文章目录介绍Sigmoid分布函数逻辑回归模型对数损失函数梯度下降法逻辑回归实现加载数据函数代码汇总逻辑回归逻辑回归 scikit-learn 实现介绍逻辑回归（Logistic Regression），又叫逻辑斯蒂回归，是机器学习中一种十分基础的分类方法，由于算法简单而高效，在实际场景中得到了广泛的应用。本次实验中，我们将探索逻辑回归的原理及算法实现，并使用 scikit-learn 构建逻辑回

目录现实问题思考异常检测概率密度函数知识巩固Python实战：异常消费行为检测拓展学习现实问题思考以下为监控传感器检测的设备工作数据，如何让机器在接收到异常数据时自动报警？当相机画面中突然出现异常目标，如何实现自动识别？更多案例欺诈检测：盗刷信用卡检测入侵检测：检测网络入侵或计算机入侵行为医疗：缺陷基因检测生态系统：预测飓风、洪水、干旱、热浪和火灾的发生…异常检测根据输入数据，对不匹配预期模式的数

机器学习调参经验分享我发现大多数的机器学习相关的书都是遍历各种算法和案例，为大家讲解各种各样算法的原理和用途，但却对调参探究甚少。这中间有许多原因，其一是因为，调参的方式总是根据数据的状况而定，所以没有办法一概而论；其二是因为，其实大家也都没有特别好的办法。通过画学习曲线，或者网格搜索，我们能够探索到调参边缘（代价可能是训练一次模型要跑三天三夜），但是在现实中，高手调参恐怕还是多依赖于经验，而这些

数据预处理是建立机器学习模型的第一步(也很可能是最重要的一步)，对最终结果有决定性的作用：如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理，那么你的模型很可能也不会有效——就是这么简单。人们通常认为，数据预处理是一个非常枯燥的部分。但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专业和业余之间的差别。就像为度假做好事先准备一样，如果你提前将行程细节确定好，就能够预防旅途变成一场噩梦。那么，应该怎么

一、基本概念评价指标是针对模型性能优劣的一个定量指标。一种评价指标只能反映模型一部分性能，如果选择的评价指标不合理，那么可能会得出错误的结论，故而应该针对具体的数据、模型选取不同的的评价指标。本文将详细介绍机器学习分类任务的常用评价指标：混淆矩阵（Confuse Matrix）、准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 Score、P-R曲线（Prec

笔者邀请您，先思考：1 您使用过哪些深度学习框架？2 您用过Keras吗？您用Keras解决什么问题？在本文中，我们将使用Keras构建一个简单的神经网络。我们假设您对机器学习包(如scikit-learn)和其他科学包(如panda和Numpy)有一定的了解。训练一个人工神经网络训练一个人工神经网络包括以下步骤：权值被随机初始化为接近零但不是零的数。将数据集的观察喂给输入层。正向传播(从左到右)

导读ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。介绍维基百科上说，“Hyperparameter optimization或tuning是为学习算法选择一组最优的hyperparameters的问题”。ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。超参数调优的越好，得到的模型就越好。调优超参数可能是非常乏味和困难的，

笔者邀请您，先思考：1 您使用过哪些深度学习框架？2 您用过Keras吗？您用Keras解决什么问题？在本文中，我们将使用Keras构建一个简单的神经网络。我们假设您对机器学习包(如scikit-learn)和其他科学包(如panda和Numpy)有一定的了解。训练一个人工神经网络训练一个人工神经网络包括以下步骤：权值被随机初始化为接近零但不是零的数。将数据集的观察喂给输入层。正向传播(从左到右)

什么是专家系统？专家系统被定义为一种交互式可靠的基于计算机的决策系统，它使用事实和启发式方法来解决复杂的决策问题。它被认为是人类智慧和专业知识的最高水平。它是一个计算机应用程序，可以解决特定域中最复杂的问题。专家系统可以解决通常需要人类专家的许多问题。它基于从专家那里获得的知识。它还能够表达和推理某些知识领域。专家系统是当今人工智能，深度学习和机器学习系统的前身。专家系统的例子以下是专家系统的示例

转载自：https://blog.csdn.net/qq_38273984/article/details/89217315计算机视觉常用数据集一、图像分类常用数据集（一）MNIST（二）Kaggle网站“Dogs vs. Cats”二、目标检测常用数据集（一）Pascal VOC(Pascal Visual Object Classes)（二）MS COCO(Common Objects in