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搜索资源列表

  1. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课

  2. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课 课程介绍: 从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起，然后对机器学习算法一一讲解，同时配合编程实操的实现过程，适合零基础系统学习，配套资料包括讲义作业软件数据都有。 课程目录: 第一章Numpy前导介绍 1.1、Anconda安装 1.2、JupyterNoteBook 1.3、Numpy介绍+ndarry 1.4、ndarry的shape属性巧算 1.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-04
    • 文件大小：2048
    • 提供者：happyzhangdi008

  1. 逻辑回归成绩查询源文件

  2. 本代码是用python实现，解决的是学生分数预测是否录取的问题，实现了三种梯度下降策略和三种停止策略和如何优化策略的问题。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-21
    • 文件大小：308224
    • 提供者：curtainc

  1. AI学习知识点.xmind

  2. *AI学习知识点* 1. 基础知识 概率论 微积分与逼近论 极限、微分、积分的基本概念 利用逼近的思想理解微积分，利用积分的方式理解概率论 概率论的基础 古典模型 常见的概率分布 大数定理和中心极限定理 协方差和相关系数 最大似然估计和最大后验估计 凸优化 凸优化的基本概念 凸函数 凸集 凸优化问题的标准形式 线性代数及矩阵 线性空间及线性变化 矩阵的基本概念 状态转移矩阵 特征

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：240640
    • 提供者：lingfeian

  1. python实现梯度下降和逻辑回归

  2. 主要为大家详细介绍了python实现梯度下降和逻辑回归，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：34816
    • 提供者：weixin_38705873

  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. Python利用逻辑回归分类实现模板

  2. Logistic Regression Classifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程，为最大化方程，利用牛顿梯度上升求解方程参数。 优点：计算代价不高，易于理解和实现。 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。 使用数据类型：数值型和标称型数据。 好了，下面开始正文。 算法的思路我就不说了，我就提供一个万能模板，适用于任何纬度数据集。 虽然代码类似于梯度下降，但他是个分类算法 定义sigmoid函数 def sigmoid(x): return 1/(1+np

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：43008
    • 提供者：weixin_38653155

  1. 所有项目清单-源码

  2. （一）机器视觉 使用YOLOv3对64种食品进行对象检测，2019年（15K训练图像，45K训练边界框，mAP：0.42） （二）自然语言处理 （2K培训数据，acc：96.9％） （50K训练数据，acc：80.7％） （III）R中的预测建模 涉及EDA，特征工程，机器学习算法（回归，逐步回归，随机森林，梯度提升，广义加性模型，多元自适应回归样条，贝叶斯加性回归树，支持向量机）的预测建模项目，模型选择和模型推断。 （RF / GBM比空模型的MAE改善了35.0％） （BART模型比n

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_42131367

  1. 对数几率回归（逻辑回归）

  2. 文章目录一、对数几率和对数几率回归二、Sigmoid函数三、极大似然法四、梯度下降法四、Python实现 一、对数几率和对数几率回归   在对数几率回归中，我们将样本的模型输出y∗y^*y∗定义为样本为正例的概率，将y∗1−y∗\frac{y^*}{1-y^*}1−y∗y∗​定义为几率（odds），几率表示的是样本作为正例的相对可能性。将几率取对便可以得到对数几率（log odds，logit）。 logit=log⁡y∗1−y∗logit=\log\frac{y^*}{1-y^*}logit=

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：81920
    • 提供者：weixin_38613330

  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

  1. python实现梯度下降和逻辑回归

  2. 本文实例为大家分享了python实现梯度下降和逻辑回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下 import numpy as np import pandas as pd import os data = pd.read_csv(iris.csv) # 这里的iris数据已做过处理 m, n = data.shape dataMatIn = np.ones((m, n)) dataMatIn[:, :-1] = data.ix[:, :-1] classLabels = data.ix[:, -

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：34816
    • 提供者：weixin_38646230

  1. ITU-ACM-20-21-Spring-Machine-Learning-源码

  2. ITU-ACM-20-21-Spring机器学习 讲师 穆罕默德·伊耶特·阿特斯（MehmetYiğitAteş） 计算机工程＃2 ITU 先决条件 Python编程语言的基本知识。 微积分和线性代数的基本知识。 目标 使参与者熟悉基本的机器学习主题，例如分类和回归 让与会者熟悉机器学习算法的工作机制和数学 人工神经网络介绍 介绍NumPy计算库的基础 教学大纲 ＃日期 ＃话题 ＃描述 16.03.2021 机器学习导论 机器学习的工作原理，NumPy和梯度下降 23.03.2021 线

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42131601