参考资料：Mastering Machine Learning with scikit-learn注：代码不可直接运行广义线性回归模型之逻辑回归（logistic regression）—分类任务分类任务的目标是找一个函数，把观测值匹配到相关的类和标签上。在二元分类（binary classification）中，分类算法必须把一个实例配置两个类别；多元分类中，分类算法需要为每个实例都分类一组标签
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2024-04-04 18:45:56
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二元logistic回归分析流程如下图：一、分析前准备二元logistic回归分析适用于研究因变量为二分类变量的数据，二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量。比如因变量表示为“是”或“否”、“同意”或“不同意”、“发生”或“不发生”这类形式。当前有一份数据，想要分析在银行贷款的客户其“是否违约”的影响因素，当前掌握的可能影响因素有年龄、工资、教育水平、负债率、信用卡负债、工作年限、居住时长。在
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2023-09-14 08:49:45
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有时候我们会用到残差趋势法，例如以植被覆盖度为因变量 、以气温和降水为自变量，逐像元建立二元线性回归模型 ，逐像元得到回归方程的系数；其次，利用气温和降水数据以及回归模型的系数，建立模型模拟得到气候影响下的植被覆盖度的预测值；最后，基于遥感影像获得的植被覆盖度观测值与基于回归模型模拟得到气候影响下的预测值做差值计算，得到的结果即为植被覆盖度残差，表示了人类活动对植被覆盖的影响。今天分享一下栅格的二
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2023-09-17 17:24:45
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首先介绍一下多元线性回归思想：在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。那么当你遇到一堆的变量却不知如何选出最优的变量以达到模型最优的情况下，这是你该怎么办呢？这时有的同学就会说可以根据增加的变量观
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2024-01-08 13:40:17
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一、分类问题分类问题其实和回归问题很相似，但是它的输出值y值（也即是说我们打算预测的值）只是少量的一些离散值，像是如果我们只是想要机器通过“观察”某个西瓜的一些特征从而来告诉我们这个西瓜是好是坏，那么我们就可以设输出值y为0表示坏瓜，1表示好瓜，那么判断这个西瓜好坏的过程其实就是一个分类问题，它的输出值就是离散的（仅为0或者1） 。二、二元分类而分类问题中最简单的是二元分类，
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2024-03-15 13:41:06
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原理基本原理损失函数的求解方法二元逻辑回归的损失函数（极大似然函数）极小化的求解，有比较多的方法，最常见的有梯度下降法，坐标轴下降法，等牛顿法等，最常用的是梯度下降来不断逼近最优解。梯度下降法：随机梯度下降（SGD）、批量梯度下降（BGD）、小批量梯度下降（MBGD）。优缺点优点： （1）训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关； （2）简单易理解，模型的可解释性非常好，从特征的权重
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2024-05-31 14:24:29
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在医学研究中，为了控制一些重要的混杂因素，经常会把病例和对照按年龄，性别等条件进行配对，形成多个匹配组。各匹配组的病例数和对照人数是任意的，比如一个病例和若干个对照匹配即1：1，在医学上称作“1:1病历对照研究”，常见还有1:M(M <=3)，即1个病例和1或2或3个对照匹配。病历对照研究或者倾向得分匹配研究(一种将研究数据处理成‘随机对照实验数据’的方法)中常使用条件Logistic回归进
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2024-06-19 20:48:15
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#-*- coding: UTF-8 -*-
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#加载数据
def load_exdata(filename):
data = []
with open(filename, 'r') as f:
words=[]
for
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2023-06-26 11:09:15
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本文主要讲机器学习实践第五章从疝气病症预测病马的死亡率带给我们的启示。有了上一篇Logistics的核心代码和知识背景后，学习这个案例本身会很简单，这个案例除开加强了logistics算法的理解和实用价值之外，最大的意义在于教会我们在现实数据不理想有部分缺失的情况下我们要如何处理训练集。
机器学习原书中给的训练样本在git上（https://github.com/yejingtao/for
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2024-07-31 21:34:02
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纲要boss说增加项目平台分析方法：T检验（独立样本T检验）、线性回归、二元Logistics回归、因子分析、可靠性分析根本不懂，一脸懵逼状态，分析部确实有人才，反正我是一脸懵 首先解释什么是二元Logistic回归分析吧
二元Logistics回归 可以用来做分类，回归更多的是用于预测
官方简介：链接：http
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2023-11-21 12:37:29
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逻辑回归是一种常用的分类算法，可以对样本进行概率估计，并通过最小化交叉熵损失函数来优化模型。在实际应用中，我们需要根据数据集的特点和任务需求选择合适的逻辑回归模型，并通过调整超参数和优化算法来提高预测性能。
原创
2024-06-04 10:57:12
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Logistic regression介绍Logistic regression模型是广义线性模型的一种，属于线性的分类模型。对于一个线性函数通过对训练样本的学习，最终得到一个超平面，将不同的类区分开正负两个类别。一般使用阈值函数,将样本映射到不同的类别中，常见的阈值函数有sigmoid函数，其形如下： sigmoid图像如下x=[]
y=[]
for i in range(50):
x.
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2024-10-15 15:30:43
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# Python 二元回归：一个简单明了的科普指南
在数据分析和统计建模中，回归分析是一种重要的工具。二元回归，即线性回归，是分析一个因变量（被解释变量）与一个自变量（解释变量）之间关系的一种方法。
本文将探讨如何使用Python进行二元回归分析，包括如何可视化结果，最后我们将总结所学内容。
## 什么是二元回归？
二元回归的基本公式为：
\[ Y = \beta_0 + \beta_1
原创
2024-10-07 05:03:34
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# 学习Python二元回归的完整指南
在数据科学领域，回归分析是一种重要的技术，用于建模变量之间的关系。在这篇文章中，我们将聚焦于“二元回归”，即一种特定的线性回归，用于研究两类变量之间的关系。对于刚入行的小白来说，理解和实现二元回归是个基础而重要的技能。
## 流程概述
在实现二元回归时，我们会遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导
原创
2024-09-04 05:09:49
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似曾相识 初中的时候就有过这样的题目:”给出一部分点，要求根据这些点去得到一个函数曲线去尽可能的拟合所有的点”，那时候更多的都是拟合一条直线。 在这个房价预测的例子中我们也可以去这么做，这好像是回到了初中时代，而实际上房价预测的机器学习方法思想和这个那么相近，那丝毫不虚呀（PS：实际上这一块看了特多资料，还是虚）言归正传在《统计学习方法》中：“回归问题的学习等价于函数拟合：拟合一条函数曲
文章目录前言一、混淆矩阵二、准确率三、精确率&召回率四、F1分数五、ROC 曲线六、AUC（曲线下面积）七、P-R曲线类别不平衡问题中如何选择PR与ROC八、 Python 实现代码混淆矩阵、命中率、覆盖率、F1值ROC曲线、AUC面积 指标 公式 意义 真正例 (TP)被模型预测为正的正样本；即预测为正样本，且预测结果为真假正例 (FP)被模型预测
线性回归 线性回归：线性回归时利用数理统计中的回归分析，来确定两个或两个以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。分类:一元线性回归分析只包括一个自变量和一个因变量，且两者的关系可用一直直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。多元线性回归分析回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量与自变量之间是线性近似关系，则称为多元线性回归分析。特点：用于解决回归问题思想简单，容易实现是需要
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2023-11-06 19:53:38
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目录1.线性回归1.1什么是线性回归1.2线性回归的最优解2.梯度下降法2.1什么是梯度下降法2.2线性回归梯度下降法2.3随机梯度下降法(SGD)2.4Mini-Batch 1.线性回归1.1什么是线性回归可以写成,其中是乘坐出租车的公里数，如果我们获得的数据是公里数和费用，要求是给一个算出一个,通过最小二乘法拟合出的这条直线就是回归的结果。另一方面，如果我们将标签的+1和-1当做值，就可以做
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2024-01-11 23:54:29
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人工智能 多元线性回归（一）一．定义在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。二．公式——多元线性回归模型1.建立模型以二元线性回归模型为例 ，二元线性回归模型如下：y1= 类
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2023-06-12 10:19:19
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ggplot2R的作图工具包，可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。qplot加载qplot library(ggplot2)
# 测试数据集，ggplot2内置的钻石数据
qplot(carat, price, data = diamonds)
dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ] #对diamonds数据集进行抽样
