什么是SWOT分析图？大到企业小到个人都会使用到SWOT来对自身所具备的能力进行分析，这也印证了SWOT分析图的重要性，下面我们一起来深度了解SWOT分析吧！！ 一：什么是SWOT分析图所谓SWOT分析图是基于内外部竞争环境和竞争条件下的态势分析，将研究对象从内部优势，劣势和外部机会以及威胁这四个方面进行总结归纳。组成的图形就称之为SWOT分析图。 二：详解SWOTSWOT
互联网现在已经无处不在无时不在，可每个上网的人也都知道，身在网上，风险也无处不在，各种木马、病毒、欺诈让所有的用户都难以完全幸免。我们唯一能做的就是，上网的时候小心翼翼，同时在网络终端上安装最有效的安全工具，尽量使风险降低到最小。 云与端的战争爆发 我们几乎每个人使用的电脑或手机上都安装有安全（杀毒）软件，已经有着二十多年历史的杀毒软件的工作原理并不复杂，是采取“特
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2024-04-01 09:42:37
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文章目录介绍简单的线性回归和逻辑回归介绍线性回归基本概念Python实现逻辑回归基本概念Python实现共同点和不同点总结 介绍简单的线性回归和逻辑回归介绍线性回归和逻辑回归是深度学习中最基础的模型之一，也是解决许多实际问题的重要工具。线性回归和逻辑回归均属于监督学习中的模型。线性回归模型用于连续数值型数据的预测，逻辑回归模型用于分类问题。在本教程中，我们将介绍线性回归和逻辑回归的基本概念，并用
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2024-10-12 11:05:44
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一、简单的线性回归 只有一个自变量（特征）；方程是线性的；回归：label为连续数字型 假设我们找到了最佳拟合的直线方程：y = ax + b,则对于每个样本点x_i ，根据我们的直线方程，预测值为：y_i_hat = a*x_i + b 最佳拟合：误差最小（为了方便求导绝对误差改为了平方误差）：∑(y_i_hat-y_i)^2 损失函数：描述了单个样本预测值和真实值之间误差的程度
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2024-09-14 11:47:53
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逻辑回归因变量随着自变量变化而变化。多重线性回归是用回归方程描述一个因变量与多个自变量的依存关系，简称多重回归，其基本形式为：Y= a + bX1+CX2+*+NXn。二项分布即重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为
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2024-08-02 23:07:59
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逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。本文主要详述逻辑回归模型的基础，至于逻辑回归模型的优化、逻辑回归与计算广告学等，请关注后续文章。1 逻辑回归模型 回归是一种极易理解的模型，就相当于y
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2024-08-24 08:41:24
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logistic Regression（逻辑回归）是一种概率线性模型，主要用来解决判别概率问题，即用于对样本进行分类。一、逻辑回归与线性回归 在线性回归模型中，主要是训练出输入x与输出y的一个映射关系，输出一般是连续的，模型形如 在逻辑回归模型中，输入可以是连续的[-∞,+∞]，但是输出一般是离散的，也就是输出是有限个值。例如，其值域可以只有两个值{0, 1}，这两个值可以表示
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2024-05-05 11:12:03
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一、逻辑回归1、逻辑回归应用：用于二分类问题，能得出概率值。广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号判断用户性别评论正面负面用户是否会购买输入与线性回归相同：（单个样本）Sigmoid函数：能够将输入转化为0-1之间的一个值（转化为一个分类问题） 逻辑回归公式：输出：[0,1]区间的概率值，默认0.5作为阀值注：g(z)为sigmoid函数，z表示线性回归的结果2、逻辑回归的损失
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2024-09-13 12:01:26
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就是把前两天转载的文章都看了看，结合自己的想法，汇总了一下。
1. 回归问题
我理解就是曲线拟合问题。
在参数空间上（不妨假设为二维空间）有一些样本点，找一条曲线尽量拟合所有的样本点。这里面的“找一条”曲线不是漫无边际的找，而是先假定曲线的形式，如：直线、二次曲线等等，然后来学习确定曲线的各项参数。一方面，算法没有那么神奇，不能够告诉我们用什么类型的曲线拟合
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2024-05-13 14:16:45
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2021-09-08 13:23:00
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1.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？逻辑回归是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种二分类算法，虽然名字中带有回归，与回归之间有一定的联系，但不是回归算法。逻辑回归的数学表达模型：逻辑回归模型是具有一定数量的固定数量参数的模型，这取决于输入特征的数量。逻辑回归是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。逻辑回归与线性回归对比的
