逻辑回归模型训练

四参数逻辑回归Matlab实现

利用四参数逻辑回归模型拟合数据点或进行数据插值。

Matlab 14 2024-05-20

深度学习逻辑回归详细解析

深度学习中逻辑回归的推导过程，详尽而易于理解。

算法与数据结构 8 2024-07-17

矩阵求导的逻辑回归（ex2）

使用矩阵求导方法实现逻辑回归算法，这是 Coursera 机器学习课程的第 2 次课后作业。

MongoDB 16 2024-05-13

Spark ml管道交叉验证与逻辑回归

Spark ml管道交叉验证过程中的逻辑回归模型训练包含以下步骤： 模型训练输入参数：包括特征选择、正则化参数等。 训练代码：使用Spark MLlib提供的API进行逻辑回归模型的训练。 模型评估输入参数：包含评估指标、数据划分等。 评估代码：利用交叉验证的方法对模型进行评估，输出评估结果。

spark 10 2024-07-12

Grok-1 训练模型示例

借助 JAX 示例代码，使用 Grok-1 开放权重模型。

算法与数据结构 12 2024-05-16

逻辑回归算法综述 - 机器学习PPT总结

逻辑回归是一种常见的机器学习算法，通常用于处理二分类问题。它通过拟合数据集中的观测数据来预测分类变量的可能性。逻辑回归广泛应用于医学、金融和市场预测等领域。

算法与数据结构 15 2024-08-22

逻辑模型的应用案例

逻辑模型的应用案例丰富多样，已在多个领域得到验证和应用。

MySQL 8 2024-09-28

pyspark模型训练机制及Pipline使用

在python环境中，pyspark是处理大数据和进行分布式计算的重要工具。通过pyspark，可以利用Spark的强大功能进行机器学习模型的训练。使用Pipline，可以将数据处理和模型训练步骤串联起来，实现流程的自动化和简化。通过调整Pipline中的参数，可以优化模型的性能，从而提高预测的准确性。

spark 14 2024-07-12

线性回归模型评估与优化

线性回归是一种统计建模技术，用于分析多个变量之间的线性关系。它在数据分析、预测和科学探索中有广泛应用。一元线性回归涉及一个自变量和一个因变量，多元线性回归涉及多个自变量。该模型假设因变量可以通过直线近似描述。拟合线性回归通常使用最小二乘法来优化系数，使得预测值与观测值的误差最小化。在MATLAB中，可使用polyfit函数进行线性回归计算。关键指标包括回归系数、t统计量、p值、R-squared和残差标准误差。除了参数，还需检验线性回归的假设，如线性关系、正态性、独立性和方差齐性。

统计分析 9 2024-08-14

基于逻辑回归的信用卡欺诈检测优化

信用卡欺诈是指未经授权的信用卡交易，不仅危害用户财产安全，也给金融机构带来巨大损失。随着电子支付方式的普及，欺诈行为变得更加复杂频繁。建立高效准确的欺诈检测系统至关重要。逻辑回归作为广泛应用于分类问题的统计模型，在信用卡欺诈检测中有着重要应用。通过数据预处理和类别不平衡问题的解决，逻辑回归可以有效区分正常和欺诈交易。优化模型评估和调整阈值是提高检测效果的关键步骤。

算法与数据结构 14 2024-08-25