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logistic回归训练数据集下载
weixin_39821228
2020-06-22 08:30:33
用于训练或测试的logistic数据集,参考代码可在我的博客中查找
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/jgt_insect/10575505?utm_source=bbsseo
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用于训练或测试的logistic数据集,参考代码可在我的博客中查找 相关下载链接://download.csdn.net/download/jgt_insect/10575505?utm_source=bbsseo
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logistic回归
训练
数据集
用于
训练
或测试的logistic
数据集
,参考代码可在我的博客中查找
Logistic回归
(原理与Facebook指标
数据集
的实验)
文章目录
Logistic回归
分类问题极大似然估计梯度下降实验内容
Logistic回归
一般过程基于
Logistic回归
和Sigmoid函数的分类基于最优化方法的最佳回归系数确定梯度上升法
训练
算法:使用梯度上升找到最佳参数分析数据:画出决策边界
训练
算法:随机梯度上升实现
Logistic回归
(Facebook指标
数据集
)Facebook指标
数据集
实现过程实验总结
Logistic回归
分类问题 回归:假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作回归。 利用Log
logistic 回归的在正太分布
数据集
的实现
从0实现 logistic 回归(只借助Tensor和Numpy相关的库) 要求动手从0实现 logistic 回归(只借助Tensor和Numpy相关的库)在人工构造的
数据集
上进 行
训练
和测试,并从loss以及
训练
集上的准确率等多个角度对结果进行分析 (可借助nn.BCELoss或nn.BCEWithLogitsLoss作为损失函数,从零实现二元交叉熵为选作) 利用 torch.nn 实现 logistic 回归在人工构造的
数据集
上进行
训练
和测试,并对结果进行分析, 并从loss以及
训练
集上的准确率等多
logistic_regression:逻辑回归预测糖尿病
数据集
_
logistic_regression 用
logistic回归
预测糖尿病
数据集
_我在糖尿病
数据集
上使用了
logistic回归
和决策树分类器模型,在对两个模型进行
训练
和测试
数据集
比率相同后,我发现
logistic回归
给出的准确性更高,大约为80%,而决策树分类器给出了约75%。
机器学习-
logistic回归
训练
数据集
类别:机器学习个人笔记 参考书籍:《统计学习》、《机器学习实战》、周志华大佬的西瓜书 相关数学公式推导见我上传的手写PDF 任务: 学习《机器学习实战》P78页及P79页程序清单5-1和5-2,完成以下问题: 1)导入
数据集
’testSet.txt’,用
logistic回归
训练
数据集
,并画出决策边界。 2)导入
数据集
’data.txt’,用
logistic回归
训练
数据集
,并画出决策边界。 # 导包 from numpy import * import pandas as pd import numpy as
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