機器學習算法（一）: 基於邏輯回歸的分類預測
代碼流程 Part1 Demo實踐 Step1:庫函數導入 Step2:模型訓練 Step3:模型參數查看 Step4:數據和模型可視化 Step5:模型預測 Part2 基於鳶尾花（iris）數據集的邏輯回歸分類實踐 ...
原文：機器學習之二：分類算法 之 邏輯回歸
分類 分類應是極為常見的問題，我們生活周邊的一切事物，皆是類別分明。機器學習領域，處理分類問題的方法有多種，如邏輯回歸 支持向量機 以及無監督學習的K mean等等。本文主要介始邏輯回歸。 邏輯回歸 邏輯回歸，主要用於解決分類問題，例如二分類。 對於二分類問題，通過給出的樣本 x,y 若為二分類，y , ，確定一個可以對數據一分為二的邊界，有了這個邊界，對於一個新的樣本，根據其特征，便能預測其類屬 ...
2018-03-13 20:37 0 997 推薦指數：
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1.機器學習的主要任務：一是將實例數據划分到合適的分類中，即分類問題。 而是是回歸， 它主要用於預測數值型數據，典型的回歸例子：數據擬合曲線。 2.監督學習和無監督學習： 分類和回歸屬於監督學習，之所以稱之為監督學習，是因為這類算法必須直到預測什么，即目標變量的分類信息。 對於無 ...