logistic-regression

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    邏輯迴歸sklearn - 火車和應用模型

    我是新來的機器學習和第一次嘗試Sklearn。我有兩個數據框，一個用於訓練邏輯迴歸模型（具有10倍交叉驗證）的數據和另一個用於使用該模型預測類（'0,1'）的數據。 這裏是我到目前爲止的代碼使用教程我在Sklearn文檔和Web上發現的位： 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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    繪製Logistic迴歸非比例值

    我是新來的Python和一般編程。我正在上一堂關於Logistic迴歸的課。下面的代碼是正確的，情節比較不錯的（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邏輯迴歸

    我想在python中使用 numpy實現向量化邏輯迴歸。我的成本函數（CF）似乎工作正常。但是梯度計算有一個 問題。它返回3x100陣列，而它的 應該返回3x1。我認爲(hypo-y)部分存在問題。 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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    不適合虹膜數據集的邏輯迴歸模型

    試圖使虹膜數據集適用邏輯迴歸模型，但它不合適。代碼有什麼問題。謝謝。 # 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＃邏輯迴歸w和b變量值

    我知道C＃的CNTK是一種新的，但我希望有人能幫助我。我folling這個迴歸例子在Python： https://github.com/Microsoft/CNTK/blob/master/Tutorials/CNTK_101_LogisticRegression.ipynb 運行此C＃示例： https://github.com/Microsoft/CNTK/blob/master/Examp
    c# logistic-regression cntk 2017-10-11

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    不能得到簡單的張量流邏輯迴歸程序來使用sigmoid激活函數。

    我有一個非常簡單的邏輯迴歸tensorflow程序是這樣的： #!/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迴歸中查找Logistic/S形函數參數

    我想估計在醫學數據邏輯迴歸中使用的S形/ logistic的最佳參數（最後提到：斜率和截距）。下面是我做了什麼蟒蛇： 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迴歸直接支持多個類

    我的理解是Softmax迴歸是Logistic迴歸的一般化，以支持多個類。 Softmax迴歸模型首先計算每個類的分數，然後通過將softmax函數應用於分數來估計每個類的概率。 每個班級都有自己的專用參數向量 我的問題：爲什麼我們不能用Logistic迴歸分類到多個類的更簡單的方法一樣，如果概率是0到0.3，然後A類; 0.3至0.6然後B類：0.6至0.9然後C類等 爲什麼單獨的係數矢量總是需
    machine-learning logistic-regression 2017-10-12

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    逐步迴歸錯誤

    我想運行R中逐步迴歸來選擇最適合的模式，我的代碼在這裏附： 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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    邊距軟件包命令花費太長時間運行

    我想用這樣的數據集（與40K的意見），以評估在分對數迴歸變量的邊際效應： 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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