精华内容
下载资源
问答
  • logist回归

    2018-12-05 11:33:12
    logist回归 针对多类回归,分成1vs rest 和 1 vs 1两种策略 from sklearn.datasets import load_digits digits=load_digits() X,y=digits.data[:1700,:],digits.target[:1700] tX,ty=digits.data[1700:,:],digits....

    logist回归

    针对多类回归,分成1vs rest 和 1 vs 1两种策略

    from sklearn.datasets import load_digits
    digits=load_digits()
    X,y=digits.data[:1700,:],digits.target[:1700]
    tX,ty=digits.data[1700:,:],digits.target[1700:]

    from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier, OneVsOneClassifier
    OVR = OneVsRestClassifier(logistic).fit(X,y)
    OVO = OneVsOneClassifier(logistic).fit(X,y)
    print 'One vs rest accuracy: %.3f' % OVR.score(tX,ty)
    print 'One vs one accuracy: %.3f' % OVO.score(tX,ty)

     

     

    展开全文
  • R语言Logist回归

    2020-07-14 17:15:11
    Logist回归 Logistic回归又称Logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。当通过一系列连续型和/或类别型预测变量来预测二值结果型变量时,Logistic回归是一个...

    Logist回归

    Logistic回归又称Logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。当通过一系列连续型和/或类别型预测变量来预测二值结果型变量时,Logistic回归是一个非常有用的工具。

    研究数据

    该数据集为AER包中的Affairs数据集,通过翻译可以发现该数据为“婚外情数据”,取自于1969年《今日心理》所做的一个非常有代表性的调查,变量名称解释如下:

    • affairs:一年以来婚外私通的频率
    • gender: 性别
    • age:年龄
    • yearsmarried:婚龄
    • children:是否有小孩
    • Religious: 宗教信仰程度(5分制,1表示完全反对,5表示非常信仰)
    • education: 学历(逆向编码的戈登7种分类)
    • occupation:职业
    • rating:对婚姻的自我评分(5分制,1表示非常不幸福,5表示非常幸福)
      统计信息如下
    summary(Affairs)
        affairs          gender         age         yearsmarried    children  religiousness  
     Min.   : 0.000   female:315   Min.   :17.50   Min.   : 0.125   no :171   Min.   :1.000  
     1st Qu.: 0.000   male  :286   1st Qu.:27.00   1st Qu.: 4.000   yes:430   1st Qu.:2.000  
     Median : 0.000                Median :32.00   Median : 7.000             Median :3.000  
     Mean   : 1.456                Mean   :32.49   Mean   : 8.178             Mean   :3.116  
     3rd Qu.: 0.000                3rd Qu.:37.00   3rd Qu.:15.000             3rd Qu.:4.000  
     Max.   :12.000                Max.   :57.00   Max.   :15.000             Max.   :5.000  
       education       occupation        rating      ynaffairs
     Min.   : 9.00   Min.   :1.000   Min.   :1.000   No :451  
     1st Qu.:14.00   1st Qu.:3.000   1st Qu.:3.000   Yes:150  
     Median :16.00   Median :5.000   Median :4.000            
     Mean   :16.17   Mean   :4.195   Mean   :3.932            
     3rd Qu.:18.00   3rd Qu.:6.000   3rd Qu.:5.000            
     Max.   :20.00   Max.   :7.000   Max.   :5.000 
    

