[PyTorch小试牛刀]实战四·CNN实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU） 内容还包括了网络模型参数的保存于加载。...数据集 下载地址 代码部分 import torch as t import torchvision as tv import numpy as np import time # 超参数 EPOCH...= 5 BATCH_SIZE = 100 DOWNLOAD_MNIST = True # 下过数据的话, 就可以设置成 False N_TEST_IMG = 10 # 到时候显示.../model_params.pkl') # 只保存网络中的参数 (速度快, 占内存少) #加载参数的方式 """net = DNN() net.load_state_dict...GPU运算CNN速率大概是CPU的12~15倍（23/1.75），推荐大家使用GPU运算，显著提升效率。
[PyTorch小试牛刀]实战三·DNN实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU） 内容还包括了网络模型参数的保存于加载。...数据集 下载地址 代码部分 import torch as t import torchvision as tv import numpy as np import time # 超参数 EPOCH.../model_params.pkl') # 只保存网络中的参数 (速度快, 占内存少) #加载参数的方式 """net = DNN() net.load_state_dict...0.881 0.859 结果分析 我笔记本配置为CPU i5 8250u GPU MX150 2G内存 使用CPU训练时，每100步，2.2秒左右 使用GPU训练时，每100步，1.4秒左右 提升了将近...2倍， 经过测试，使用GPU运算DNN速率大概是CPU的1.5倍，在简单的网络中GPU效率不明显，在RNN与CNN中有超过十倍的提升。
[PyTorch小试牛刀]实战五·RNN(LSTM)实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU） 内容还包括了网络模型参数的保存于加载。...数据集 下载地址 代码部分 import torch as t import torchvision as tv import numpy as np import time # 超参数 EPOCH...t.nn.Sequential( t.nn.LSTM( # LSTM 效果要比 nn.RNN() 好多了 input_size=28, # 图片每行的数据像素点.../model_params.pkl') # 只保存网络中的参数 (速度快, 占内存少) #加载参数的方式 """net = DNN() net.load_state_dict...CPU训练时，每100步，58秒左右 使用GPU训练时，每100步，3.3秒左右 提升了将近20倍， 经过测试，使用GPU运算RNN速率大概是CPU的15~20倍，推荐大家使用GPU运算，就算GPU
p=17950 在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能。...> i_test=sample(1:nrow(credit),size=333) > i_calibration=(1:nrow(credit))[-i_test] 我们可以拟合的第一个模型是对选定协变量的逻辑回归...Purpose + Length.of.current.employment + Sex...Marital.Status, family=binomia 基于该模型，可以绘制ROC曲线并计算AUC（在新的验证数据集上...与以前的模型相比，此处略有改善，后者仅考虑了五个解释变量。 现在考虑回归树模型（在所有协变量上） 我们可以使用 > prp(ArbreModel,type=2,extra=1) ?...不出所料，与逻辑回归相比，模型性能较低。一个自然的想法是使用随机森林优化。
在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能数据集是credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep...本文选自《R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测》。...点击标题查阅往期内容逻辑回归(对数几率回归,Logistic)分析研究生录取数据实例R语言使用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归R语言逻辑回归Logistic回归分析预测股票涨跌...R语言在逻辑回归中求R square R方R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和...模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析
