机器学习中级-逻辑回归-预测

尹成学院 2023-01-13 01:38:31

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内容概要：本文档系统地介绍了机器学习的基础概念和核心算法，包括监督学习和无监督学习的定义及其应用场景。重点讲解了线性回归分析，从模型描述、代价函数、梯度下降法到多元线性回归，涵盖特征缩放、学习速率调整等内容。接着讨论了分类问题，特别是逻辑回归模型，包括sigmoid函数的应用、决策边界设定及代价函数优化。进一步探讨了过拟合问题及其解决方案，如减少特征数量和正则化技术。最后深入介绍了神经网络的基本原理，包括前向传播、反向传播、参数初始化及训练过程。适合人群：具有基本数学和编程基础，对机器学习感兴趣或希望深入了解机器学习算法的初学者和中级研究者。使用场景及目标：①理解机器学习的基本概念和常用算法；②掌握线性回归和逻辑回归的具体实现方法；③学会如何避免过拟合并应用正则化技术；④了解神经网络的工作机制及其实现步骤。其他说明：本文档不仅提供了理论知识，还包含了大量实例和公式推导，有助于读者通过实践加深理解。此外，文档中还提到了多种优化算法，如梯度下降法、共轭梯度法、BFGS和L-BFGS等，帮助读者在实际应用中选择合适的优化策略。

这是本人今年暑期在辽宁大学所做的大数据方面的讲座报告很粗浅希望大家批评指正

这是最新的机器学习相关代码和数据，可以很方便的进行入们学习，特别适合从事机器学习和深度学习相关研究的人员

内容概要：本文介绍了利用多种分类器（包括【信号调制】使用不同的分类器（逻辑回归分类器、决策树、随机森林、全连接密集层和CNN）来训练模型，以预测不同信噪比值下信号的调制类型（Python代码实现）逻辑回归、决策树、随机森林、全连接密集层和卷积神经网络）构建预测模型，以识别不同信噪比条件下信号的调制类型，并提供了完整的Python代码实现。文中详细展示了数据预处理、特征提取、模型训练与评估的全过程，重点比较了各分类器在调制识别任务中的性能表现，帮助读者理解不同机器学习与深度学习模型在通信信号处理中的实际应用效果。; 适合人群：具备一定Python编程基础和机器学习基础知识的高校学生、科研人员及通信工程相关领域的技术人员，尤其适合从事信号处理、模式识别或深度学习研究的初、中级研究人员。; 使用场景及目标：①学习如何将传统机器学习与深度学习模型应用于通信信号调制识别任务；②掌握在不同信噪比环境下评估分类器性能的方法；③为智能调制识别、自动信号分类等实际通信系统开发提供技术参考和代码基础。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的代码进行实践操作，逐步调试并理解每个模型的构建与训练流程，同时可尝试扩展其他分类器或优化现有模型结构，以加深对信号分类任务中特征与模型关系的理解。

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