Als «logistic-regression» getaggte Fragen

Bezieht sich allgemein auf statistische Verfahren, die die logistische Funktion nutzen, am häufigsten verschiedene Formen der logistischen Regression

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Scikit-Learn: SGDClassifier dazu bringen, eine logistische Regression vorherzusagen
Eine Möglichkeit, eine logistische Regression zu trainieren, besteht in der Verwendung einer stochastischen Gradientenabnahme, zu der scikit-learn eine Schnittstelle bietet. Was ich möchte , ist zu tun , nehmen Sie einen Scikit-Learn des SGDClassifier und haben sie das gleiche wie eine logistische Regression punkten hier . Ich muss jedoch einige …
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Textkategorisierung: Kombination verschiedener Funktionen
Das Problem, mit dem ich mich befasse, ist die Kategorisierung von Kurztexten in mehrere Klassen. Mein aktueller Ansatz ist die Verwendung von tf-idf-gewichteten Termfrequenzen und das Erlernen eines einfachen linearen Klassifikators (logistische Regression). Dies funktioniert recht gut (ca. 90% Makro F-1 am Testgerät, fast 100% am Trainingsgerät). Ein großes Problem …
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Python-Implementierung der Kostenfunktion in der logistischen Regression: Warum Punktmultiplikation in einem Ausdruck, aber elementweise Multiplikation in einem anderen?
Ich habe eine sehr grundlegende Frage, die sich auf Python, Numpy und Multiplikation von Matrizen im Rahmen der logistischen Regression bezieht. Lassen Sie mich zunächst entschuldigen, dass ich keine mathematische Notation verwende. Ich bin verwirrt über die Verwendung der Matrixpunktmultiplikation gegenüber der elementweisen Multiplikation. Die Kostenfunktion ist gegeben durch: Und …
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Entscheidungsbaum oder logistische Regression?
Ich arbeite an einem Klassifizierungsproblem. Ich habe einen Datensatz, der die gleiche Anzahl von kategorialen Variablen und kontinuierlichen Variablen enthält. Woher weiß ich, welche Technik ich anwenden soll? zwischen einem Entscheidungsbaum und einer logistischen Regression? Ist es richtig anzunehmen, dass die logistische Regression für kontinuierliche Variablen und der Entscheidungsbaum für …
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Verwendet scikit-learn standardmäßig die Regularisierung?
Ich habe gerade eine logistische Kurve an einige gefälschte Daten angepasst. Ich habe die Daten im Wesentlichen zu einer Schrittfunktion gemacht. data = -------------++++++++++++++ Aber wenn ich mir die angepasste Kurve anschaue, ist die Steigung sehr klein. Die Funktion, die die Kostenfunktion unter der Annahme einer Kreuzentropie am besten minimiert, …
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Gibt es gute Out-of-the-Box-Sprachmodelle für Python?
Ich erstelle Prototypen für eine Anwendung und benötige ein Sprachmodell, um die Ratlosigkeit einiger generierter Sätze zu berechnen. Gibt es ein geschultes Sprachmodell in Python, das ich problemlos verwenden kann? So etwas Einfaches wie model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert …
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Die Unterschiede zwischen SVM und logistischer Regression
Ich lese darüber SVMund habe mich dem Punkt gestellt, dass nicht kernelisierte SVMsnichts anderes als lineare Trennzeichen sind. Ist daher der einzige Unterschied zwischen einer SVMund einer logistischen Regression das Kriterium für die Wahl der Grenze? Anscheinend SVMwählt der maximale Margenklassifikator und die logistische Regression ist diejenige, die den cross-entropyVerlust …
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Beste Sprachen für wissenschaftliches Rechnen [geschlossen]
Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 5 Jahren . Es scheint, als ob in den meisten Sprachen …
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