邏輯斯諦算法(Logistic algorithm)是2018年全國科學技術名詞審定委員會公布的計算機科學技術名詞。
基本介紹
- 中文名:邏輯斯諦算法
- 外文名:Logistic algorithm
- 所屬學科:計算機科學技術
- 公布時間:2018年
邏輯斯諦算法(Logistic algorithm)是2018年全國科學技術名詞審定委員會公布的計算機科學技術名詞。
邏輯斯諦算法(Logistic algorithm)是2018年全國科學技術名詞審定委員會公布的計算機科學技術名詞。定義一種假設數據服從邏輯斯諦分布(一種累計機率密度為S型曲線的機率分布)的回歸分類算法。1出處《計算機科...
邏輯斯諦方程即微分方程:dN/dt=rN(K-N)/K。字母含義:式中N為種群個體總數,t為時間,r為種群增長潛力指數,K為環境最大容納量。意義:當一個物種遷入到一個新生態系統中後,其數量會發生變化。假設該物種的起始數量小於環境的...
邏輯斯蒂生長曲線最小二乘法預測模式的建立 為了方便計算,將邏輯斯蒂曲線模型的非線性轉變為線性關係。首先,將邏輯斯蒂曲線公式2的模型進行簡單的變換,再對公式3雙邊取對數,它會成為一個線性關係如公式4,5和6所示。這使得它易於通...
邏輯斯諦分布即增長分布,增長分布的分布函式是“增長函式”,亦稱“邏輯斯諦函式”(logistic function),故增長分布亦稱做“邏輯斯諦分布”。邏輯斯諦分布(logistic distribution)是一種連續型的機率分布,記為L(μ,γ),當時μ=0,γ...
內容清晰,注重套用,尤其配有相關算法SAS軟體代碼,方便使用。本書適合統計專業本科生作為專業參考書,也可供相關科研人員參考。圖書目錄 作者簡介 前 言 第 1 章 統計模型1 1.1 什麼是統計模型?2 1.2 邏輯斯諦回歸建模基礎 4 1...
三參數邏輯斯諦模型 三參數邏輯斯諦模型(three parameter logistic model)是2016年發布的心理學名詞。公布時間 2016年經全國科學技術名詞審定委員會審定發布。出處 《海峽兩岸心理學名詞》第一版。
邏輯斯諦回歸 邏輯斯諦回歸(logistic regression)是1993年經全國科學技術名詞審定委員會審定發布的數學名詞。公布時間 1993年經全國科學技術名詞審定委員會審定發布。出處 《數學名詞》第一版。
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《機器學習算法(MATLAB版)》是機器學習領域的入門教材,詳細闡述了機器學習的基本理論和方法。《機器學習算法(MATLAB版)》由15章組成,包括機器學習概論、數學基礎知識、線性模型與邏輯斯諦回歸、支持向量機、人工神經網路、決策樹算法、...
5.2.2邏輯斯諦回歸算法101 小結107 第6章基於大數據分析的威脅情報108 6.1威脅情報108 6.1.1威脅情報的概念及分類108 6.1.2威脅情報的用途110 6.1.3威脅情報的生命周期111 6.1.4標準與規範112 6.2大數據分析技術在威脅情報...
6.1.2項邏輯斯諦回歸模型 6.1.3模型參數估計 6.1.4多項邏輯斯諦回歸 6.2最大熵模型 6.2.1最大熵原理 6.2.2最大熵模型的定義 6.2.3最大熵模型的學習 6.2.4極大似然估計 6.3模型學習的最最佳化算法 6.3.1改進的...
531 ID3算法 65 532 C45的生成算法 66 54決策樹的剪枝 66 55 CART算法 68 551 CART生成 69 552 CART剪枝 72 本章概要 74 繼續閱讀 75 習題 75 參考文獻 75 第 6章邏輯斯諦回歸與熵模型 77 61邏輯斯諦回歸模型 ...
5.3.1ID3算法.76 5.3.2C4.5的生成算法78 5.4決策樹的剪枝78 5.5CART算法.80 5.5.1CART生成.81 5.5.2CART剪枝.85 本章概要87 繼續閱讀88 習題89 參考文獻89 第6章邏輯斯諦回歸與最大熵模型91 6.1邏輯斯諦回歸模型...
19.6.2邏輯斯諦分類模型的訓練和結果評價 19.6.3小近鄰算法模型的訓練和結果評價 19.6.4線性判別分析模型的訓練和結果評價 19.6.5樸素貝葉斯算法的模型的訓練和結果評價 19.6.6決策樹模型的訓練和結果評價 19.6.7支持向量機模...
第3章 使用scikit-learn實現機器學習分類算法30 3.1 分類算法的選擇30 3.2 初涉scikit-learn的使用30 使用scikit-learn訓練感知器31 3.3 邏輯斯諦回歸中的類別機率34 3.3.1 初識邏輯斯諦回歸與條件機率34 3.3.2 通過邏輯...
19.6.2邏輯斯諦分類模型的訓練和結果評價 19.6.3最小近鄰算法模型的訓練和結果評價 19.6.4線性判別分析模型的訓練和結果評價 19.6.5樸素貝葉斯算法的模型的訓練和結果評價 19.6.6決策樹模型的訓練和結果評價 19.6.7支持向量機...
7.2.6 邏輯斯諦回歸要點136 7.3 小結137 第8章 無監督方法138 8.1 聚類分析138 8.1.1 距離139 8.1.2 準備數據 140 8.1.3 使用(hclust)進行層次聚類142 8.1.4 k-均值算法150 8.1.5 分派新的點到簇154 8....
本書包含4個部分:第一部分為機器學習基礎,介紹了機器學習的概念、數學基礎、思想方法和簡單的機器學習算法;第二部分為參數化模型,講解線性模型、神經網路等算法;第三部分為非參數化模型,主要討論支持向量機和決策樹模型及其變種;第...
6.2.2邏輯斯諦回歸 6.2.3最小近鄰法 6.2.4線性判別分析法 6.2.5樸素貝葉斯分類器 6.2.6決策樹分類算法 6.2.7支持向量機分類算法 6.3非監督學習 6.3.1劃分式聚類方法 6.3.2層次化聚類方法 6.3.3基於密度的聚類方法...
141K-近鄰算法 142邏輯斯諦回歸 143支持向量機 144集成學習 145主成分分析 146K-均值聚類算法 15圖論與網路模型 151無向圖與有向圖 152圖的集聚係數 153常見的網路最佳化問題 154社交網路分析 155...
7.6.1 完備的回溯算法 196 7.6.2 局部搜尋算法 198 7.6.3 隨機 SAT 問題概覽 199 7.7 基於命題邏輯的智慧型體 200 7.7.1 世界的當前狀態 200 7.7.2 混合智慧型體 203 7.7.3 邏輯狀態估計 204 7.7.4 用命題推斷進行...
圖論與算法 143 37 指數運算 145 復指數運算 146 冪級數 146 指數函式 147 歐拉公式 147 38 歐拉示性數 149 歐拉示性數 150 代數拓撲 151 39 條件機率 153 貝葉斯定理 153 條件機率 154 40 代數學基本定理 157 方程與實數 ...