在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能 数据集是 credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep...> i_test=sample(1:nrow(credit),size=333) > i_calibration=(1:nrow(credit))[-i_test] 我们可以拟合的第一个模型是对选定协变量的逻辑回归...一个自然的想法是使用随机森林优化。... fitForet, credit$Creditability[i_test]) + return(c(AUCLog2,AUCRF)) + } > plot(t(A)) ---- 本文选自《R语言用逻辑回归...、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测》。
import java.io.Serializable; import java.time.LocalDate;
数据集[1] 提取码：krry 有关逻辑回归的具体推导请见：机器学习之逻辑回归（Logistics Regression） 代码： import pandas as pd import numpy as...np from sklearn.linear_model import LogisticRegression #加载数据 def load_data(path): data = pd.read_csv...x, y def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def gradient(X, Y, w): res = [] for k...sum = 0.0 for i in range(len(Y)): sum += (-(Y[i] - np.dot(w.T, X[i])) * X[i, k]...logistics() sklearn_logistics() 结果不是很理想： References [1] 数据集: https://pan.baidu.com/s/14PM4zLUBr6BamLA-nEFujQ
导读 如何使用物体的多个特征来提升物体检测的能力，使用YOLOv5进行多属性物体检测的实验。 我们发布了RarePlanes数据集和基线实验的结果。...最终，我们决定使用YOLOv5进行物体检测，事后看来，这是对的，分割方法很难分离靠的很近的相似物体。 YOLO网络在各种任务上都显示了优良的性能。...使用YOLO的网格建议方法(而不是R-CNN风格的网络中使用的更大的区域建议网络)，预测的速度要快得多，允许YOLOv5实时工作。...我们建议首先对这些图像进行训练，因为它们可以提高训练速度。下载好了图片，必须按照下面的结构进行组织： YOLOv5数据层次结构 使用RarePlanes数据集，你可以为你想要检测的特性提供许多选项。...初步评分： 使用简单的单行bash命令运行这些脚本。然而，这些结果并不是最准确的，因为它们包括重复的预测和部分预测。再运行一轮非极大抑制，去掉重复数据，拼接预测并在tiled的图像上给它们评分。
为了进行有序逻辑回归分析，需要对给定数据进行一些修改。 在这里，我将有两个数据集：一个用于响应变量是二元的二元模型，另一个用于响应变量是有序的有序模型。...原始数据已经进行了一些修改，以进行简单的和有序的逻辑回归，这些数据保存在下面的GitHub链接中。...数据集中的教育水平 性别和种族的其他变量在此处是二元的。 在R中的实现 我使用的用于比较不同模型的GitHub Gist如下。我使用了anova函数来实现此目的。 首先加载必要的库。...在随后的模型中，我使用教育、性别和种族数据作为预测变量，以及收入水平作为响应变量，开展了有序逻辑回归分析。 模型3包括教育数据作为预测变量。 模型4包括教育和性别数据作为预测变量。...因此，包含种族数据的模型5比模型4更具描述收入的能力。 结论 本文通过在R中实现代码展示了二元逻辑回归模型之间的比较，以及有序逻辑回归模型之间的比较。
通过一系列改进，新的TabPFN可以处理比原来大50倍的数据集；支持回归任务、分类数据和缺失值；并且对不重要的特征和异常值具有鲁棒性。...TabPFN的默认设置平均用2.8秒进行分类，4.8秒进行回归，其表现优于所有基线，即使对这些基线进行了4小时的调优——分别有5,140倍和3,000倍的速度提升。...因此，我们的方法在本质上限制了最多只能预测10个类别。 这个数字可以通过在具有更多类别的数据集上进行预训练，或者使用如一对一分类器、一对多分类器或基于错误纠正输出编码（ECOC）等方法来增加。...R"}}}^{d"}\to {{\mathbb{R"}}}^{k"})，将原始的 d 维特征向量 xi 转换为 k 维的嵌入空间。...我们还与更简单的方法（如岭回归、逻辑回归和支持向量机）进行了比较。
本期逻辑回归内容基于上期进行了扩展，主要包括逻辑回归中的交叉验证、odds ratio 和预测等。 1....交叉验证逻辑回归模型 交叉验证时，应该交叉验证整个模型的构建过程，包括任何依赖于数据的预处理步骤，例如缺失值填充等。...3.预测 我们已经构建、交叉验证和解释了我们的模型，现在可以很好地使用该模型对新数据进行预测。...故要说明如何使用逻辑回归模型进行预测，可载入一些未标记的乘客数据并清理后进行预测。...(#rows: 418, #cols: 1) 小编有话说 至此，《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr》 一书中关于逻辑回归的内容已介绍完毕，书中该章节的最后还总结了逻辑回归的优缺点
