Preguntas etiquetadas con logistic-regression

Tengo una pregunta práctica sobre la ingeniería de características ... digamos que quiero predecir los precios de la vivienda mediante el uso de regresión logística y utilicé un montón de características, incluido el código postal. Luego, al verificar la importancia de la función, me doy cuenta de que zip es …

10 logistic-regression  feature-engineering  feature-construction 

Estoy trabajando en un proyecto y necesito recursos para ponerme al día. El conjunto de datos es de alrededor de 35000 observaciones en aproximadamente 30 variables. Aproximadamente la mitad de las variables son categóricas y algunas tienen muchos valores posibles diferentes, es decir, si divide las variables categóricas en variables …

10 r  logistic-regression 

Tengo un conjunto de datos con 330 muestras y 27 características para cada muestra, con un problema de clase binaria para Regresión logística. De acuerdo con la "regla si son diez", necesito al menos 10 eventos para que se incluya cada característica. Sin embargo, tengo un conjunto de datos desequilibrado, …

10 machine-learning  python  predictive-modeling  logistic-regression  data 

He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función gque aplica peso?

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  cnn  convolution  machine-learning  ensemble-modeling  machine-learning  classification  data-mining  clustering  machine-learning  feature-selection  convnet  pandas  graphs  ipython  machine-learning  apache-spark  multiclass-classification  naive-bayes-classifier  multilabel-classification  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  machine-learning  data-mining  statistics  correlation  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  beginner  career  python  r  visualization  machine-learning  data-mining  nlp  stanford-nlp  dataset  linear-regression  time-series  correlation  anomaly-detection  ensemble-modeling  data-mining  machine-learning  python  data-mining  recommender-system  machine-learning  cross-validation  model-selection  scoring  prediction  sequential-pattern-mining  categorical-data  python  tensorflow  image-recognition  statistics  machine-learning  data-mining  predictive-modeling  data-cleaning  preprocessing  classification  deep-learning  tensorflow  machine-learning  algorithms  data  keras  categorical-data  reference-request  loss-function  classification  logistic-regression  apache-spark  prediction  naive-bayes-classifier  beginner  nlp  word2vec  vector-space-models  scikit-learn  decision-trees  data  programming 

Tengo dos tensor a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Quiero hacer un producto interno para cada par en el lote, generando c:[batch_size, 1], dónde c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. ¿Cómo?

10 tensorflow  scikit-learn  svm  cross-validation  feature-selection  bayesian  machine-learning  decision-trees  parameter-estimation  neural-network  convnet  neural-network  regularization  visualization  machine-learning  similarity  python  pandas  indexing  r  data-cleaning  machine-learning  predictive-modeling  data-cleaning  recommender-system  python  sequential-pattern-mining  software-recommendation  r  visualization  gaussian  distribution  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-hadoop  predictive-modeling  logistic-regression  sampling  machine-learning  regression  feature-selection  mongodb  neural-network  inception  machine-learning  classification  dataset  databases  logistic-regression  deep-learning  backpropagation  classification  data-mining  multilabel-classification  text-mining  data-cleaning  unsupervised-learning  anomaly-detection  python  r  python  pandas 

Cerrada . Esta pregunta necesita detalles o claridad . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Agregue detalles y aclare el problema editando esta publicación . Cerrado hace 2 años . Entonces, dado que la función sigmoide se define como hθ (x) = g (θ ^ (T) x), …

9 regression  logistic-regression  octave 

Mi colega y yo estamos tratando de entender la diferencia entre la regresión logística y un SVM. Claramente están optimizando diferentes funciones objetivas. ¿Es un SVM tan simple como decir que es un clasificador discriminatorio que simplemente optimiza la pérdida de la bisagra? ¿O es más complejo que eso? ¿Cómo …

9 svm  logistic-regression  hinge-loss