    Logist回归相关代码

    1. 加载数据

     ###Logistic回归
    #install.packages("AER")
    > library(AER)
    #import data and view data
    > data(Affairs,package = "AER")
    > head(Affairs)
       affairs gender age yearsmarried children religiousness education occupation rating
    4        0   male  37        10.00       no             3        18          7      4
    5        0 female  27         4.00       no             4        14          6      4
    11       0 female  32        15.00      yes             1        12          1      4
    16       0   male  57        15.00      yes             5        18          6      5
    23       0   male  22         0.75       no             2        17          6      3
    29       0 female  32         1.50       no             2        17          5      5
    > summary(Affairs)
        affairs          gender         age         yearsmarried    children  religiousness  
     Min.   : 0.000   female:315   Min.   :17.50   Min.   : 0.125   no :171   Min.   :1.000  
     1st Qu.: 0.000   male  :286   1st Qu.:27.00   1st Qu.: 4.000   yes:430   1st Qu.:2.000  
     Median : 0.000                Median :32.00   Median : 7.000             Median :3.000  
     Mean   : 1.456                Mean   :32.49   Mean   : 8.178             Mean   :3.116  
     3rd Qu.: 0.000                3rd Qu.:37.00   3rd Qu.:15.000             3rd Qu.:4.000  
     Max.   :12.000                Max.   :57.00   Max.   :15.000             Max.   :5.000  
       education       occupation        rating     
     Min.   : 9.00   Min.   :1.000   Min.   :1.000  
     1st Qu.:14.00   1st Qu.:3.000   1st Qu.:3.000  
     Median :16.00   Median :5.000   Median :4.000  
     Mean   :16.17   Mean   :4.195   Mean   :3.932  
     3rd Qu.:18.00   3rd Qu.:6.000   3rd Qu.:5.000  
     Max.   :20.00   Max.   :7.000   Max.   :5.000  
    > table(Affairs$affairs)
    
      0   1   2   3   7  12 
    451  34  17  19  42  38
    

    2. 将affairs转化为二值型因子ynaffair

     #translate sffairs(num) to ynaffair(binary type)
    > Affairs$ynaffairs[Affairs$affairs >0 ] <- 1
    > Affairs$ynaffairs[Affairs$affairs ==0 ] <- 0
    > Affairs$ynaffairs <- factor(Affairs$ynaffairs,
     1.                             levels = c(0,1),
     2.                             labels = c("No","Yes"))
    > table(Affairs$ynaffairs)
    
     No Yes 
    451 150 
    

    3. 建模分析

    #create a logist model
    > names(Affairs)
     [1] "affairs"       "gender"        "age"           "yearsmarried"  "children"     
     [6] "religiousness" "education"     "occupation"    "rating"        "ynaffairs"    
    > fit.full <- glm(ynaffairs ~ gender + age + yearsmarried + children + religiousness +
    +                   education + occupation + rating, data = Affairs,family = binomial()) #binomial 二项分布
    > summary(fit.full)
    
    Call:
    glm(formula = ynaffairs ~ gender + age + yearsmarried + children + 
        religiousness + education + occupation + rating, family = binomial(), 
        data = Affairs)
    
    Deviance Residuals: 
        Min       1Q   Median       3Q      Max  
    -1.5713  -0.7499  -0.5690  -0.2539   2.5191  
    
    Coefficients:
                  Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
    (Intercept)    1.37726    0.88776   1.551 0.120807    
    gendermale     0.28029    0.23909   1.172 0.241083    
    age           -0.04426    0.01825  -2.425 0.015301 *  
    yearsmarried   0.09477    0.03221   2.942 0.003262 ** 
    childrenyes    0.39767    0.29151   1.364 0.172508    
    religiousness -0.32472    0.08975  -3.618 0.000297 ***
    education      0.02105    0.05051   0.417 0.676851    
    occupation     0.03092    0.07178   0.431 0.666630    
    rating        -0.46845    0.09091  -5.153 2.56e-07 ***
    ---
    Signif. codes:  0***0.001**0.01*0.05.0.1 ‘ ’ 1
    
    (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
    
        Null deviance: 675.38  on 600  degrees of freedom
    Residual deviance: 609.51  on 592  degrees of freedom
    AIC: 627.51
    
    Number of Fisher Scoring iterations: 4
    

    4. 删除不显著变量二次建模

    # remove insignificant variables and create a new model
    > fit.reduced <- glm(ynaffairs ~ age + yearsmarried + religiousness + rating,
    +                    data = Affairs, family = binomial()) 
    > summary(fit.reduced)
    
    Call:
    glm(formula = ynaffairs ~ age + yearsmarried + religiousness + 
        rating, family = binomial(), data = Affairs)
    
    Deviance Residuals: 
        Min       1Q   Median       3Q      Max  
    -1.6278  -0.7550  -0.5701  -0.2624   2.3998  
    
    Coefficients:
                  Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
    (Intercept)    1.93083    0.61032   3.164 0.001558 ** 
    age           -0.03527    0.01736  -2.032 0.042127 *  
    yearsmarried   0.10062    0.02921   3.445 0.000571 ***
    religiousness -0.32902    0.08945  -3.678 0.000235 ***
    rating        -0.46136    0.08884  -5.193 2.06e-07 ***
    ---
    Signif. codes:  0***0.001**0.01*0.05.0.1 ‘ ’ 1
    
    (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
    
        Null deviance: 675.38  on 600  degrees of freedom
    Residual deviance: 615.36  on 596  degrees of freedom
    AIC: 625.36
    
    Number of Fisher Scoring iterations: 4
    

    5. 模型比较
    使用anova()函数对它们进行比较,对于广义线性回归回归,可用卡方检验(Chisq)。

     # test model 
    > anova(fit.reduced,fit.full,test = "Chisq") #Chisq 卡方检验
    Analysis of Deviance Table
    
    Model 1: ynaffairs ~ age + yearsmarried + religiousness + rating
    Model 2: ynaffairs ~ gender + age + yearsmarried + children + religiousness + 
        education + occupation + rating
      Resid. Df Resid. Dev Df Deviance Pr(>Chi)
    1       596     615.36                     
    2       592     609.51  4   5.8474   0.2108
    

    结果的卡方值不显著(p=0.2108),表明四个预测变量的新模型与九个完整预测变量的模型拟合程度一样好。

    6. 模型参数解释

    ## model parameter interpretation
     # view regression coefficient
    > coef(fit.reduced)
      (Intercept)           age  yearsmarried religiousness        rating 
       1.93083017   -0.03527112    0.10062274   -0.32902386   -0.46136144 
    > # exponentiate for coefficient
    > exp(coef(fit.reduced))
      (Intercept)           age  yearsmarried religiousness        rating 
        6.8952321     0.9653437     1.1058594     0.7196258     0.6304248 
    

    7. 评价预测变量对结果概率的影响

    ##create a virtual dataframe
    > # variables of  age, yearsmarried, and religiousness are their mean value, the range of rating is from 1 to 5  
    > testdata <- data.frame(rating =c(1:5),
    +                        age = mean(Affairs$age),
    +                        yearsmarried = mean(Affairs$yearsmarried),
    +                        religiousness = mean(Affairs$religiousness))
    > testdata
      rating      age yearsmarried religiousness
    1      1 32.48752     8.177696      3.116473
    2      2 32.48752     8.177696      3.116473
    3      3 32.48752     8.177696      3.116473
    4      4 32.48752     8.177696      3.116473
    5      5 32.48752     8.177696      3.116473
    > #then, using testdata to predict
    > testdata$prob <- predict(fit.reduced,newdata = testdata,type="response")
    > testdata
      rating      age yearsmarried religiousness      prob
    1      1 32.48752     8.177696      3.116473 0.5302296
    2      2 32.48752     8.177696      3.116473 0.4157377
    3      3 32.48752     8.177696      3.116473 0.3096712
    4      4 32.48752     8.177696      3.116473 0.2204547
    5      5 32.48752     8.177696      3.116473 0.1513079
    > # the effect of age
    > testdata_age <- data.frame(rating = mean(Affairs$rating),
    +                            age = seq(17,57,10),
    +                            yearsmarried = mean(Affairs$yearsmarried),
    +                            religiousness = mean(Affairs$religiousness))
    > testdata_age$pro <- predict(fit.reduced,newdata = testdata_age,type = "response")
    > testdata_age
       rating age yearsmarried religiousness       pro
    1 3.93178  17     8.177696      3.116473 0.3350834
    2 3.93178  27     8.177696      3.116473 0.2615373
    3 3.93178  37     8.177696      3.116473 0.1992953
    4 3.93178  47     8.177696      3.116473 0.1488796
    5 3.93178  57     8.177696      3.116473 0.1094738
    

    从结果中可以看到,当婚姻评分从1(很不幸福)变为5(非常幸福)时,婚外情概率从0.53降低到了0.51(假定年龄、婚龄和宗教信仰不变);当其他变量不变时,年龄从17岁增加到57岁时,婚外情概率将从0.34降低到0.11.利用该方法可以探究每一个预测变量对结果概率的影响。

    展开全文
  • logist/softmax回归

    2018-08-06 09:31:40
    1、logist:应用于二分类 1、与一般回归的区别在于,逻辑斯蒂变换能解决一般回归模型遇到的如下困难:  1.模型的预测概率可能落在[0,1]区间之外,logist中&gt;=0.5取1正例,&lt;0.5取0负例,;  2.独立...

    1、logist:应用于二分类

    1、与一般回归的区别在于,逻辑斯蒂变换能解决一般回归模型遇到的如下困难:

        1.模型的预测概率可能落在[0,1]区间之外,logist中>=0.5取1正例,<0.5取0负例,;

        2.独立变量不是正态分布的;

        3.因变量的方差是不一致的.

    2、logist回归引入sigmod函数(阶越函数)作为模型函数,使目标值在0,1范围内

    3、引入对数似然函数作为损失函数,求的极值

    softmax:多分类

    展开全文
  • Logist Regression #调用函数 #参数Parameters #属性Attributes #代码举例 #方法Methods #实例 Logist Regression 逻辑回归,尽管它的名字,是一个线性模型的分类,而不是回归。Logistic回归在文献中也...

     今天大管和大家来聊一聊逻辑回归在sklearn中的具体使用,以及详细的解析。在文章末尾,我们使用官网提供的案例来使用逻辑回归对鸢尾花数据集进行分类。

    目录

     

    Logist Regression

    #调用函数

    #参数Parameters

    #属性Attributes

    #代码举例

    #方法Methods

    #实例


     

    Logist Regression

          逻辑回归,尽管它的名字,是一个线性模型的分类,而不是回归。Logistic回归在文献中也称为logit回归、最大熵分类(MaxEnt)或对数线性分类器。在这个模型中,描述单个试验可能结果的概率使用逻辑函数来建模。

    #调用函数

    class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='warn', max_iter=100, multi_class='warn', verbose=0, warm_start=False, n_jobs=None)

    在多类情况下,如果将“multi_class”选项设置为“OvR”,则训练算法使用one-vs-rest (OvR)模式;如果将“multi_class”选项设置为“ovr”,则使用交叉熵损失。

    #参数Parameters

    ##penalty: str, ‘l1’ or ‘l2’, default: ‘l2’ 用于指定正则项使用L1还是L2,默认使用L2。

    ##dual: bool, default: False  双重或原始方程。对偶公式仅适用于l2正则。当样本数量大于特征数量时,最好使用dual=False。

    ##tol: float, default: 1e-4 停止条件设置,默认为1e-4。

    ##C: float, default: 1.0  正则化强度,较小的值表示更强的正则化。

    ##fit_intercept:bool, default: True  指定是逻辑回归函数是够需要截距。

    ##intercept_scaling: float, default 1  只有当解算器“liblinear”被使用并自定义时才有用。fit_intercept设置为True。在这种情况下,x变成[x, self.intercept_scaling], 也就是说,在实例向量的后面加上一个值等于intercept_scaling的“合成”特性。截距变成了intercept_scaling * synthetic_feature_weight。

