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使用Logistic回归实现猫二分类

前言 导入包 获取数据 学习算法一般体系结构 定义模型结构 定义sigmoid函数 定义计算损失值函数 初始化模型参数 定义梯度下降算法 使用Logistic预测 将所有功能合并到模型 测试各种学习率对模型收敛效果...标签”向量(包含0如果非猫,1如果猫)大小(1,例子数量) :return: cost -- Logistic回归负对数似然成本。...grads -- 字典包含权重梯度和关于成本函数梯度。 costs -- 优化过程中计算所有成本列表,将用于绘制学习曲线。...grads -- 字典包含权重梯度和关于成本函数梯度。 costs -- 优化过程中计算所有成本列表,将用于绘制学习曲线。...Logistic预测 def predict(w, b, X): """ 使用学习逻辑回归参数预测标签是否为0或1 (w, b) :param w: 权重,一个numpy数组大小

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机器学习入门 9-7 scikit-learn逻辑回归

sklearn实现逻辑回归以及后续会介绍SVM进行模型正则化时候,更偏向于使用在J(θ)前面加上超参数C这种新正则化表达式。...这是因为对于像逻辑回归和SVM等这些比较复杂算法,sklearn实现时候强迫我们使用模型正则化,而在J(θ)前面加入超参数C方式让我们实现算法时候不得不进行模型正则化。 ?...在这些参数penalty(处罚意思)参数值为字符串"L2",由于我们创建对象时候没有对penalty进行赋值,因此这里返回是默认值,也就是说sklearn默认使用是L2正则项来对模型进行正则化...这一小节介绍了如何在sklearn中使用逻辑回归算法,同时也注意到了sklearnLogisticRegression类自动封装上了模型正则化功能,我们使用时候只需要调整对应C以及penalty...开始介绍逻辑回归算法时候提到过逻辑回归只能解决二分类问题,不过我们可以通过一些技术手段来扩展逻辑回归算法应用到多分类任务,下一小节将会介绍如何让逻辑回归算法解决多分类问题。

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SAS逻辑回归logistic在对鲍鱼年龄识别应用可视化

基本理论 Logistic regression (逻辑回归)是当前业界比较常用机器学习方法,用于估计某种事物可能性。...算法以及步骤 Regression问题常规步骤为: 寻找h函数(即hypothesis); 构造J函数(损失函数); 想办法使得J函数最小并求得回归参数(θ) Logistic回归虽然名字里带“回归”...,如下图所示(引自维基百科): 逻辑回归识别鲍鱼年龄应用 我们现在用SAS自带逻辑回归函数对鲍鱼数据进行操作。...01 02 03 04 然后使用逻辑回归对数据进行分析,得到如下结果: **proc** **glm** data=abalone; 通过二元逻辑斯蒂回归,雌性被低估,而雄性被高估。...最后使用模型我们可以预测样本性别: 总结与分析 本次对鲍鱼年龄进行识别分类实验,由于鲍鱼年龄从1至29岁不等,所以造成分类困难度增大。所以,在对数据进行训练之前,先把鲍鱼年龄按年龄段分。

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第二周神经网络基础2.1 二分分类2.2 logistic回归2.3 logistic 回归损失函数2.4 梯度下降2.5 导数2.14 向量化logistic 回归输出2.15 Python广

2.1 二分分类 使用二分分类来预测图片中是否有猫 二分分类 常见符号表示 x:代表特征向量 y:代表标签 m:代表样本(Mtrain)数量 矩阵X:是一个nx '*'m矩阵 矩阵Y:1xm...矩阵 2.2 logistic回归 逻辑回归是一个用在监督学习问题算法,这是所有输出y结果为0或者1。...逻辑回归目标就是最小化预测结果与训练数据之间误差。...2.3 logistic 回归损失函数 损失函数L用来衡量算法运行情况,来衡量你预测输出值y帽和y实际值有多接近 logistic 回归损失函数 2.4 梯度下降 来训练w和b,获得使得J(w,b...)最小参数 2.5 导数 2.14 向量化logistic 回归输出 2.15 Python广播 import numpy as np A=np.array([ [56.0,0.0,4.4,68.0

