逻辑回归
使用python语言实现logisticregression,有助于初学python语言的同学加深对python的学习,有助于初学机器学习的同学。
本文实例为大家分享了pytorch实现逻辑回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下逻辑回归是非常经典的分类算法,是用于分类任务,如垃圾分类任务,情感分类任务等都可以使用逻辑回归。接下来使用逻辑回归模型
本篇博文的理论知识都来自于吴大大的Coursera机器学习课程,人家讲的深入浅出,我就不一一赘述,只是简单概括一下以及记一下自己的见解。 逻辑回归一般用于分类问题较多,但是叫做“regression”
文章目录构造hypothesis构造损失函数通过“梯度下降法”求参数 θ\thetaθ 的更新式代码实现References 逻辑回归是用来解决分类问题用的,与线性回归不同的是,逻辑回归输出的不是具体
这个资源是逻辑回归案例中对应的数据和代码,原文可以看我的博客内容介绍,建议结合原文查看: 逻辑回归虽然叫回归,但它解决的是分类问题,之所以叫回归是有一些历史原因,不过怎么叫没关系。在分类问题中,逻辑回
这个压缩文件包含了关于多项式逻辑回归的代码。
使用python写的一个简单的GAN生成曲线的代码,主要是验证GAN算法的有效性,给定一条曲线,通过不断迭代训练生成与之相似的另外一条曲线。
承接之前写的“机器学习之线性模型”的那篇文章,这里运用逻辑回归模型实现对文本的一个大体分类,目的是进一步熟悉逻辑回归的运用和sklearn工具包的使用,理解各参数代表的含义,并没有特意做数据处理、特征
详细介绍了基于逻辑回归的信用卡欺诈检测 包括代码共30页