    ##class_weight: dict or ‘balanced’, default: None 字典的额形式{class_label: weight}给出类相关联的权重。如果没有给出,所有的类都应该有权重1。

    ##random_state: int, RandomState instance or None, optional, default: None  数据变换时使用的伪随机数生成器的种子。如果int, random_state是随机数生成器使用的种子; 如果RandomState实例,random_state是随机数生成器;如果没有,随机数生成器就是np.random使用的RandomState实例。当solver == ' sag '或' liblinear '时使用。

    ##solver: str, {‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘liblinear’, ‘sag’, ‘saga’}, default: ‘liblinear’. 用于优化问题的算法。对于小的数据集,“liblinear”是一个不错的选择,而对于大的数据集,“sag”和“saga”更快。对于多类问题,只有“newton-cg”、“sag”、“saga”和“lbfgs”处理多项损失; “liblinear”仅限于一个对one-versus-rest的方案。“newton-cg”、“lbfgs”和“sag”只处理L2处罚,而“liblinear”和“saga”处理L1处罚。

    ##max_iter: int, default: 100  仅适用于newton-cg, sag和lbfgs的求解。求解器收敛所需的最大迭代次数。

    ##multi_class: str, {‘ovr’, ‘multinomial’, ‘auto’}, default: ‘ovr’  如果选择的选项是' ovr ',那么每个标签都适合一个二进制问题。对于多项式,即使数据是二进制的,损失最小化是多项式损失符合整个概率分布,当解算器= ' liblinear '时,'多项'不可用。“auto”选择“ovr”,如果数据是二进制的,或者如果solver=“liblinear”,否则选择“multinomial”。

    ##verbose: int, default: 0  对于liblinear和lbfgs求解器,将冗余设置为任意正数。

    ##warm_start: bool, default: False  当设置为True时,重用前一个调用的解决方案以适应初始化,否则,清除前一个解决方案。

    ##n_jobs: int or None, optional (default=None)  如果multi_class= ' ovr ' ",则在类之间并行化时使用的CPU核数"。当求解器被设置为“liblinear”时,不管是否指定了“multi_class”,这个参数都会被忽略。

    #属性Attributes

    ##classes_: array, shape (n_classes, )  已知的分类器标签列表

    ##coef_: array, shape (1, n_features) or (n_classes, n_features)  特征的系数

    ##intercept_: array, shape (1,) or (n_classes,)  分类器的独立项(偏置)

    ##n_iter_: array, shape (n_classes,) or (1, )  所有类的实际迭代次数。如果是二进制或多项式,它只返回一个元素。对于线性解算器,只给出了所有类的最大迭代次数。

    #代码举例

    >>> from sklearn.datasets import load_iris
    >>> from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    >>> X, y = load_iris(return_X_y=True)
    >>> clf = LogisticRegression(random_state=0, solver='lbfgs',multi_class='multinomial').fit(X, y)
    >>> clf.predict(X[:2, :])
    array([0, 0])
    >>> clf.predict_proba(X[:2, :]) 
    array([[9.8...e-01, 1.8...e-02, 1.4...e-08],
           [9.7...e-01, 2.8...e-02, ...e-08]])
    >>> clf.score(X, y)
    0.97...

     

    #方法Methods

    ## decision_function(X) 预测样本的置信得分

           参数Parameters

    X: array_like or sparse matrix, shape (n_samples, n_features) 输入样本

    返回值Return

    每个(样本,类别)的信心得分。在二元情况下,为自身置信度得分,大于0表示该类被预测

    ##densify() 转换系数矩阵为密集array的格式。

    ##fit(X, y, sample_weight=None)  根据训练数据来拟合模型

        参数Parameters

       X: {array-like, sparse matrix}, shape (n_samples, n_features)  训练数据,其中n_samples为样本个数,n_features为特征个数。

        y: array-like, shape (n_samples,)  对于训练数据的标签

       sample_weight: array-like, shape (n_samples,) optional  分配给单个样本的权重数组。如果没有提供,那么每个样本的权重都为1。

