方法。 但是，在开源软件（OSS）项目中，开发人员使用轻量级表示形式并通过编写注释来频繁地改进需求。 他们还倾向于通过提供代码段，附件和外部资源链接来讨论注释中的安全性方面。 由于前期RE中的大多数安全需求识别方法都是基于文本信息检索技术，因此这些方法不适用于OSS项目或即时RE。 在我们的研究中，我们提出了一种基于逻辑回归的新模型，以识别OSS项目中的安全要求。 我们使用了五个指标来构建安全需求识别模型，并通过将这些模型应用于三个OSS项目

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：405504
    • 提供者：weixin_38604330

  1. ML_Fault理解：实验的复制，描述性统计信息（ANOVA，Chi2square，Wilcoxon，功效计算），相关分析（Kendall-tau），预测模型（逻辑回归）。 目的是研究影响故障理解准确性的因素。 分析的因素是程序员的属性（专

  2. ML_Fault了解 目标： 研究影响故障理解准确性的因素（识别导致软件故障的代码的能力）。 分析的因素包括程序员的属性（专业，经验，编码能力）和任务（持续时间，自信心，难度）。 指标： 退出率 任务吸收率 资格分数 任务持续时间 说明尺寸 评价者间的可靠性 数据： 进行两次实验来识别导致软件故障的代码。 实验： E1：5405个任务，777个程序员，10个流行的开源项目中的10个实际失败 E2：2580个任务，497个程序员，5个流行的开源项目中的8个真正的失败 分析方法： 实验复制

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42098759

  1. mnist分类：Pytorch，Scikit学习实现多种分类方法，包括逻辑回归（Logistic回归），多层感知机（MLP），支持向量机（SVM），K近邻（KNN），CNN，RNN，极简代码适合新手小白入门，附英文实验报告（ACM模板）-源

  2. mnist分类 使用多种方法完成MNIST分类任务 Python 3.6 火炬1.0 Scikit学习0.21 无需下载数据直接跑，代码自动下载 模型 逻辑回归Logistic回归 多层感知机 K近邻KNN 支持向量机 卷积神经网络 循环神经网络 实验报告 见mnistClassification.pdf 对应的latex原始码： :

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42109125

  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
« 12 3 4 5 6 »