在讲SQL语句前，看看C#中，关于 或、与、异或 的操作吧，其它语言类似，就不多写了。javascript java 这些都是支持这个的逻辑 或 操作
[csharp]
1. int i= 1 | 3;//或，结果是3，因为3里面包括1
2. int i= 1 | 2;//或，结果是3，1与2，所以是3
3. int i= 0 | 1;//或，结果是1，0不会影响任
Step1：函数库导入## 基础函数库import numpy as np import pandas as pd## 绘图函数库import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns本次我们选择鸢花数据(iris)进行方法的尝试训练，该数据集一共包含5个变量，其中4个特征变量，1个目标分类变量。共有150个样本，目标变量为 花的类别 其都属于鸢
用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？逻辑回归是预测结果是界于0和1之间的概率，可以适用于连续性和类别性自变量，容易使用和解释。逻辑回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两
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2023-08-09 15:32:04
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## 如何用Python输出逻辑回归p值
在统计学中，p值（p-value）是用于衡量统计假设的显著性的指标。在逻辑回归中，p值通常用于评估各个特征对目标变量的影响程度。本文将介绍如何使用Python来输出逻辑回归的p值。
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备用于逻辑回归的数据。假设我们有一个二分类问题的数据集，其中包含多个特征和一个目标变量。我们可以使用pandas库来读取和处理数据
看了不少有关逻辑回归的文章，感觉讲的对新手不是很友好。所以冒昧写一篇，权当抛砖引玉。本人精力能力有限，个人理解可能与正确情况存在偏差，欢迎大家指正。在写具体的逻辑回归之前，先想说下分类的基本思路与步骤1.分类的基本思路与步骤我们需要一个基本模型。给这个基本模型输入一系列样本的数据，依据这个模型的输出来判断这个样本属于哪一类。假定右边的那个y=x就是我们的基本模型，我们在分类的时候，可以规定当输出值
一、什么是逻辑回归 logisticRegression又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。 例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。 以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多
逻辑回归汇总的变量选择1、 使用所有的变量：这是拟合模型的最简单的方法； 2、 正向选择：这种模型如要如下步骤。第一步，用截距对模型进行拟合，接下来，检验没有纳入模型的变量并选择卡方统计量最大、符合进入条件的变量，这个条件可以通选选项SLE确定。一旦这个变量被纳入模型就不会被移出，重复这个过程知道所有变量纳入。 3、 逆向选择：与正向相反，第一步，使用所有的变量进行拟合，然后，在每一步，移出W
线性回归对数据的要求很严格，比如标签必须满足正态分布，特征之间的多重共线性需要消除等，而现实中很多真实情景的数据无法满足这些要求，因此线性回归在很多现实情境的应用效果有限。 逻辑回归是由线性回归变化而来，因此它对数据也有一些要求；已经有了强大的分类模型决策树，它的分类效力很强，并且不需要对数据做任何预处理。 何况，逻辑回归的原理其实并不简单。要理解逻辑回归，必须要有一定的数学基础，必须理解损失函数
逻辑回归算法描述 由于逻辑回归的原理是用逻辑函数把线性回归的结果(-∞,∞)映射到(0,1)，故先介绍线性回归函数和逻辑函数，在本节的第三部分介绍逻辑回归函数。 线性回归函数的数学表达式：
逻辑回归1、 总述 逻辑回归来源于回归分析，用来解决分类问题，即预测值变为较少数量的离散值。2、 基本概念 回归分析(Regression Analysis)：存在一堆观测资料，希望获得数据内在分布规律。单个样本表示成二维或多维向量，包含一个因变量Y和一个或多个自变量X。回归分析主要研究当自变量变化时，因变量如何变化，数学表示成Y=f(X)，其中函数f称为回归函数(re
文章目录什么是逻辑回归？逻辑回归的优缺点逻辑回归示例——预测回头客逻辑回归示例——预测西瓜好坏逻辑回归示例——预测垃圾邮件 什么是逻辑回归？逻辑回归是一种流行的预测分类响应的方法。它是预测结果概率的广义线性模型的特例。在逻辑回归中，可以通过使用二项式逻辑回归来预测二元结果，也可以通过使用多项式逻辑回归来预测多类结果。常应用于以下类型的场景：预测一个西瓜的好坏；预测这封邮件是否是垃圾邮件；预测用户是
在做练习题之前要重点熟悉select 的执行顺序1.SELECT语句关键字的定义顺序SELECT DISTINCT <select_list>
FROM <left_table>
<join_type> JOIN <right_table>
ON <join_condition>
WHERE <where_condition>
环境Anaconda 废话不多说，关键看代码 部分结果输出：
原创
2021-08-25 14:02:38
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0.前言逻辑回归（LR,Logistic Regression）是传统机器学习中的一种分类模型，由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习（动态扩展）的特点，在工业界具有非常广泛的应用。在线学习算法：LR属于一种在线学习算法，可以利用新的数据对各个特征的权重进行更新，而不需要重新利用历史数据训练。LR适用于各项广义上的分类任务，例如：评论信息正负情感分析（二分类）、用户点击率（二分类）、用户违
今天我们将学习逻辑回归(logistics regression)，由于逻辑回归是基于线性回归的特殊变化，故还没有掌握线性回归的小伙伴，可以先点击这里，传送门：如何用线性回归做数据分析？接下来，我将用最简单通俗的语言来为大家介绍逻辑回归模型及其应用。逻辑回归是解决二分类问题的监督学习算法，用来估计某个类别的概率。其直接预测值是表示0-1区间概率的数据，基于概率再划定阈值进行分类，而求解概率的过程就
logistic回归是一种广义的线性回归，通过构造回归函数，利用机器学习来实现分类或者预测。原理上一文简单介绍了线性回归，与逻辑回归的原理是类似的。预测函数(h)。该函数就是分类函数，用来预测输入数据的判断结果。过程非常关键，需要预测函数的“大概形式”， 比如是线性还是非线性的。本文参考机器学习实战的相应部分，看一下数据集。// 两个特征-0.017612 14.053064 0-1.395634
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2023-09-16 20:28:01
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上一篇博文中的例子，其中有几处小小的错误，比如没有使用激活函数，导致正向传播的过程中没有消除线性化，对离散型的非线性标签数据（Y值），输出结果时没有将其概率化。另外，损失函数也有一点问题，我在测试过程中发现和预期并不一致。这里做了一些修改，并加入了b值，使逻辑回归的元素完整，取得了更好的拟合效果。逻辑回归损失函数推导过程如下：本例构造了一个三层网络，输入（2cell），隐藏（10cell），输出（
一、python逻辑回归简单案例1. 加载相关库2. 构造数据和特征，并查看散点图
原创
2022-11-30 21:31:03
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逻辑回归在之前的课程中我们已经学习接触过相关的回归模型了，我们知道回归模型是用来处理和预测连续型标签的算法。然而逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来，得要先理解线性回归。线性回归是机器学习中最简单的的回归算法，它写作一个几乎人人熟悉的方程（为了更好理解本节后面的讲解到的sigmod函数，下
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2023-08-06 00:53:28
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