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(2228)
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沙龙
1
回答
不同
维度
的
地理
加权
logistic
回归
r
、
gwr
、
gwmodel
、
spgwr
我正在尝试进行
地理
加权
logistic
回归
,以量化我数据集中
的
空间差异。但是,在运行gwr模型时,我得到了输入数据和坐标具有
不同
维度
的
错误。这是我在荷兰边界使用
的
代码: unzip("ne_10m_admin_1_states_provinces.zip",exdir="NaturalEarth") border <- shapefile(states_provinces.shp"
浏览 45
提问于2020-07-15
得票数 0
1
回答
如何在Spark中为
Logistic
回归
中
的
每一行赋予权重?
apache-spark
、
logistic-regression
、
weighted
我们使用
的
是Spark 1.3.1。我已经阅读了spark文档,发现我们不能为
Logistic
回归
的
数据中
的
每一行赋予权重。有没有什么简单
的
方法可以让我在spark
的
Logistic
回归
中包含权重?或者,这个设施是否正在为即将到来
的
未来而规划? PS:我不是在谈论初始权重。我说
的
是
加权
Logistic
回归
。
浏览 4
提问于2015-08-12
得票数 1
1
回答
滑雪物流
回归
与海运物流
回归
有什么区别?
python
、
regression
、
probability
、
logistic-regression
当然,任何一次选举
的
实际结果都会有所
不同
,但一般来说,如果权重很好,我们预计随着多数
加权
得票率
的
增加,特定候选人
的
获胜概率会增加,同样,如果多数票是50%,那么选举就会变成一场真正
的
失败。考虑到这个例子,我尝试在数据集上做一个逻辑
回归
,其中唯一
的
自变量是多数
加权
得票率。我尝试过几种
不同
的
方法,虽然两种方法都一致认为,多数
加权
得票率
的
增加会增加获胜概率,但他们对于5
浏览 3
提问于2020-11-29
得票数 1
回答已采纳
2
回答
为什么
logistic
回归
被称为
回归
?
machine-learning
、
classification
、
regression
、
logistic-regression
根据我所理解
的
,线性
回归
可以预测可以具有连续值
的
结果,而
logistic
回归
预测
的
结果是离散
的
。在我看来,
logistic
回归
类似于一个分类问题。所以,为什么叫
回归
? 还有一个相关
的
问题:
浏览 9
提问于2015-05-28
得票数 7
回答已采纳
2
回答
如何平衡某个类
的
样本数量非常多
的
训练数据集?
machine-learning
、
dataset
、
scikit-learn
、
random-forest
、
sampling
数据集具有5个类别{0,1,2,3,4},其中0是非常负
的
,而4是非常正
的
。数据集是高度不平衡
的
,'0': 7072 (4.5%), '1': 27273 (17.4%), '2': 79583 (50.9%), '3': 32927(21%), '4': 9206 (5.8%)因此,对类2有
浏览 5
提问于2014-11-19
得票数 1
1
回答
什么有监督
的
机器学习模型可以用来生成类似记分卡
的
结果?
logistic-regression
、
svm
、
model-selection
开发信用记分卡
的
一个非常常见
的
模型是
logistic
回归
,因为它有明确
的
概率。例如,我不知道是否可以使用支持向量机,因为它只输出决策边界。关于记分卡
的
更多内容:所有功能都是绝对
的
。将有一个临界点来区分好坏(标签,+1,-1) 离临界点有多远表示概率。
浏览 0
提问于2020-06-08
得票数 2
回答已采纳
1
回答
黄土和地方有什么
不同
?
r
、
loess
“黄土”是在R 'stats‘包中实现
的
,'locfit’在'locfit‘包中实现。它们都是使用局部
回归
的
非参数
回归
方法。两种方法有什么区别?
浏览 3
提问于2014-09-30
得票数 2
回答已采纳
2
回答
logistic
函数在
logistic
回归
中
的
作用是什么?
machine-learning
、
classification
、
logistic-regression
训练后对训练数据进行
Logistic
回归
,得到每个测试样本到算法计算样本特征
的
加权
和。如果这个值大于零,我们知道样本来自负类,否则,样本是正
的
。我想知道为什么我们需要计算逻辑函数,将
加权
和映射为0和1。原因之一是我们想把结果解释为概率。还有其他原因吗?
浏览 0
提问于2018-01-05
得票数 2
1
回答
Vowpal Wabbit:不平衡类
logistic-regression
、
vowpalwabbit
我想使用Vowpal Wabbit执行
Logistic
回归
。如何处理不平衡
的
类(例如1000/50000)?我知道我可以使用重要性
加权
,但我不确定在这种情况下这是最好
的
选择。
浏览 1
提问于2015-11-07
得票数 0
1
回答
SGD分类器和Logisitc
回归
有什么区别?
machine-learning
、
logistic-regression
、
gradient-descent
、
loss-function
据我理解,SGD分类器和
Logistic
回归
似乎相似。损失=对数
的
SGD分类器实现
Logistic
回归
,损失=铰链实现线性支持向量机。我还了解到
logistic
回归
采用梯度下降作为优化函数,SGD采用随机梯度下降,收敛速度要快得多。但这两种算法中哪一种会在哪种情况下使用?另外,SGD和
Logistic
回归
有什么相似之处,它们又有何
不同
?
