logistic-regression

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    逻辑回归sklearn - 火车和应用模型

    我是新来的机器学习和第一次尝试Sklearn。我有两个数据框，一个用于训练逻辑回归模型（具有10倍交叉验证）的数据和另一个用于使用该模型预测类（'0,1'）的数据。 这里是我到目前为止的代码使用教程我在Sklearn文档和Web上发现的位： import pandas as pd import numpy as np import sklearn from sklearn.linear_mo
    python machine-learning scikit-learn logistic-regression sklearn-pandas 2017-11-18

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    绘制Logistic回归非比例值

    我是新来的Python和一般编程。我正在上一堂关于Logistic回归的课。下面的代码是正确的，情节比较不错的（不是很漂亮，但是OK）： # ------ LOGISTIC REGRESSION ------ # # --- Importing the Libraries --- # import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
    python scaling logistic-regression 2017-10-04

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    Python Numpy逻辑回归

    我想在python中使用 numpy实现向量化逻辑回归。我的成本函数（CF）似乎工作正常。但是梯度计算有一个 问题。它返回3x100阵列，而它的 应该返回3x1。我认为(hypo-y)部分存在问题。 def sigmoid(a): return 1/(1+np.exp(-a)) def CF(theta,X,y): m=len(y) hypo=sigmoid(n
    python numpy vectorization gradient logistic-regression 2017-10-05

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    不适合虹膜数据集的逻辑回归模型

    试图使虹膜数据集适用逻辑回归模型，但它不合适。代码有什么问题。谢谢。 # Dependencies used: numpy, matpotlib.pyplot, csv # dataset: Iris # Binary classification using gradient descent # python 3.5 # input data matrix = x(99 X 1) # i
    python-3.x numpy matplotlib logistic-regression gradient-descent 2017-10-08

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    CNTK c＃逻辑回归w和b变量值

    我知道C＃的CNTK是一种新的，但我希望有人能帮助我。我folling这个回归例子在Python： https://github.com/Microsoft/CNTK/blob/master/Tutorials/CNTK_101_LogisticRegression.ipynb 运行此C＃示例： https://github.com/Microsoft/CNTK/blob/master/Examp
    c# logistic-regression cntk 2017-10-11

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    不能得到简单的张量流逻辑回归程序来使用sigmoid激活函数。

    我有一个非常简单的逻辑回归tensorflow程序是这样的： #!/usr/bin/env python3 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import model_selection import sy
    python tensorflow logistic-regression 2017-10-12

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    如何在Logistic回归中查找Logistic/S形函数参数

    我想估计在医学数据逻辑回归中使用的S形/ logistic的最佳参数（最后提到：斜率和截距）。下面是我做了什么蟒蛇： import numpy as np from sklearn import preprocessing, svm, neighbors from sklearn.linear_model import LinearRegression, LogisticRegression
    python machine-learning scikit-learn logistic-regression 2017-10-12

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    Logistic回归直接支持多个类

    我的理解是Softmax回归是Logistic回归的一般化，以支持多个类。 Softmax回归模型首先计算每个类的分数，然后通过将softmax函数应用于分数来估计每个类的概率。 每个班级都有自己的专用参数向量 我的问题：为什么我们不能用Logistic回归分类到多个类的更简单的方法一样，如果概率是0到0.3，然后A类; 0.3至0.6然后B类：0.6至0.9然后C类等 为什么单独的系数矢量总是需
    machine-learning logistic-regression 2017-10-12

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    逐步回归错误

    我想运行R中逐步回归来选择最适合的模式，我的代码在这里附： full.modelfixed <- glm(died_ed ~ age_1 + gender + race + insurance + injury + ais + blunt_pen + comorbid + iss +min_dist + pop_dens_new + age_mdn + male_pct +
    r logistic-regression 2017-10-18

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    边距软件包命令花费太长时间运行

    我想用这样的数据集（与40K的意见），以评估在分对数回归变量的边际效应： d1<- structure(list(dummy.eleito = c(1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0), dummy.tratamento = c(1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), Escolaridade = c("SUPERIO
    r logistic-regression non-linear-regression 2017-10-18
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