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100天写机器学习代码100天写机器学习代码

Day 4.jpg Logistic回归| 第5天 今天进入#100DaysOfMLCode我深入研究了实际Logistic回归深度,以及它背后数学运算是什么。...Day 7.jpg Logistic回归背后数学| 第8天 #100DaysOfMLCode为了清楚我对逻辑回归见解,我互联网上搜索了一些资源或文章,我Saishruthi Swaminathan...它给出了Logistic回归详细描述。检查一下。 支持向量机| 第9天 直观了解SVM是什么以及如何使用它来解决分类问题。...我也使用scikit-learnpython实现SVM。将很快更新代码。 SVM实现| 第14天 今天我在线性相关数据上实现了SVM。使用Scikit-Learn库。...scikit-learn我们有SVC分类器,我们用它来完成这个任务。将在下一次实现时使用kernel-trick。在这里查看代码。

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一文带你了解预后模型构建

本文主要关注多变量预后模型构建。通过使用Logistic回归模型预测感兴趣结局风险来说明其中统计学问题。 本文目标是使用多个变量来构建一个预测性能良好预测模型。...预测模型是由预测变量组成一个复杂函数,如天气预报,但是临床实践,需要考虑到实用性,通常建议构建简单、易解释模型(如框1所示)。...目前还没有广泛认可方法来从一组候选预测变量建立多变量预测模型。本研究将重点考虑一些标准建模方法,也会考虑预测模型连续变量怎么处理,如年龄。...---- 框1:预后模型例子 通过logistic回归模型预测手术后24小时内出现恶心或呕吐(PONV)风险评分。 ? 风险评分 风险评分中所有变量均编码为0(为No)或1(为Yes)。...通过显著性检验(尤其是传统显著性水平)选择预测变量会由于过度拟合而产生选择偏倚和乐观,这意味着模型过于适应数据。选择性偏倚意味着回归系数被高估。

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JavaScript,“=” 、“==”和“===”区别是什么

=、== 和 === 是在编程中用于比较和赋值操作符,它们有不同含义和用途。 1、=:赋值操作符,用于将右侧值赋给左侧变量。 var x = 5; 上述代码将数字 5 赋值给变量 x。...console.log(5 == "5"); // 输出: true 上述代码,5 和 "5" 使用 == 进行比较时会被转换为相同类型,然后判断它们值是否相等。...3、===:严格相等比较操作符,用于比较两个值是否类型和值上都相等,不进行类型转换。...console.log(5 === "5"); // 输出: false 上述代码,5 和 "5" 使用 === 进行比较时,它们类型不同,因此返回 false。...在一般情况下,推荐使用 === 进行比较,因为它可以避免一些隐式类型转换问题,提高代码可读性和准确性。

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机器学习入门 8-2 scikit-learn多项式回归与pipeline

01 sklearn多项式回归 同样使用上一小节具有一个特征虚拟数据集,X以及对应y。 ?...在上一小节介绍多项式回归中,我们只是调用线性回归之前改造了我们数据集X,原来样本特征基础上添加了一些多项式特征,根据sklearn封装原则将添加多项式特征这个过程添加到了sklearnpreprocessing...02 pipeline管道 本小模块介绍一个具体编程实践时候,可以非常方便使用多项式回归方式,也就是所谓Pipeline。...多项式回归分为多项式特征,数据归一化以及线性回归三个步骤。而Pipeline可以帮助我们将这三个步骤合在一起,使得我们每一次具体调用时候,不需要不停重复着三个步骤。 ?...有了多项式回归,就可以对非线性数据进行拟合,不过这个拟合过程是有陷阱,下一小节会介绍这个陷阱具体是什么,从而引出对于机器学习中最为重要~模型泛化相关知识。

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塔秘 | 极简Python带你探索分类与回归奥秘

前言 本文从分类和回归两个方面介绍了基本监督学习方法,并用Scikit-Learn做了实例演示。 为何使用人工智能和机器学习? 地球未来在于人工智能和机器学习。...为了给任务选择一个好算法,我们必须考虑不同算法准确率、训练时间、线性度、参数数量及特殊情况。 运用 Scikit-Learn IRIS 数据集上实现 KNN 算法,根据给定输入预测花种类。...本例,我们使用了从 scikit-learn 导入 IRIS 数据集。接下来我们边看代码边分析数据集。 请确保你电脑上已经安装了 Python。...回归模型 最常用回归模型如下: 线性回归 Logistic 回归 多项式回归 线性回归使用最佳拟合直线(即回归线)因变量 Y 和一或多个自变量 X 之间建立关联。... scikit-learn 实现线性回归 输出: (diabetes_X_test, diabetes_y_pred) 预测图是线性且连续。 文章来源:机器之心 文章编辑:天天

