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文章 2022-06-07 来自：开发者社区

零基础"机器学习"自学笔记|Note7:逻辑回归

7.1 分类问题逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。将因变量(dependent variable)可能属于的两个类分别称为负向类（negative class）和正向类（positive class），则因变量  ，其中 0 表示负向类，1 表示正向类。如果我们要用线性回归算法来解决一个分....

零基础
文章 2022-02-18 来自：开发者社区

【机器学习笔记】：逻辑回归实战练习（二）

▍前言前几篇介绍了逻辑回归在机器学习中的重要性：5个原因告诉你：为什么在成为数据科学家之前，“逻辑回归”是第一个需要学习的以及逻辑回归的理论和公式推导：【机器学习笔记】：从零开始学会逻辑回归（一）继上一篇，本篇将引出一个逻辑回归的实战练习，利用逻辑回归进行二分类，通过练习你将学会：理解逻辑回归模型参数的含义使用sklearn构建逻辑回归模型可视化逻辑回归分类效果评估逻辑回归模型▍两个变量的简单数....

【机器学习笔记】：逻辑回归实战练习（二）
文章 2017-12-27 来自：开发者社区

机器学习笔记(6)：多类逻辑回归-使用gluon

上一篇演示了纯手动添加隐藏层，这次使用gluon让代码更精减，代码来自：https://zh.gluon.ai/chapter_supervised-learning/mlp-gluon.html from mxnet import gluon from mxnet import ndarray as nd import matplotlib.pyplot as plt import mxne.....

文章 2017-12-13 来自：开发者社区

机器学习笔记(5)：多类逻辑回归-手动添加隐藏层

了解神经网络原理的同学们应该都知道，隐藏层越多，最终预测结果的准确度越高，但是计算量也越大，在上一篇的基础上，我们手动添加一个隐藏层，代码如下（主要参考自多层感知机 — 从0开始）： from mxnet import gluon from mxnet import ndarray as nd import matplotlib.pyplot as plt import mxnet as mx.....

文章 2017-12-13 来自：开发者社区

机器学习笔记(4)：多类逻辑回归-使用gluton

接上一篇机器学习笔记(3)：多类逻辑回归继续，这次改用gluton来实现关键处理，原文见这里 ，代码如下： import matplotlib.pyplot as plt import mxnet as mx from mxnet import gluon from mxnet import ndarray as nd from mxnet import autograd def trans...

机器学习笔记(4)：多类逻辑回归-使用gluton

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