线性回归和Logistic回归
目录 线性回归 用线性回归模型拟合非线性关系 梯度下降法 最小二乘法 线性回归用于分类(logistic regression，LR) 目标函数 如何求解$\theta$ LR处理多分类问题 ...
原文：基于sklearn进行线性回归、logistic回归、svm等的简单操作总结
基于sklearn的一些AI算法基本操作 sklearn中的一些相关的库 分别导入这些相关算法的库 基本思路 定义特征和目标的标签 gt 读取整个数据集 gt 分别读取特征与标签数据集XY gt 划分数据集 测试集 训练集 gt 声明算法模型 gt 训练 测试计算精确度 定义特征和目标的列 读取整个数据集 映射生成标签列 原来的结果标签是文字，生成一个数字的 有监督的分类KNN需要 分别读取数据集 ...
2019-07-24 08:21 0 1051 推荐指数：
相关推荐
sklearn简单线性回归
...
Logistic回归和SVM的异同
这个问题在最近面试的时候被问了几次，让谈一下Logistic回归（以下简称LR）和SVM的异同。由于之前没有对比分析过，而且不知道从哪个角度去分析，一时语塞，只能不知为不知。 现在对这二者做一个对比分析，理清一下思路。 相同点 1、LR和SVM都是分类算法（曾经我认为 ...
sklearn逻辑回归(Logistic Regression)类库总结
class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=’l2’, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None ...
logistic 回归与线性回归的比较
可以参考如下文章 https://blog.csdn.net/sinat_37965706/article/details/69204397 第一节中说了，logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型的参数）来得 ...
1.线性回归、Logistic回归、Softmax回归
本次回归章节的思维导图版总结已经总结完毕，但自我感觉不甚理想。不知道是模型太简单还是由于自己本身的原因，总结出来的东西感觉很少，好像知识点都覆盖上了，但乍一看，好像又什么都没有。不管怎样，算是一次尝试吧，慢慢地再来改进。在这里再梳理一下吧！ 线性回归（Linear Regression ...
sklearn学习笔记之简单线性回归
简单线性回归 线性回归是数据挖掘中的基础算法之一，从某种意义上来说，在学习函数的时候已经开始接触线性回归了，只不过那时候并没有涉及到误差项。线性回归的思想其实就是解一组方程，得到回归函数，不过在出现误差项之后，方程的解法就存在了改变，一般使用最小二乘法进行计算。 使用 ...
算法比较-SVM和logistic回归
， adaboost的损失函数是 expotional loss ,svm是hinge loss，常见的回归模型通常用 ...