    ##get_params(deep=True) 从模型中获取参数

        参数Parameters

        deep: boolean, optional 如果为真,将返回此估计器的参数以及包含的作为估计器的子对象。

        返回值Return

        params: mapping of string to any 返回模型参数名所映射的值

    ##predict(X) 线性模型的预测值

        参数Parameters

        X: array_like or sparse matrix, shape (n_samples, n_features) 要预测的样本

        返回值Return

        C: array, shape (n_samples,) 返回预测的值

    ##score(X, y, sample_weight=None) 返回给定测试数据和标签的平均准确度

         参数Parameters

         X: array_like or sparse matrix, shape (n_samples, n_features) 要预测的样本

          y: array-like, shape = (n_samples) or (n_samples, n_outputs) X的真实标签值

          sample_weight: array-like, shape = [n_samples], optional 样本的权重默认不设置

    返回值Return

    使用测试用本的平均准确度

    ##set_params(**params)  给模型设置参数。

    ##predict_log_proba(X)  概率估计的对数

        参数Parameters

        X: array-like, shape = [n_samples, n_features] 要预测的样本

        返回值Return

        T: array-like, shape = [n_samples, n_classes] 返回模型中每个类的样本的对数概率(按照类别中的顺序排列)。

    ##predict_proba(X)  概率估计, 对于多类问题,如果将多类设置为“多项”,则使用softmax函数来查找每个类的预测概率。否则使用one-vs-rest方法。

    例如使用logistic函数计算每个类假设为正的概率。并在所有类中规范化这些值。

        参数Parameters

        X: array-like, shape = [n_samples, n_features] 要预测的样本

        返回值Return

        T: array-like, shape = [n_samples, n_classes] 返回模型中每个类的样本概率(按照类别中的顺序排列)。

    #实例

    使用Logistics回归对鸢尾花数据进行三分类。

    
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    from sklearn import datasets
    ### import some data to play with
    iris = datasets.load_iris()
    X = iris.data[:, :2]  # we only take the first two features.
    Y = iris.target
    logreg = LogisticRegression(C=1e5, solver='lbfgs', multi_class='multinomial')
    ### Create an instance of Logistic Regression Classifier and fit the data.
    logreg.fit(X, Y)
    ### Plot the decision boundary. For that, we will assign a color to each
    ### point in the mesh [x_min, x_max]x[y_min, y_max].
    x_min, x_max = X[:, 0].min() - .5, X[:, 0].max() + .5
    y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5
    h = .02  # step size in the mesh
    xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))
    Z = logreg.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
    ### Put the result into a color plot
    Z = Z.reshape(xx.shape)
    plt.figure(1, figsize=(4, 3))
    plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)
    ### Plot also the training points
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=Y, edgecolors='k', cmap=plt.cm.Paired)
    plt.xlabel('Sepal length')
    plt.ylabel('Sepal width')
    plt.xlim(xx.min(), xx.max())
    plt.ylim(yy.min(), yy.max())
    plt.xticks(())
    plt.yticks(())
    plt.show()

    下面显示的是鸢尾花数据集的前两个维度(萼片长度和宽度)上的逻辑回归分类器决策边界。数据点根据其标签着色。

    多内容下载机器学习资料请扫描下方二维码关注小编公众号:程序员大管

     

    展开全文
  • logist.rar

    2020-03-27 00:10:23
    根据吴恩达深度学习第二周的作业写出来的。代码很具有参考意义。 其中包含了logistics回归的知识,梯度下降的知识,还有Python的使用
  • logist-web-源码

    2021-03-26 21:25:53
    一个Web应用程序,用于查看由 Unity插件生成的日志文件。 路线图 修复CSS以更好地支持窗口缩放 处理大型数据集时重构速度更快 在页脚中添加硬件信息部分 支持计划中的其他物流功能
  • 机器学习之logist回归

