線性模型之 Logistic Regression 數學公式推導
線性模型(Linear Model)是機器學習中應用最廣泛的模型,指通過樣本 特徵的線性組合來進行預測的模型。本系列文章會介紹四種線性模型函式的推導和優化過程。 兩分類與多分類
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點選「京東數科技術說」可快速關注 「摘要」信用評分模型是將模型變數WOE編碼方式離散化之後運用logistic迴歸模型進行的一種二分類變數的廣義線性模型。利用信用評分模型得到的客戶信用
線性模型用於分類,分類的原理還要從公式說起。 線性模型的公司的結果 y 是一個連續的輸出結果,如果將 y 的值與 0 作一個界限上的區分,那 y 的值將被分成兩個區域。公式的
本文討論了七種流行的收縮和選擇方法的數學屬性和實際的Python應用。 在本文中,我們將介紹七種流行的子集選擇和線性迴歸收縮方法。在介紹了證明需要這些方法的主題之後,我們將逐一研究每種方法,包括數學屬性和
介紹 預測股市的走勢是最困難的事情之一。影響預測的因素很多 - 包括物理因素與心理因素,理性行為和非理性行為等。所有這些因素結合在一起共同導致股價波動,很難以高精度預測。 我們是否可以將機
線性迴歸 理論 線性迴歸最簡單和最經典的機器學習模型之一。 任何一個機器學習模型都會有如下4個要素: 訓練資料 數學模型 損失函式 計算方法 訓練資料
今天看見鄰居家的小朋友在做數學題 整頁題目千篇一律 什麼叫千篇一律? 整個頁面就像格式化輸出+random引數生成的一樣 小時候就很頭疼這種作業 少題怡情,多題傷身 小時候因為做作業而失
“ 多分類邏輯迴歸基於邏輯迴歸(Logistic Regression,LR)和softMax實現,其在多分類分類任務中應用廣泛,本篇文章基於tf實現多分類邏輯迴歸,使用的資
過節福利,我們來深入理解下L1與L2正則化。 1 正則化的概念 正則化(Regularization) 是機器學習中對原始損失函式引入額外資訊,以便防止過擬合和提高模型泛化效能的一類方法
新年伊始,很榮幸筆者的 《教你用 Python 進階量化交易》 專欄在慕課專欄板塊上線了,歡迎大家訂閱!為了能夠提供給大家更輕鬆的學習過程,筆者在專欄內容之外會陸續推出一些手記來輔助同學們學習本專欄內容,因此
本文開始講解關於如何評估迴歸模型的表現的幾個方式。 R平方 首先來講一下前面也有提到的R平方的概念。來看下面這個例子。下面紅色的是資料對應的點,黑色的直線是我們擬合出來的一條簡單線性線性迴歸。
此係列將會每日持續更新,歡迎關注 線性迴歸 (linear regression)的TensorFlow實現 #這裡是基於python 3.7版本的TensorFl
個人掘金鍊接 個人部落格原文連結 一、數學基礎 似然函式 概率(probability):描述已知引數時的隨機變數的輸出結果; 似然函式(likelihood
詳細程式碼參考 github 利用正則化線性迴歸模型來了解偏差和方差的特徵 例項: 首先根據資料建立線性迴歸模型,模型能夠根據水庫液位的變化來預測大壩的排水量,然後通過調整引數等方法來學習偏差和
前言 最近有在學習網易雲課堂上《吳恩達機器學習》這門課程, 受益匪淺, 然後打算將有關線性迴歸模型的知識點總結下來, 也就有了本文. 若存在錯誤的地方, 還請指正, 謝謝! 目錄 正文 線性迴歸