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2023-11-28 10:56:00
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在前面所介绍的线性回归, 岭回归和Lasso回归这三种回归模型中, 其输出变量均为连续型, 比如常见的线性回归模型为:其写成矩阵形式为:现在这里的输出为连续型变量, 但是实际中会有"输出为离散型变量"这样的需求, 比如给定特征预测是否离职(1表示离职, 0表示不离职). 显然这时不能直接使用线性回归模型, 而逻辑回归就派上用场了.1. 逻辑回归引用百度百科定义逻辑(logistic)回归, 又称l
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2023-08-09 17:07:59
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逻辑回归模型逻辑回归模型（Logistic Regression, LR）其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。逻辑回归模型是用于分类的算法，不作回归算法使用。1.表达P（y=1|x;）表示的就是将因变量预测成1（阳性）的概率，具体来说它所要表达的是在给定x条件下事件y发生的条件概率，而是该条件
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2024-03-25 09:12:52
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一、概述1、Logistic回归 假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称作为回归 Logistic回归是分类方法，利用的是Sigmoid函数阈值在[0,1]这个特性。Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。2、sigmoid函数 如果我们有合适的参数列向量θ([θ0,θ1,…θn]^T)
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2024-03-26 06:03:05
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逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，属于机器学习中的监督学习。其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过给定的n组数据（训练集）来训练模型，并在训练结束后对给定的一组或多组数据（测试集）进行分类。其中每一组数据都是由p 个指标构成。（1）逻辑回归所处理的数据逻辑回归是用来进行分类的。例如，我们给出一个人的
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2024-01-20 22:47:26
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1 逻辑回归的介绍和应用 1.1 逻辑回归的介绍 逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。逻辑回归模型的优劣势:优点：实现
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2023-12-26 16:03:53
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线性回归相当于也是多项式回归，对数据进行拟合，拟合时使用最小二乘法，得到模型后可以用于已知变量的结果预测。逻辑回归logistics regression为什么会被翻译成逻辑回归？查了下词典，logistics是后勤的意思。这里只是音译，而逻辑回归在计算时会用到对数函数（logit），所以逻辑回归也叫Logit model。逻辑回归相当于建造了一个数据的映射，将二类数据的划分阈值固定为1个固定值，
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2024-05-16 11:20:39
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《老饼讲解机器学习》https://www.bbbdata.com/ml/text/48目录一.无归一化情况 二. 数据归一化时情况 (一) 公式推导(二) 例子说明在建好模型后，我们需要提取出逻辑回归模型的表达式。本文讲解1.无归一化时，直接提取。2.数据作归一化后，对应原始数据的模型系数。一.无归一化情况 直接 使用 clf.coef_[0] 和 clf.inte
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2024-03-18 11:50:03
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逻辑回归场景一在训练的初始阶段，我们将要构建一个逻辑回归模型来预测，某个学生是否被大学录取。设想你是大学相关部分的管理者，想通过查看申请学生的两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。对于每一个训练样本，你有他们两次测试的评分和最后是被录取的结果。为了完成这个预测任务，我们准备构建一个可以基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型。1.1 查看
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2024-03-23 10:33:37
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1、什么是逻辑回归算法？逻辑回归算法是一种二分类算法，用于预测一个二分类目标变量的概率。它基于线性回归模型，但使用了sigmoid函数将结果映射到0和1之间，表示目标变量为1的概率。逻辑回归算法常用于解决二分类问题，如预测某个人是否会购买某个产品、某个病人是否患有某种疾病等问题。逻辑回归算法的应用场景包括广告点击率预测、信用风险评估、客户流失预测、文本分类等。在这些场景中，逻辑回归算法可以对数据进
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2024-01-15 06:55:55
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