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全代码 | 随机森林回归分析经典应用

我们尝试利用机器学习随机森林算法预测下,是否存在某些指标或指标组合可以预测阅读后关注人数。 数据格式和读入数据 数据集包括1588篇文章9个统计指标。...119 ## 4 116 ## 5 105 ## 6 100 样品筛选和排序 样本表和表达表样本顺序对齐一致也是需要确保一个操作...如果group对应列为数字,转换为数值型 - 做回归 如果group对应列为分组,转换为因子型 - 做分类 # R4.0之后默认读入不是factor,需要做一个转换 # devtools::install_github..." # 如果group对应列为数字,转换为数值型 - 做回归 # 如果group对应列为分组,转换为因子型 - 做分类 if(numCheck(metadata[[group]])){ if...随机森林回归模型预测出值不会超出训练集中响应变量取值范围,不能用于外推。

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一个实例读懂监督学习:Python监督学习实战

使用scikit-learn实现一个KNN分类例子,辅助大家理解。文末给出了文章实例代码链接,感兴趣读者不放自己跑一下。专知内容组编辑整理。 ?...在这个例子,我们使用scikit-learn包导入IRIS数据集。 现在我们进入代码并探索IRIS数据集。 确保你机器上安装了Python。...回归模型 ---- 一些常用回归模型是: 线性回归 Logistic回归 多项式回归 线性回归使用一条最佳直线(也称为回归线)去拟合因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间关系。...Logistic回归思想是找出特征与输出概率之间关系。 在数学上, p(X) = βo + β1 * X 其中 p(x) = p(y = 1 | x) 图形上, ?...线性回归scikit-learn实现 ---- from sklearn import datasets, linear_model import matplotlib.pyplot as plt

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Transformer RxJava使用

早在 RxJava1.x 版本就有了Observable.Transformer、Single.Transformer和Completable.Transformer,2.x版本变成了ObservableTransformer...其实,大名鼎鼎图片加载框架 Glide 以及 Picasso 也有类似的transform概念,能够将图形进行变换。...RxLifecycleLifecycleTransformer trello出品RxLifecycle能够配合Android生命周期,防止App内存泄漏,其中就使用了LifecycleTransformer...项目中也使用了知乎RxLifecycle,根据个人习惯和爱好,我对LifecycleTransformer稍微做了一些修改,将五个Transformer合并成了一个。....... } 如果你想在RxJava链式调用使用缓存,还可以考虑使用transformer方式,下面我写了一个简单方法 /** * Created by Tony Shen on

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Dotenvnestjs使用

Dotenv 是一个零依赖模块,它能将环境变量变量从 .env 文件加载到 process.env 。...nestjs中使用环境变量, 推荐使用官方提供@nestjs/config,开箱即用: @nestjs/config依赖于dotenv,可以通过key=value形式配置环境变量,项目会默认加载根目录下....env文件,我们只需app.module.ts引入ConfigModule,使用ConfigModule.forRoot()方法即可,然后ConfigService读取相关配置变量。...,如果你项目要上传到线上管理,为了安全性考虑,建议这个文件添加到.gitignore。...直接调用configServiceget方法,get方法第一个参数是环境变量属性,第二个参数为默认值。 以上便是nestjs中使用dotenv方法,希望对你有所帮助。

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XML SQLServer使用

当你用XML数据类型配置这些对象一个时,你指定类型名字就像你SQLServer 中指定一个类型一样。 XML数据类型确保了你XML数据被完好构建保存,同时也符合ISO标准。...定义一个XML数据类型之前,我们首先要知道它几种限制,如下: 一个实例XML列不能包含超过2GB数据。 一个XML列不能是索引。 XML对象不能使用Group By子句中。...Listing16,我指定了[1]Xquery表达式后面,所以结果集将只返回第一个人名字。...除了表达式定义你XQuery表达式,你也能聚合功能来进一步定义你查询和操作数据。...总结 我们基本上了解了XMLSQLServer 简单应用,从定义到使用方法。也看到了query()检索子集,也能使用value()检索独立元素属性值。

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