【Python机器学习】1.6. 逻辑回归理论(基础)：逻辑函数、逻辑回归的原理、分类任务基本框架、通过线性回归求解分类问题
喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（关注即可查看全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(==) 1.6.1. 如何求解分类问题？ 举个简单的例子：根据余额，判断小明是否会去看电影。 从这幅图中我们可以看到： y = 0代表不看电影、y = 1代表去看电影余额为1、2、3、4、5时，去看电影（正样本）余额为-1、-2、-3、-4、-5时，不看电影（负样本） 1.6.2. 分类任务基本框架 ...
简易快递盒破损分类检测：
本程序的主要目的是对破损的快递盒进行分类检测，主要使用pytorch构建神经网络模型来解决这一问题。本项目为本人第一个与深度学习有关的项目，有疏漏之处多多海涵，可以向我提出有关于pytorch的内容请详见[官方文档](PyTorch 文档 — PyTorch 2.0 文档)。如果需要中文版的教程，可以参考[知乎谭庆波](PyTorch中文版官方教程来啦（附下载） - 知乎 (zhihu.com)...
全市场大模型分类及对比分析报告
全市场大模型分类及对比分析报告 1. 引言 随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large Models）已成为推动AI进步的核心力量。大模型凭借其强大的计算能力和海量数据处理能力，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别等领域取得了显著成果。本报告将对全市场中几类主要的大模型进行分类和对比分析，探讨其技术特点、应用场景及未来发展趋势。 2. 大模型分类 根据模型架构、训练目标和应用领...
TensorFlow深度学习实战（9）——构建VGG模型实现图像分类
TensorFlow深度学习实战（9）——构建VGG模型实现图像分类 0. 前言1. VGG 模型1.1 VGG16 与 VGG191.2 ImageNet 2. 构建 VGG16 模型实现图像分类2.1 模型构建2.2 使用 VGG16 网络识别猫 3. 使用 tf.Keras 内置的 VGG16 网络模块4. 利用预训练模型进行特征提取小结系列链接 0. 前言 VGG 模型是一种经典的深度卷积神...
ML.NET库学习009：花卉图像分类模型
文章目录 ML.NET库学习009：花卉图像分类模型进行图像分类训练的实现功能分析代码结构核心组件示例输出代码实现详细步骤说明注意事项 进行图像分类预测的实现主要目的原理概述实现的主要功能主要流程步骤使用的主要函数和方法关键技术功能详细解读（1）模型加载与预测引擎创建（2）图像数据读取（3）单次预测与性能测量（4）批量预测 实现步骤分步骤数据结构设计 关键技术1. 数据结构与内容说明2. 样本数据清...
ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测
文章目录 ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要 主要功能与模块数据准备机器学习工作流 代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测 实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化 项目优势LightGBM 分类器原理说明总结 ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测 概述 本项目...
机器学习实战(4)：逻辑回归——分类问题的基础
第4集：逻辑回归——分类问题的基础 在机器学习中，逻辑回归（Logistic Regression） 是解决分类问题的经典算法之一。尽管名字中有“回归”，但它实际上是一种分类模型，广泛应用于二分类任务（如垃圾邮件检测、疾病诊断等）。今天我们将深入探讨逻辑回归的数学原理，并通过实践部分使用 Iris 数据集 进行二分类任务。 逻辑回归的数学原理 什么是逻辑回归？ 逻辑回归的核心思想是将线性回归的输出映...
机器学习实战(5)：决策树与随机森林——直观的分类与回归方法
第5集：决策树与随机森林——直观的分类与回归方法 在机器学习中，决策树（Decision Tree） 和 随机森林（Random Forest） 是两种直观且强大的算法，广泛应用于分类和回归任务。决策树通过一系列规则对数据进行划分，而随机森林则是由多棵决策树组成的集成模型，能够显著提升预测性能。今天我们将深入探讨这两种算法的原理，并通过实践部分使用 Wine Quality 数据集 进行分类预测。 ...
机器学习实战(6)：支持向量机（SVM）——强大的非线性分类器
第6集：支持向量机（SVM）——强大的非线性分类器 支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 是一种功能强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过寻找一个最优的超平面来划分数据，并借助核函数实现非线性分类。今天我们将深入探讨 SVM 的基本原理，并通过实践部分使用 手写数字数据集（Digits） 进行分类任务。 SVM的基本思想 什么是支持向量机？ SVM 的目...
[文末数据集]ML.NET库学习010：URL是否具有恶意性分类
文章目录 ML.NET库学习010：URL是否具有恶意性分类 项目主要目的和原理 项目概述 主要功能和步骤 总结 数据集地址 ML.NET库学习010：URL是否具有恶意性分类 项目主要目的和原理 项目主要目的： 本项目的目的是通过分析URL的特征，构建一个机器学习模型来判断给定的URL是否具有恶意性。这有助于识别潜在的网络威胁，如钓鱼网站、病毒传播等，从而提高网络安全水平。 工作原理： 数据获取与...