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用逻辑回归对用户分类 (理论＋实战)

据说，腾讯自己的手游就是用这个系统做用户分析的。 信鸽Pro获取大量用户数据，提取用户特征，然后通过算法建模，评估出用户可能的行为。算法建模中最基础的一步就是对用户进行分类。...这里就介绍一种常用的分类算法 － 逻辑回归。 模型 用户数据比较复杂，这里用平面上的点举例。假设平面上有一些点，如图所示： ? 整个平面上只有两种图形，一种是三角形，另一种是圆形。...借助计算机算法，N维空间分类的问题已经很容易解决，逻辑回归就是常用的一种。 逻辑回归 逻辑回归的核心思想就是通过现有数据，对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。...Sigmoid函数的作用是将任意实数转换成0～1的数，而0和1刚好可以用做分类，比如，用1表示三角形，用0表示圆形。小于0.5的可以划分为0类，大于0.5的划分为1类。...若d为正且越大，h越接近于1，也就越应该属于三角形（分类1）；若d为负，且绝对值越大，h越接近于0，该点也就越应该属于圆形(分类0)。因此，h越接近于分类标识，划分的准确性越高。

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【机器学习】突破分类瓶颈：用逻辑回归与Softmax回归解锁多分类世界

引言在机器学习中，分类问题是最常见的一类问题。无论是二分类还是多分类，解决这些问题的算法有很多，其中逻辑回归、Softmax回归和集成学习方法在实际应用中被广泛使用。...逻辑回归概述：逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于二分类问题的经典线性分类器，目标是通过训练数据集的特征来预测某一类别的概率。...集成学习概述：集成学习是一种通过结合多个弱学习器来提高模型性能的方法。常见的集成学习方法有Bagging、Boosting和Stacking。...from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 随机森林分类器rf = RandomForestClassifier(n_estimators=...数据集的简单性：由于Iris数据集是一个相对简单且清晰的分类问题，尤其是在特征与类别之间的边界非常明确时，逻辑回归能够非常好地进行分类。

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    用Python实现SVM多分类器

    该文件中还加入了核函数（线性核函数，RBF核函数），具体实现参见 kernelTrans(self,x,z) libSVM.py 该文件实现了一个SVM多分类器,其实现原理是：对于样本中的每两个类别之间都训练一个...SVM二分类器。...对于k个类别， 共可训练出k(k-1)/2个SVM二分类器。在预测时，将测试样例分别输入到k(k-1)/2分类器中。...假设（i,j)表示划分类别i和类别j的SVM分类器 对于每个分类器(i,j)： 若分类结果为+1，则count[i] +=1 若分类结果为-1，则count[j] +=1 最后分类结果取相应类别计数最大的那个类别作为最终分类结果...项目2 支持向量机(SVM)——分类预测，包括多分类问题，核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等 ?

    5.8K10

    用消息传递求解偏微分方程，ML大牛Max Welling等用全神经求解器做到了更强、更快

    想要以最小的计算开销获得有界误差的精确解需要手动求解器（handcrafted solver），通常根据手头的方程量身定制。 设计一个「好的」PDE 求解器绝非易事。完美的求解器应该满足大量的条件。...在测试期间，新的 PDE 稀疏可以成为求解器的输入。 方法 研究者基于最近该领域令人兴奋的工作进展来学习 PDE 求解器。这些神经 PDE 求解器的背后离不开这一快速发展且有影响力的研究领域。...作为基线，他们比较了几种不同的标准经典 PDE 求解器，即 FDM、伪谱方法和 WENO5 求解器。...具体而言，他们观察 E1 方程上的求解器生存时间，定义为「解偏离真值之前的时间」。该求解器展开到 n_t = 1000 时间步，其中 T = 16 s。...下表 2 比较了 MP-PDE 求解器与 SOTA 数值伪谱求解器。结果可知，MP-PDE 求解器在伪谱求解器中断工作的低分辨率条件下获得了准确的结果。

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    Tensorflow实践：用神经网络训练分类器

    任务： 使用tensorflow训练一个神经网络作为分类器，分类的数据点如下： 螺旋形数据点 原理 数据点一共有三个类别，而且是螺旋形交织在一起，显然是线性不可分的，需要一个非线性的分类器。...最后输出层是一个逻辑回归，根据隐藏层计算出的50个特征来预测数据点的分类（红、黄、蓝）。 一般训练数据多的话，应该用随机梯度下降来训练神经网络，这里训练数据较少（300），就直接批量梯度下降了。...labels = (np.arange(num_label) == y[:,None]).astype(np.float32) labels.shape (300, 3) X.shape (300, 2) 用tensorflow...accuracy( predictions, labels)) w1, b1, w2, b2, w3, b3 = weights # 显示分类器...step 48000: 0.112472 Training accuracy: 99.3% Loss at step 49000: 0.112358 Training accuracy: 99.3% 分类器

