深层学习专业吴安（AndrewNg），deeplearning.ia，库拉教学大纲+Course1:NeuralNetworksandDeepLearning第一周第1课：深度学习简介第二周第2课：逻辑回归作为神经网络第3课：Python和向量化实验1：Numpy的Python基础作业1：具有神经网络心态的Logistic回归第三周第4课：浅层神经网络作业2：具有一个隐藏层的平面数据分类第四周讲座5：深度神经网络作业3：逐步建立您的深度神经网络作业4：深度神经网络应用+Course2:ImprovingDeepNeuralNetworks:HyperparameterTuning,RegularizationandOptimization第五周第6课：设置机器学习应用程序第7课：规范化您的神经网络第8
2024/9/26 2:56:01
30.76MB
1
配套讲解博客地址：http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/40021139
2024/8/19 9:09:20
12KB
1
使用Logistic回归模型进行中文文本分类，通过实验，比较和分析了不同的中文文本特征、不同的特征数目、不同文档集合的情况下，基于Logistic回归模型的分类器的性能。
并将其与线性SVM文本分类器进行了比较，结果显示它的分类性能与线性SVM方法相当，表明这种方法应用于文本分类的有效性。
并将其与线性SVM文本分类器进行了比较，结果显示它的分类性能与线性SVM方法相当，表明这种方法应用于文本分类的有效性。
2024/8/14 8:17:40
576KB
1
SpssModeler18简体中文版的使用手册，包含大量应用实例，如怎样建模，多项Logistic回归应用电信业客户分类，时间序列预测宽带利用率，泊松回归分析船只损坏率，Gamma回归拟合汽车保险理陪，SVM细胞样本分类等。
2024/6/24 1:48:02
29.62MB
1
主要内容包括多元正态分布、均值向量和协方差阵的检验、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法，还参考国内外大量文献系统介绍了近年来在市场研究、顾客满意度研究、金融研究、环境研究等领域应用颇广的较新方法，包括定性数据的建模分析、对数线性模型、logistic回归、路径分析、结构方程模型、联合分析、多变量的图表示法、多维标度法等。
2024/4/17 16:07:25
5.9MB
1
这是《机器学习实战》中Logistic回归的学习笔记，以及运用Logistic回归对周志华的《机器学习》中的西瓜数据分类的Python代码。
2023/10/17 8:53:17
506KB
1
本文利用德国足球甲级联赛2014-2015赛季共306场比赛的积分、排名、主客场情况数据，首先进行多分类logistic模型，预测比赛结果。
再建立有序多分类logistic回归模型进行比赛结果的预测。
并将预测结果进行对比分析，发现有序多分类logistic模型预测结果优于多分类logistic模型。
另外，本文将每场比赛的比分差作为因变量，胜平负赔率作为自变量，建立了多元回归模型，从赔率的角度预测比赛结果。
结果表明，对于一场比赛，当多分类logistic模型预测结果和赔率多元回归模型预测结果相吻合的时候，预测准确率将大大提高。
再建立有序多分类logistic回归模型进行比赛结果的预测。
并将预测结果进行对比分析，发现有序多分类logistic模型预测结果优于多分类logistic模型。
另外，本文将每场比赛的比分差作为因变量，胜平负赔率作为自变量，建立了多元回归模型，从赔率的角度预测比赛结果。
结果表明，对于一场比赛，当多分类logistic模型预测结果和赔率多元回归模型预测结果相吻合的时候，预测准确率将大大提高。
2023/10/13 22:10:31
1.79MB
1
看了Stanford的AndrewNg老师的机器学习公开课中关于LogisticRegression的讲解，然后又看了《机器学习实战》中的LogisticRegression部分，写下此篇学习笔记总结一下。
首先说一下我的感受，《机器学习实战》一书在介绍原理的同时将全部的算法用源代码实现，非常具有操作性，可以加深对算法的理解，但是美中不足的是在原理上介绍的比较粗略，很多细节没有具体介绍。
所以，对于没有基础的朋友（包括我）某些地方可能看的一头雾水，需要查阅相关资料进行了解。
所以说，该书还是比较适合有基础的朋友。
首先说一下我的感受，《机器学习实战》一书在介绍原理的同时将全部的算法用源代码实现，非常具有操作性，可以加深对算法的理解，但是美中不足的是在原理上介绍的比较粗略，很多细节没有具体介绍。
所以，对于没有基础的朋友（包括我）某些地方可能看的一头雾水，需要查阅相关资料进行了解。
所以说，该书还是比较适合有基础的朋友。
2023/9/17 14:46:29
450KB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB