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机器学习 LR逻辑回归算法
机器学习 LR逻辑回归算法
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机器学习
java
逻辑回归算法
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机器学习 java 逻辑回归算法
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机器学习应用实例-使用逻辑回归算法(Logistic Regression)实现信用卡欺诈检测
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Logistic Regression 虽然被称为回归,但其实际上是分类模型,并常用于二分类。Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。 本资源使用基于Sklearn实现逻辑回归算法,同时提供了用于模型训练的数据集(信用卡数据集合),实现对是否存在信用卡欺诈行为进行检测。资源包括以下内容: 1、jupyter notebook程序源码 2、用于模型训练的数
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NB算法和LR算法在UCI数据集上的的java实现
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java实现的NB算法和LR算法,在UCI的四个数据集上进行了测试,包含测试结果和实验报告
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机器学习——手写LR…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
LR.zip_LR_lr回归_r_逻辑回归
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实现逻辑回归值得计算,并且通过设定的损失函数来判断最优解
基于Python+Theano实现的逻辑回归LR(附详细注释)
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基于Python+Theano实现的逻辑回归,内附有详细注释,尽可能的让你看懂每一个变量每一个函数的功能。
LR逻辑回归Demo
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逻辑回归(Logistic regression,简称LR)虽然其中带有"回归"两个字,但逻辑回归其实是一个分类模型,并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热,但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。
矩阵求导,逻辑回归,LR
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LR.zip_逻辑回归
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用python实现逻辑回归代码,python作为更为简单的面向对象型语言非常适用于机器学习等领域。
Java实现逻辑回归算法(LogRegression)对iris数据集分类
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使用逻辑回归对iris数据集进行分类,只选取了前2种花的部分样本。java实现。
LR算法解析及错误处理
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java实现的LR算法,可错误处理。 java实现的LR算法,可错误处理。 java实现的LR算法,可错误处理。
LR(0)算法分析文档
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分析输入的文法是不是LR(0)算法,在进行项目规划集
一种Lucy-Richardson算法和小波变换结合的图像复原算法* (2012年)
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LR算法-example.pdf
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在编译器的前端设计中,对于LL分析和LR分析作为最重要的实现方式。该算法就是书本上的进一步实现
逻辑回归LR手搭模型(初学者)
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尽管sklearn里面有逻辑回归的包可以直接拿来用,但是为了学习逻辑回归的底层原理,我还是手写了一版,上传kaggle后准确率0.7,肯定不如第三方的包好。关键是学习的过程,而不仅仅是作为调包侠。这里的思路有部分是参考了吴恩达大神的深度学习课程里,关于逻辑回归的思路,虽然注销掉了,但是读者也可以参考下。这个文件里包括所有的数据集(kaggle的泰坦尼克号数据集),脚本,运行结果,属于傻瓜式的安装。
python机器学习算法(赵志勇)学习笔记( Logistic Regression,LR模型)
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Logistic Regression(逻辑回归) 分类算法是典型的监督学习,分类算法通过对训练样本的学习,得到从样本特征到样本的标签之间的映射关系,也被称为假设函数,之后可利用该假设函数对新数据进行分类。 通过训练数据中的正负样本,学习样本特征到样本标签之间的假设函数,Logistic Regression算法是典型的线性分类器,有算法复杂度低、容易实现等特点。 Logistic Regress
LR.zip_ancient8u7_lr模型 python_逻辑回归
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机器学习中的LR模型的python3.x的版本,有需要的可以下载
main_逻辑回归LR_
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梯度下降求解最佳权重值,华为软件挑战赛
LR.zip_Acc_Logistic_predict_逻辑回归_逻辑回归 matlab
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语言:matlab 实现功能:逻辑回归实现分类 输出:predict_label;ACC
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机器学习中的关于逻辑回归(LR)方法的分类器,Matlab源码,附带四个数据集用于实验
LR_LR(逻辑回归)_logistic概率_
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Logistic regression (逻辑回归)是一种非线性回归模型,特征数据可以是连续的,也可以是分类变量和哑变量,是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性,主要的用途:分类问题:如,反垃圾系统判别,通过计算被标注为垃圾邮件的概率和非垃圾邮件的概率判定;排序问题:如,推荐系统中的排序,根据转换预估值进行排序;预测问题:如,广告系统中CTR预估,根据CTR预估值预测广告收益;
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基于逻辑斯蒂回归算法的鸢尾花分类的代码实现鸢尾花数据集分类
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逻辑回归作为监督学习中一种重要的分类算法,其基本原理变得十分重要,知其然知其所以然,现手写推导过程,供大家共同讨论。
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LR.rar
(6个子文件)
seven
bin
com
hlj
LR.class
6KB
dataset
data.txt
7KB
.settings
org.eclipse.jdt.core.prefs
598B
src
com
hlj
LR.java
6KB
.project
381B
.classpath
399B
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