现在，我们把其中一个特征值扩大 10 倍（例如是特征 X1），然后用相同的正则化参数对 Lasso 回归进行修正。 那么，下列说法正确的是？ A. 特征 X1 很可能被排除在模型之外 B....那么，若两个变量相关，存在非线性关系，那么它们的相关系数 r 就为 0。 Q42. 加入使用逻辑回归对样本进行分类，得到训练样本的准确率和测试样本的准确率。...dZ 是一样的，反向求导过程中，对所有权重系数的偏导数表达式都是一样的。 Q59. 假设使用逻辑回归进行 n 多类别分类，使用 One-vs-rest 分类法。下列说法正确的是？ A....逻辑回归与多元回归分析有哪些不同之处？ A. 逻辑回归用来预测事件发生的概率 B. 逻辑回归用来计算拟合优度指数 C. 逻辑回归用来对回归系数进行估计 D....以上说法都正确 答案： D 解析：机器学习中，在样本量不充足的情况下，为了充分利用数据集对算法效果进行测试，将数据集随机分为 k 个包，每次将其中一个包作为测试集，剩下 k-1 个包作为训练集进行训练。
这个训练过程会一直持续到模型在训练数据集上达到期望的精确度。监督学习的例子有：回归、决策树、随机森林、k近邻法、逻辑回归等。 2. 非监督学习 该算法没有任何目标/结果变量要预测/估计。...在下面，我有一个关于天气的训练数据集和对应的目标变量‘Play’。现在，我们需要根据天气情况对玩家们是否玩游戏(即Play)进行分类。让我们执行以下步骤。...在选择使用kNN之前，你需要考虑： kNN的计算成本很高 特征变量归一化(否则案例之间的距离将主要取决于具有较大值的特征变量) 使用kNN之前对数据进行清洗以去除异常值和噪声值 Python代码： ?...R代码： ? 7.K均值算法 K均值算法是一种用于解决聚类问题的非监督学习算法。该算法步骤简单，即将一个给定的数据集归入到一定数量的集群(假设有K个)。...XGBoost具有极高的预测能力，是事件准确性预测的最佳选择，因为它同时具有线性模型和树学习算法，所以它比现有的梯度提升技术快了近10倍。XGBoost支持各种目标函数，包括回归、分类和排序。
优点：数据的输出有一个很好的概率解释，算法可以正则化以避免过度拟合。 逻辑回归可以使用随机梯度下降的方法使得新数据的更新变得更为轻松。 缺点：当存在多个或非线性的决策边界时，逻辑回归往往表现不佳。...缺点：与回归一样，深度神经网络需要大量的数据进行训练，所以它不被视为通用算法。 实现：Python的/ R 2.4。...K-Means算法 K-Means算法是一种通用算法，它根据点之间的几何距离（即坐标平面上的距离）进行聚类。这些集群围绕着质心分组，使它们成为球形，并具有相似的大小。...另外，如果数据中真实的底层聚类不是球状的，那么K-Means算法将产生错误的聚类。 实现：Python/ R 3.2。近邻传播 近邻传播是一种相对较新的聚类技术，可以根据点之间的图距进行聚类。...（3）重复，直到只剩下一个群集，并留下一个簇的层次结构。 优点：分层聚类的主要优点是不会假设球体是球状的。另外，它可以很好地扩展到更大的数据集里。
机器学习的任务 1.回归 回归是一种用于建模和预测连续数值变量的监督学习任务。例如预测房地产价格，股价变动或学生考试分数。 回归任务的特征是具有数字目标变量的标记数据集。...优点：数据的输出有一个很好的概率解释，算法可以正则化以避免过度拟合。 逻辑回归可以使用随机梯度下降的方法使得新数据的更新变得更为轻松。 缺点：当存在多个或非线性的决策边界时，逻辑回归往往表现不佳。...K-Means算法 K-Means算法是一种通用算法，它根据点之间的几何距离（即坐标平面上的距离）进行聚类。这些集群围绕着质心分组，使它们成为球形，并具有相似的大小。...另外，如果数据中真实的底层聚类不是球状的，那么K-Means算法将产生错误的聚类。 实现：Python/ R 3.2。近邻传播 近邻传播是一种相对较新的聚类技术，可以根据点之间的图距进行聚类。...（3）重复，直到只剩下一个群集，并留下一个簇的层次结构。 优点：分层聚类的主要优点是不会假设球体是球状的。另外，它可以很好地扩展到更大的数据集里。
因此，删除了天气条件良好的行，并删除了重复的行，最终得到360,824条记录。 风寒：通过绘制了pairplot来查看连续变量之间的关联性，其中发现了一些相互之间具有高度相关性的变量(温度和风寒)。...Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 R语言基于树的方法：决策树，随机森林，...Bagging，增强树 R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票 R语言中使用线性模型、回归决策树自动组合特征因子水平...GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析 R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型 R语言用泊松Poisson回归、GAM...语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间 R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化 Python对商店数据进行lstm
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