    2019-10-05 12:16:08
    必要的数学概念 1、离散型随机变量及分布规律 1.1:0-1分布(两点分布)(伯努利分布):当时,其分布函数为,期望为E=1*p+0*(1-p)=p,方差:D=p(1-p) 1.2:二项分布(n重伯努利分布):分布函数:,期望 E=np...
  • 版权提示:以下所有例子都是参考github大神制作,我只是搬运工 ...一、读取数据与制作数据 import tensorflow as tf import numpy as np learning_rate = 0.001 training_epoch = 6 batch_size = 32 ...
  • 为实现Logist回归分类器,我们可以在每个特征上都乘以一个回归系数,然后把所有结果值都相加,将总和代入Sigmoid函数中去,进而得到一个0-1之间的数值,任何大于0.5的数据被分入1类,小于0.5即被分入0类。所以Logist...
  • 在编写spark机器学习算法中的逻辑回归时,遇到此问题,进而进行总结一下,望指点! ! ! 问题如下: Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.spark.mllib.classification....
  • Excel中的逻辑运算符

    千次阅读 2019-02-27 09:54:57
    1.且运算:AND(logist1,logist2,…) 2.或运算:OR(logist1,logist2,…) 3.非运算,NOT(logist) 4.TRUE返回值:TRUE() 5.FASLSE返回值:FALSE() 6.判断运算:IF(logist,正确时返回值,错误时返回值) 详情可参考...
  • Softmax回归 Contents ...1 简介2 代价函数3 Softmax回归模型参数化的特点4 权重衰减5 Softmax回归与Logistic ... 回归 vs....在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logist
  • 简要分析由Logist ic 映射产生的混沌数以及不同混沌序列之间的概率统计特性, 为混沌全局性搜索提供了 依据. 将一种快速BP 算法与混沌优化相结合, 提出了混沌BP 混合算法. 由于混沌Logist ic 映射的遍历性、随机...
  • 将猫映射(cat map ) 与Logist ic 映射相结合, 构造了一种语音加密算法. 该算法首先将语音数据堆叠成二维, 然后利用二维猫映射将数据的位置置乱, 最后利用一维Logist ic 映射构造替换表, 对数据进行扩散. 密码...
  • 斯坦福大学的机器学习 吴老师 -谢谢所有在网上做出贡献的人 Google Colab链接 -编程练习1-线性回归 -编程练习2-Logist回归
  • python+机器学习入门

    2020-12-21 23:01:36
    主要就是通过logist()函数来把一个线性的的方程转换到0到1区间。因为logist()在负无穷到正无穷上取值范围在**(0,1)上,对的不是在[0,1]**上,这个我理解的是概率在这两点取值对应样本形成的线性方程结果一个是负无穷...
  • 线性神经元算法代码

    2017-12-13 20:30:24
    自己写的神经元算法代码,激活函数包含logist,线性,以及阶跃神经元算法代码,仅供参考
  • jquery插件 物流详情 查询

    千次阅读 2018-02-01 20:49:10
    jquery插件   功能说明:物流详情,查询展示,可直接使用,有源码 ... 代码下载:https://github.com/ssllee/logist-flow-plugin ... 访问路径:https://ssllee.github.io/logist-flow-plugin/flow.html
  • Logistic回归

    2020-10-04 21:21:03
    限制在[0,1]之中的函数有很多,常用的是logist和正态分布的分布函数 P{y=1∣x}=P{(α+βx+ε)>0}=P{ε>−(α+βx)}设ε的分布是logist分布=P{ε>(α+βx)}=11+e−(α+βx)P\{ y=1|x\}=P\{ (α+ βx+ ε)>...
  • torch.max()用法 torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor) 按维度dim 返回最大值...logist = torch.tensor([[-0.1661, -0.3044]]) a = torch.max(logist) print('------a val

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 8
收藏数 150
精华内容 60
关键字:

logist