logistic-regression

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    TensorFlow无法填充数值错误

    我正在实施逻辑回归函数。这是非常简单的，并正常工作，直到我到我想要计算其准确性的部分。这是我的逻辑回归... mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) # tf Graph Input x = tf.get_variable("input_image", shape=[100,784], dtype=tf.fl
    python-3.x machine-learning tensorflow logistic-regression 2017-04-22

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    Logistic回归：如何找到权重最高的前三名？

    我正在研究UCI乳腺癌数据集并尝试查找权重最高的前3个功能。我能够使用logmodel.coef_找到所有功能的权重，但是如何获取功能名称？以下是我的代码，输出和数据集（从scikit导入）。 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import load_breast_cancer
    python machine-learning scikit-learn logistic-regression feature-selection 2017-04-23

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    逻辑回归中的计算成本问题

    我正在从Courser的机器学习Andrew Ng课程开始。在本文中，我正在使用MatLab中的逻辑回归来计算成本函数，但我正在接收“使用sfminbx的错误（第27行）” 目标函数在初始点未定义，fminunc无法继续。 我应该补充说下面的costFunction函数中的代价J是NaN，因为log（sigmoid（X * theta））是一个-Inf向量。我相信这与例外有关。你能帮忙吗？ 我的成
    matlab machine-learning logistic-regression 2017-04-24

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    使用Iris数据集在Python中重现R的LASSO/Logistic回归结果使用Iris数据集

    我试图在Python中重现以下R结果。在这种特殊情况下，R预测技能低于Python技能，但通常我的经验并非如此（因此希望以Python重现结果的原因），因此请忽略此处的细节。 目标是预测花种（'杂色'0或'维吉尼卡'1）。我们有100个标签样本，每个样本包含4个花的特征：萼片长度，萼片宽度，花瓣长度，花瓣宽度。我将数据分为训练（60％的数据）和测试集（40％的数据）。将10倍交叉验证应用于训练集以
    python r scikit-learn logistic-regression lasso 2017-04-24

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    在机器学习中具有太多水平的分类变量

    我有一个机器学习问题，其中因变量是二项式（是/否）并且一些自变量是分类的（超过100个级别）。我不确定对这些分类变量进行虚拟编码，然后将它们传递给机器学习模型是一个最佳解决方案。 有没有办法解决这个问题？ 谢谢！
    machine-learning logistic-regression 2017-04-24

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    对数回归函数中的标记变量

    我创建了一个简单的逻辑回归函数，但是当我运行它时，变量名称不会按预期方式出现。例如... #Simple Logistic Regression Function logr <- function(y, x) { model <- glm(y ~ x, data = gt2, family = "binomial") print(summary(model)) exp(cbind(OR =
    r function logistic-regression 2017-04-26

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    在NBA Logistic回归拍我使用NBA打出的数据和我在尝试使用不同的回归技术拍摄的预测模型数据

    。警告消息： glm.fit：然而，当试图用逻辑回归模型，我遇到下面的警告信息的算法没有收敛。此外，似乎这些预测根本不起作用（不是从原来的Y变量（make or miss）改变而来）。我将在下面提供我的代码。我从这里得到的数据：Shot Data. nba_shots <- read.csv("shot_logs.csv") library(dplyr) library(ggplot2) l
    r logistic-regression prediction 2017-04-26

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    多级逻辑回归猜测参数

    我中的R工作在包lme4和MPlus并具有以下情况： 我想预测从变量的变量B（其为二分）（连续）控制用于随机效应在a）的水平上：受试者; b）任务。 A - > B（1） 的问题是，当我使用模型来预测从A B的值，低于0.5的概率值预测得到，在我的情况下doesn't意义，因为如果你随机猜测，在B上正确答案的概率是0.5。 我想知道我可以在R或在MPlus约束模型（1），因此它doesn't预测值
    r parameters logistic-regression multi-level 2017-05-11

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    如何打印预测图像

    我训练的MNIST数据集的逻辑回归模型的置信度，这些都是重要的变量... # tf Graph Input x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) # mnist data image of shape 28*28=784 y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) # 0-9 digits recogn
    python-3.x machine-learning tensorflow logistic-regression 2017-05-14

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    “glm”与“rf”中的调整参数

    我正在尝试在train中使用method = "glm"建立分类模型。 当我使用method = "rpart"它工作正常，但是当我切换到method = "glm"然后它给了我一个错误说 调谐参数电网应该有列参数 我尝试使用 cpGrid = data.frame(.0001) 也 cpGrid = data.frame(expand.grid(.cp = seq(.0001, .09, .
    r logistic-regression glm cross-validation rpart 2017-05-15
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