logistic回归，又叫对数几率回归（从后文中便可此名由来）。首先给大家强调一点，这是一个分类模型而不是一个回归模型！下文开始将从不同方面讲解logistic回归的原理，随后分别使用梯度上升算法和随机梯度上升算法将logistic回归算法应用到实例中。一、logistic回归和线性回归的关系想必大家也早有疑惑，既然logistic回归名字中都带有“回归”二者
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的期望寿命，自由选择生活，慷慨，对腐败的看法以及人均GDP，来探索亚洲22个国家的相似和不同之处。我将使用两种聚类方法，即k均值和层
1. 网络模型结构2. 转为onnx格式3. 通过netron查看网络结构3.1 netron安装3.2 netron可视化
使用冗余预测变量构建数据集并使用lasso和 glm识别这些预测变量 。使用lasso正则化去除冗余预测变量创建一个X 包含 100 个观测值和 10 个预测变量的随机矩阵 。y 仅使用四个预测变量和少量噪声创建正态分布因变量 。1. 默认值2. randn ;3. 4. X*权重 + randn*0.1
WinSCP是一款适用于Windows的流行的免费SFTP和FTP客户端，它是一个功能强大的文件管理器，可以提高您的工作效率。Amazon S3、FTP、FTPS、SCP、SFTP或WebDAV。高级用户可以使用.NET程序集自动化WinSCP。WinSCP有英语和许多其他语言版本。(编号失误)图形用户界面多语言与 Windows 完
冗余分析（redundancy analysis，RDA）是一种回归分析结合主成分分析的排序方法，也是多因变量（multiresponse）回归分析的拓展。从概念上讲，RDA是因变量矩阵与解释变量之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA分析 。本报告对植物生态多样性数据做了分析。冗余分析首先，加载数据。要加载数据，所有文件都必须在工作目录中。ste <- read.csv("sr
最近，copula 在仿真模型中变得流行起来。Copulas 是描述变量之间依赖关系的函数，并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模的方法 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。使用 copula，数据分析师可以通过指定边缘单变量分布并选择特定的 copula 来提供变量之间的相关结构来构建多变量分布。双变量分布以及更高维度的分布都
目录1. 标定目标层位置 2. 把模型在某层截断在inference阶段，整个模型会load到GPU上，进行端到端的计算，通常只会给你输出一个最终结果。如果想要获取模型的中间层输出，则需要在计算前标定目标层位置(通过forward返回)，或者把模型在那层截断(当作一个小模型)输出。本文介绍2种获取模型中间层输出结果的方法：1. 标定目标层位置 def forwa
说明：*csv与txt文件读写方式是一样的*pandas内置10多种数据源读取函数，常见的就是csv
说明：*使用read_excel读取，读取后的结果为dataframe格式*读取excel文件和csv文件参数
在数据中，直接添加列使用df.insert方法在数据中添加一列掌握drop(labels,axis,inplace=Tru
#在数据中，可以使用rename修改列名称或者行索引名称#使用loc方法修改数据#使用loc
数据获取，使用read_csv或者read_excel 数据探索，使用shape,describe或者info函数 行列操作 ，使用loc或者iloc函数 数据整合
在一个轴上拥有两个或者两个以上的索引 使用loc语句进行访问 loc里面接受tuple，如loc[(a,b),:]
定义: 在数据清洗过程中，很多时候需要将不用的数据整合在一起，方便后续的分析，这个过程也叫数据合并合并方法： 常见的合并方法有堆叠和按主键进行合并，堆叠又分为横向堆叠（不常见）和纵向堆叠（常见），按主键合并类似于sql里面的关联操作。横向堆叠将两张表或多张表在X轴方向，即横向拼接在一起纵向堆叠将两张表或多张表在Y轴方向，即纵向拼接在一起注意使用c...
TensorBoard是一款优秀的基于浏览器的机器学习可视化工具。之前是tensorflow的御用可视化工具，由于tensorboard并不是直接读取tf张量，而是读取log进行可视化。所以，其他框架只需生成tensorboard可读的log，即可完成可视化。之前，我一
在数据中，选择需要的行或者列方法方法一：基础索引方式，就是直接引用方法二：ioc[行索引名称或者条件，列索引名称或
1.排序函数2.数据的搜索s=np.array([1,6,7,3,2,4,77,455,6,78])#sort函数：从小到大进行排序，numpy函数方法s=np.sort(s) 结果：
本节利用网络爬虫，爬取糗事百科的段子信息和用户信息，通过pandas数据清洗后，利用pyecharts库，做可视化分析。数据来源import numpy as npimport pandas as pdimport pyechartsdata1 = pd.read_csv(open('qiushi_info.csv',encoding='utf-8'))data1.head() #爬取糗事百科的段