浏览 0
提问于2018-09-07
得票数 10
1
回答
logistic
回归
中
的
梯度下降
logistic-regression
、
linear-regression
、
gradient-descent
、
cost-function
Logistic
和线性
回归
具有
不同
的
成本函数。但我不明白
logistic
回归
中
的
梯度下降与线性
回归
是如何一致
的
。 通过推导平方误差代价函数,得到了梯度下降公式。然而,在
Logistic
回归
中,我们使用了一个对数成本函数。我想我在这里迷路了。
浏览 0
提问于2018-01-22
得票数 1
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5
回答
Python中
的
加权
logistic
回归
python
、
regression
我正在寻找一个用Python实现逻辑
回归
(不是正则化
的
)
的
好方法。我正在寻找一个包,也可以获得每个向量
的
权重。有没有人能推荐一个好
的
实现/包?谢谢!
浏览 1
提问于2011-09-22
得票数 16
1
回答
我是否很好
地理
解单词嵌入
的
用法,例如逻辑
回归
?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
nlp
、
deep-learning
我想知道我是否正确理解了在自然语言处理中使用世界嵌入
的
想法。我想告诉你我是如何理解它
的
,并询问我
的
解释是否正确。...让我们假设在我们
的
例子中,最大长度等于10。我们需要有相同长度
的
所有向
浏览 29
提问于2018-06-03
得票数 2
3
回答
我应该使用哪种类型
的
回归
dataset
、
regression
、
logistic-regression
我有一个数据集,提供关于不育和原因
的
数据。数据集主要为0,1以表示“是”和“否”。然而,有些字段有“有时”、“经常”,它们将由-1或2表示。我只学会了如何处理分类数据,即1,0和数字数据。所以我
的
问题是,除了1和0之外,还有更多
的
选项,我应该使用哪种类型
的
回归
?
Logistic
回归
还是线性
回归
?
浏览 0
提问于2018-03-04
得票数 1
回答已采纳
2
回答
logistic
回归
和线性
回归
有什么区别?
machine-learning
、
neural-network
、
linear-regression
、
logistic-regression
、
loss-function
我知道线性
回归
做“
回归
”,
logistic
回归
做“分类”。当我们实现这两种方法时,我能注意到
的
唯一
不同
是损失函数:线性
回归
使用均方误差这样
的
损失函数,
logistic
使用交叉熵。还有什么我不知道
的
区别吗?
浏览 0
提问于2018-09-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
二类
Logistic
回归
与二元
Logistic
回归
azure
、
machine-learning
、
azure-machine-learning-studio
在一个关于AML
的
测试项目中,根据我
的
理解,我有一些问题。在我
的
项目中(在R中),我使用了二进制
Logistic
回归
,但在AML中,我发现了两个
Logistic
回归
两类和MultiClass。在另一种情况下,在R工具中运行glm()时,它执行
Logistic
回归
,并在汇总(Loreg Eqn)之后提供每个变量
的
系数和估计值。从R开始,我有以下输出 右键单击Train Model和visualize后从AML
浏览 14
提问于2017-02-27
得票数 0
2
回答
年龄分类损失函数
machine-learning
、
python
、
classification
、
loss-function
、
pytorch
假设一个人
的
年龄在1-100之间,我
的
最后一个线性层包含100个输出神经元.My
的
观察: 我不能使用MSE或BCE损失,因为它们
的
工作原理非常不合适,好像实际年龄是25岁,那么对于预测
的
26岁和50岁,也会有相同
的
损失。但我认为它们也不能用于这类分类,因为它们只是在两个向量之间寻找相似之处,而不对附近
的
实际预测对(不包括实际年龄25岁和预计年龄26岁)给予任何重要性或权重。
浏览 0
提问于2020-09-11
得票数 3
2
回答
使用
回归
代替分类进行多类分类
python-3.x
、
classification
、
regression
、
random-forest
我使用
的
是随机森林分类器。我
的
老板问我,是否也可以用
回归
来看待我们
的
问题。我理解,对于分类任务,使用分类器当然更好,但实现
回归
模型是可能
的
。我
的
数据是这样
的
: 我有一个由软件需求组成
的
数据集,这些需求
的
等级为1、2、3、4或5。我创建了一个特征矩阵,用于训练模型以对类进行预测,其中包含10个特征,例如: num_words、num_sentences、num_syllables、weak_words、flesh_id
浏览 33
提问于2019-10-08
得票数 1
1
回答
带权约束
的
logistic
回归
(非正态分布,递减顺序)
python
、
math
、
machine-learning
、
probability
、
logistic-regression
我在一次采访中被问到,如果具有1等权约束
的
logistic
回归
,权重都是非负
的
和2,那么
加权
保持降阶可以得到全局最优,我知道没有约束它就能达到全局最优,在非负约束下,我认为用拉格朗日乘子结合kkt条件可以得到局部最优
浏览 2
提问于2018-06-05
得票数 0
2
回答
如何在参数theta更新后引导决策边界?
algorithm
、
machine-learning
、
artificial-intelligence
、
logistic-regression
、
gradient-descent
这学期我一直在学习机器学习算法,但我似乎不明白,一旦运行了梯度象限并更新了它们,参数theta是如何使用
的
,特别是在
Logistic
回归
中,简而言之,我
的
问题是,在参数theta更新之后,决策边界是如何引导
的
浏览 4
提问于2015-10-29
得票数 3
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