机器学习之线性回归与逻辑回归【完整房价预测和鸢尾花分类代码解释】
前言 机器学习的起源可以追溯到人工智能的发展历程。虽然人工智能的概念早在20世纪50年代就已经出现，但直到之后几十年里，随着计算机技术的不断发展和数据的日益增多，机器学习才逐渐成为人工智能领域的主流技术之一。 以下是机器学习发展的几个重要时期和里程碑： 逻辑理论和符号学习： 20世纪50年代末到60...
20 机器学习 - Lineage逻辑回归算法分类案例
需求对给定的先验数据集，使用logistic回归算法对新数据分类代码实现1.定义sigmoid函数def loadDataSet(): dataMat = []; labelMat = [] fr = open('d:/testSet.txt') for line in fr.readlines()...
机器学习逻辑回归分类评估方法
1 分类评估方法1.1 精确率与召回率1.1.1 混淆矩阵在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)1.1.2 精确率与召回率精确率(Precision)：预测结果为正例样本中真实为正...
机器学习 基于Adult数据集的逻辑回归与朴素贝叶斯分类
一：逻辑回归分类的原理逻辑回归和线性回归最大的区别在于线性回归的输出一般是连续的，而逻辑回归的输出一般是离散的，但是输入可以是连续的。逻辑回归也使用了线性回归的函数，即h(θ)=θ.T*X，但是线性回归的输出值的范围是负无穷到正无穷的，我们要把输出值压缩到0-1这个范围，因此引入了sigmo...
机器学习-逻辑回归-分类
1. 逻辑回归 监督学习中另一个问题为分类问题，常见的分类问题例子有 邮件是否是垃圾邮件，0表示垃圾邮件，1表示正常邮件 在线交易是否会欺骗用户，0表示会欺骗，1表示不会 患肿瘤患者是良性还是恶性，0表示恶性，1表示良性 这些问题，可以归之于二分类问题，y表示因变量，取值0和1，可以定义如下 其中0...
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