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沙龙
1
回答
logistic
回归
拟合时的值误差
python
、
scikit-learn
module> /srv/conda/lib/python3.6/site-packages/sklearn/linear_model/
logistic
.py
浏览 1
提问于2019-09-25
得票数 0
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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
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1
回答
Logistic
回归
损失函数到Softmax的转换
java
、
logistic-regression
、
gradient-descent
、
softmax
我目前有一个程序,它采用特征向量和分类,并将其应用于已知的权重向量,以使用
Logistic
回归
生成损失梯度。grad[j] = features[j] * gradMultiplier;我正在尝试做的是使用Softmax
回归
实现类似的东西
浏览 5
提问于2016-05-23
得票数 0
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。
浏览 0
提问于2018-09-14
得票数 1
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1
回答
Logit函数的目的是什么?在建模过程的哪个阶段使用这个logit函数?
logistic-regression
在
logistic
回归
算法中,我们有两个显著的函数(或者说方程): Logit函数(即Logit方程LN(P/1-P))是由<
浏览 3
提问于2019-06-03
得票数 0
1
回答
什么样的数据(在数据趋势的背景下)适合于
Logistic
回归
?
visualization
、
logistic-regression
我无法想象我必须在多功能数据中观察到什么样的“趋势”,才能说'
Logistic
回归
在这里会很好‘。例如,如果我只有一个特性,如果数据类似,所有负数据都是0类,所有正数据都是1类,那么我可以清楚地说,
Logistic
回归
在这里工作得很好。那么,我需要对数据进行什么样的“分析”(多功能)才能决定
Logistic
回归
是否有效?
浏览 0
提问于2020-07-19
得票数 1
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3
回答
我应该使用哪种类型的
回归
dataset
、
regression
、
logistic-regression
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
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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
2
回答
广义线性模型与正则
logistic
回归
的区别
machine-learning
、
glm
、
logistic-regression
我试图对我的数据进行逻辑
回归
。我开始了解glm。glm和常规
logistic
回归
的实际差别是什么?它的利弊是什么?
浏览 2
提问于2015-03-12
得票数 3
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1
回答
logistic
回归
和softmax
回归
做同样的事情吗?
machine-learning
、
logistic-regression
如果两者都做同样的事情,那么哪一个给我们更好的准确性?
浏览 0
提问于2016-09-20
得票数 3
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1
回答
Logit函数的目的是什么?在建模过程的哪个阶段使用这个logit函数?
logistic-regression
在
logistic
回归
算法中,我们有两个显著的函数(或方程):1.
Logistic
回归
函数。2. Logit功能。Logit函数(即Logit方程LN(P/1-P))是由
Logistic
浏览 0
提问于2019-06-05
得票数 2
1
回答
用常量将dataPoints向上移动(对于特性来说,过多的0's有问题吗?)
feature-selection
、
logistic-regression
(我使用的是apache-mahout的逻辑
回归
。总共有183个功能,但超过4000万个数据点。
浏览 0
提问于2015-01-10
得票数 1
1
回答
何时使用线性或
logistic
回归
?
logistic-regression
、
linear-regression
、
model-selection
但是,当我选择线性或
Logistic
回归
时,我还没有明确的概念。 另外,我什么时候可以说线性或
logistic
回归
表现更好?特别是,我想知道什么时候应该选择线性
回归
,什么时候选择
Logistic
回归
?
浏览 0
提问于2015-12-13
得票数 4
3
回答
logistic
回归
实际上是一种
回归
算法吗?
algorithms
、
logistic-regression
回归
的通常定义(据我所知)是从给定的一组输入变量中预测一个连续的输出变量。它真的是一个
回归
算法吗?如果是,为什么?
浏览 0
提问于2014-06-19
得票数 23
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1
回答
物流
回归
的定制规范
logistic-regression
、
regularization
、
bayesian
编辑:我知道Wi/Wj,我可以假设sum(Wi) = 100并且适合贝叶斯物流
回归
吗?此外,贝叶斯
logistic
回归
拟合方法api需要一个恒河矩阵。http://bayes-
logistic
.readthedocs.io/en/latest/usage.html?highlight=fit_贝耶斯_物流调用贴图参数的协方差矩阵。
浏览 0
提问于2018-02-25
得票数 1
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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1
回答
二进制变量的二进制预测
machine-learning
、
prediction
、
binary
Logistic
回归
为非二进制变量生成二进制结果.我需要二进制变量的二进制结果。这就是要求。或 如何从以前的A,B,C,D值中预测二进制A,B,C,D值?
浏览 0
提问于2017-08-07
得票数 0
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1
回答
Python中的多元
logistic
回归
显示错误
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
regression
、
logistic-regression
我试着用
logistic
回归
来做预测,用Python和sklearn库测试准确性。我正在使用我从这里下载的数据: ValueError: Unknown label type: 'continuous' 我在做线性
回归
时使用了同样的逻辑,它适用于线性
回归
。res_train, res_test = train_test_split(variables, results, test_size = 0.3, random_state
浏览 1
提问于2019-03-01
得票数 1
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3
回答
朴素贝叶斯和
Logistic
回归
的假设
machine-learning
、
classification
、
naivebayes
我试图理解朴素贝叶斯和
Logistic
回归
所需假设的差异。如果我错了,请纠正我,朴素
回归
和逻辑
回归
之间还有其他假设/区别吗?
浏览 2
提问于2019-12-02
得票数 0
1
回答
高维二元分类问题中如何改进基线
logistic
回归
?
machine-learning
、
classification
、
logistic-regression
我正在努力改进我的基线逻辑
回归
;然而,我被困住了。baseline = LogisticRegression(solver='lbfgs', max_iter=100, penalty='l2')标准标度-
Logistic
回归
(相似)剔除异常值(IQR方法)-标准标量-
Logistic
回归
(更糟) 标准标量- PCA (解释83%方差的n_component
浏览 0
提问于2021-05-08
得票数 1
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