DL之GD：利用LogisticGD算法(梯度下降)依次基于一次函数和二次函数分布的数据集实现二分类预测(超平面可视化)

相关推荐

• 生命科学中的 UMAP（降维算法）

  UMAP应该说是目前最好的降维算法了,能最大程度的保留原始数据的特征同时大幅度的降低特征维数. 这是<生命科学的数理统计和机器学习>的相关探讨,我试图介绍生物信息学.生物医学.遗传学等常见 ...

• ML之RF&XGBoost：分别基于RF随机森林、XGBoost算法对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测(乘客是否生还)

  ML之RF&XGBoost:分别基于RF随机森林.XGBoost算法对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测(乘客是否生还) 输出结果 设计思路 核心代码 rfc = RandomF ...

• TF之LiR：利用TF自定义一个线性分类器LiR对乳腺癌肿瘤数据集进行二分类预测(良/恶性)

  TF之LiR:利用TF自定义一个线性分类器LiR对乳腺癌肿瘤数据集进行二分类预测(良/恶性) 输出结果 设计思路 核心代码 X_train = np.float32(train[['Clump Thi ...

• ML之RF&XGBoost：基于RF/XGBoost(均+5f-CrVa)算法对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测(乘客是否生还)

  ML之RF&XGBoost:基于RF/XGBoost(均+5f-CrVa)算法对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测(乘客是否生还) 输出结果 比赛结果 设计思路 核心代码 rfc ...

• ML：基于自定义数据集利用Logistic、梯度下降算法GD、LoR逻辑回归、Perceptron感知器、SVM支持向量机、LDA线性判别分析算法进行二分类预测(决策边界可视化)

  ML:基于自定义数据集利用Logistic.梯度下降算法GD.LoR逻辑回归.Perceptron感知器.支持向量机(SVM_Linear.SVM_Rbf).LDA线性判别分析算法进行二分类预测(决策 ...

• DL之LiR&DNN&CNN：利用LiR、DNN、CNN算法对MNIST手写数字图片(csv)识别数据集实现(10)分类预测

  DL之LiR&DNN&CNN:利用LiR.DNN.CNN算法对MNIST手写数字图片(csv)识别数据集实现(10)分类预测 输出结果 数据集:Dataset之MNIST:MNIST( ...

• DL之CNN：利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测

  DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测 输出结果 1.10.0 Size of: - Trai ...

• DL之CNN：利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Functional)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测

  DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Functional)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测 输出结果 下边两张图对应查看,可知,数字0有965个是 ...

• TF之GD：基于tensorflow框架搭建GD算法利用Fashion-MNIST数据集实现多分类预测(92%)

  TF之GD:基于tensorflow框架搭建GD算法利用Fashion-MNIST数据集实现多分类预测(92%) 输出结果 Successfully downloaded train-images-i ...

• DL之LSTM：基于《wonderland爱丽丝梦游仙境记》小说数据集利用LSTM算法(层加深，基于keras)对单个character字符预测

  DL之LSTM:基于<wonderland爱丽丝梦游仙境记>小说数据集利用LSTM算法(层加深,基于keras)对单个character字符预测 基于<wonderland爱丽丝梦游 ...