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    怎样用逻辑回归解决多分类问题原理是什么？—ML Note 39

    01 — 笔记 前面6节详细介绍了逻辑回归的概念，及逻辑回归的程序实现方法。本节将更进一步，介绍如何使用逻辑回归解决多分类问题。 什么是多分类问题？ 通过几个例子来看一下多分类问题， ?...上面说的这些例子，认真来看整个的过程和二分类的问题是类似的，只是与前面y的取值只有0、1这两种可能不同，y可能有多种取值可能。它们的区别可以用下图简单表示： ?...多分类问题（One-vs-all, one-vs-rest)的原理 如下图，这里有三类点。 ? 上图中的三个分类问题，我们还是可以把它转换为两分类问题来解决。如下图： ?...我们把一个三分类问题转换成了3个标准的逻辑回归两分类问题。综合前面6节学习到的内容，实际上我们是需要拟合3个假设函数： ? 有了这样的函数，我们给定了x和\theta后，就能给出y为某个分类的概率。...我们再把之前逻辑回归两分类的代价函数拿过来看一下： ? 其实最后，我们有了x和\theta后，我们得到的是y=1或者y=0即是否属于第i个分类（即y=i）的概率。

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    用深度学习融合组合求解器试试

    如果单独解决上述每一个问题，我们有很多工具可以选择：你可以用C语言，可以使用更通用的 MIP（mixed integer programming）求解器。...文章接下来的部分，并不是在试图改进求解器，而是要将函数逼近和现有求解器协同使用。 ? 假设黑盒求解器（blackbox solver）是一个可以轻松插入深度学习的结构模块。...求解器可以将最小化一些损失函数c(ω,y)，这些损失函数可以是路径的长度。用公式这种优化问题表示如下： ? 上式中，w为神经网络的输出，也就是神经网络学习的某种表示，例如可以是图边权重的某个向量。...目前，利用求解器松弛（solver relaxation）的方法能够解决这个问题，但会损失最优性。论文中提出了一种不影响求解器最优性的方法。...λ的反向传播梯度来扰动 ω，并取先前解与扰动问题解之间的差值 计算插值梯度的计算开销取决于求解器，额外的开销有两次，一次是在前向传播过程中调用的一次求解器，另一次是在后向传播过程中调用的一次求解器。

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    逻辑回归用什么样的方程表示分类问题的？—ML Note34

    就是我们要解决的问题目标（此处即分类问题），这个事怎样用数学语言（方程，计算机能够处理）来表述出来？就是这次视频的内容。...逻辑回归模型 上一个视频的最后，我们说逻辑回归的一个方法是将函数的取值落在[0,1]这个区间上，那怎样才能让我们的自变量构成的函数取值在[0，1]之间呢？...注意了，因为是分类问题，y的取值是0或者1。也就是说，我们一个x对应于y的取值可能是0或者1，y取0或1的概率分别是多少呢？ 还是以上次视频的肿瘤大小对应肿瘤良性、恶性的例子。...这个事用数学与语言描述就是： ?...总结 总结一下，以肿瘤这个事为例，其实这个逻辑回归的本质还是让我们去根据已知的肿瘤大小和肿瘤良性、恶性这一堆经验数据，然后我们构建了一个逻辑回归模型方程，我们去找一组非常好的系数 ,让这组系数代入逻辑回归的模型方程能够非常好的拟合已有的经验数据

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    一文初探Tensorflow高级API使用（初学者篇）

    本文将使用高层API：tf.contrib.learn 来构建一个分类神经网络，将它放在“鸢尾花数据集”上进行训练，并且估计模型，使得模型能根据特征（萼片和花瓣几何形状）预测出花的种类。...02 构建深度神经网络分类模型 tf.contrib.learn提供了多种多样的预定义模型，叫做Estimators（估计器），这些Estimator在你拟运行训练与评估模型的操作的时候可以实现开箱即用...，也就是说，当你要使用某个模型的时候，不再需要去写他的内部逻辑，直接调用这个模型的接口，用一句代码搞定即可。...（记得前面两个笔记，无论是讲简单的分类模型softmax regression还是稍微复杂的卷积神经网络，都是自己一层一层地去写模型的逻辑结构，相当繁琐，看！...Fit modelclassifier.fit(x=training_set.data, y=training_set.target, steps=2000) 注意的是，模型的状态会在训练中被缓存在分类器中

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    用Keras和Tensorflow构建贝叶斯深度学习分类器

    可以预测任意不确定性的图像分割分类器将认识到图像该特定区域难以解释并且预测高不确定性。...如果图像分类器在其预测中包含高度不确定性，则路径规划将忽略图像分类器预测并使用雷达数据（这显得过于简化，但实际就是会发生的情况，参见下面的卡尔曼滤波器）。 ?...分类器实际上已经学会识别晴天和阴天。 ? 图7 坦克识别 深度学习模型中的不确定性预测在机器人技术中也很重要。比如自驾车使用卡尔曼滤波器跟踪物体。...上述损失函数用均值0和预测方差的正态分布扭曲了T蒙特卡洛样本的logit数值，然后计算了每个样本的分类交叉熵。...训练贝叶斯深度学习分类器 除了上面的代码之外，训练贝叶斯深度学习分类器来预测不确定性，不需要训练一般分类器以外的额外代码。

    2.4K10

    异步加载的基本逻辑与浏览器抓包一般流程

    本篇内容不涉及任何R语言或者Python代码实现，仅从异步加载的逻辑实现过程以及浏览器抓包分析的角度来给大家分享一下个人近期学习爬虫的一些心得。...涉及到的工具有Chrome浏览器（开发者工具）、postman(一款非常优秀的Chrome网络请求构造工具，你可以在Chrome浏览器在线商店里搜到，也可以下载桌面版)。...打开浏览器，并通过网址链接到主网页之后，浏览器会自动加载HTML文档，而同时内嵌的js脚本也会通过异步加载方式初始化一部分数据，这些js脚本加载过程与浏览器渲染html的过程并不相互影响。...而对于我们这些爬虫学习者而言，其实想要找的就是这些js脚本构建的异步加载请求对象，通过截获这些请求，伪装成浏览器的身份，进而替代浏览器完成数据请求，并获取返回数据。...但是今天我们的主角是异步加载，所以定位到第二个模块——Network，该模块涉及到所有的浏览器与web服务器之间的交互请求记录。

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    ICCV 2021 | 简而优：用分类器变换器进行小样本语义分割

    ICCV 2021的论文“Simpler is Better: Few-shot Semantic Segmentation with Classifier Weight Transformer（简而优：用分类器变换器进行小样本语义分割...元学习训练后的Classifier Weight Transformer使分类器可以动态地适应测试样本，从而提高分割准确率。...一般来说，小样本语义分割方法是通过用训练数据模拟测试环境进行元学习使得训练的模型有很好的泛化能力，从而在测试时可以仅仅利用几个样本的信息来迭代模型完成对新类别的分割。...二、方法 一个小样本分类系统一般由三部分构成：编码器，解码器和分类器。其中，前两个模块模型比较复杂，最后一个分类器结构简单。...相比于现有的方法，这种方法更加简洁有效，只对分类器进行元学习。

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    ICCV 2021 | 简而优：用分类器变换器进行小样本语义分割

    ICCV 2021的论文“Simpler is Better: Few-shot Semantic Segmentation with Classifier Weight Transformer（简而优：用分类器变换器进行小样本语义分割...元学习训练后的Classifier Weight Transformer使分类器可以动态地适应测试样本，从而提高分割准确率。...一般来说，小样本语义分割方法是通过用训练数据模拟测试环境进行元学习使得训练的模型有很好的泛化能力，从而在测试时可以仅仅利用几个样本的信息来迭代模型完成对新类别的分割。...2 方法 一个小样本分类系统一般由三部分构成：编码器，解码器和分类器。其中，前两个模块模型比较复杂，最后一个分类器结构简单。...相比于现有的方法，这种方法更加简洁有效，只对分类器进行元学习。

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    用R语言预测股票价格涨跌—基于KNN分类器

    K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。...该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。...进行KNN算法分类 cl <- stocks$Increase[stocksTrain] #已知涨跌 prediction <- knn(train, test, cl, k = 1) #建立...stocksTrain]) #计算准确率 ## [1] 0.5076923 k=1时，基于KNN分类器的苹果股票价格预测准确率只有50.8%，略强于抛硬币。...此外，我还用BP神经网络做了对比测试，BP神经网络模型的预测准确率只有51.5%，可见，基于KNN分类器的股票价格预测模型既简单又实用。

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    （数据科学学习手札24）逻辑回归分类器原理详解&Python与R实现

    一、简介 　　逻辑回归（Logistic Regression），与它的名字恰恰相反，它是一个分类器而非回归方法，在一些文献里它也被称为logit回归、最大熵分类器（MaxEnt）、对数线性分类器等；...三、Python实现 我们使用sklearn.linear_model中的LogisticRegression方法来训练逻辑回归分类器，其主要参数如下： class_weight：用于处理类别不平衡问题...分割训练集与验证集''' X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,train_size=0.7,test_size=0.3) '''初始化逻辑回归分类器...，这里对类别不平衡问题做了处理''' cl = LogisticRegression(class_weight='balanced') '''利用训练数据进行逻辑回归分类器的训练''' cl = cl.fit...('Accuracy：',sum(diag(prop.table(table(predict)))),'\n') Accuracy： 0.9239766 可以看出，方法1效果更佳； 　　以上就是关于逻辑回归的基本内容

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