之前在“为什么学习线性代数”中宽泛地谈过我们需要矩阵的原因，本文这里再介绍一个我们课程《监督式学习》中通过矩阵来提升运算效率的例子。先简单介绍下，之前在“如何理解线性回归”中介绍过线性回归的方法（简称为“老方法”），当特征较多时老方法效率很低（比如下文会提到的波士顿房价数据集），修改为矩阵算法之后效率会提高非常多倍：下面就来解释其中的细节，文中有一些复杂的公式，忽略应该也不会影响理解大意。1 线性
分类、回归问题的不同首先解释一下回归问题，分类问题的不同点。回归问题预测的结果是连续的值，而分类问题的预测结果是离散的。拿支持向量机举个例子，分类问题和回归问题都要根据训练样本找到一个实值函数g(x). 回归问题的要求是：给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的输出y（实数）是多少。也就是使用y=g(x)来推断任一输入x所对应的输出值。分类问题是：给定一个新的模式，根据训练集推断它所对
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2024-05-09 20:26:59
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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：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储
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2024-05-19 08:25:32
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机器学习 第五课 逻辑回归概述逻辑回归应用领域逻辑回归 vs 线性回归基本定义输出类型函数关系误差计算使用场景数据分布逻辑回归的数学原理Sigmoid 函数多数几率似然函数逻辑回归损失函数正则化L1 正则化L2 正则化L1 vs L2 实例标准化为什么要标准化?如何进行标准化?梯度下降工作原理梯度下降的公式梯度下降的变种学习率前向传播 vs 反向传播前向传播反向传播手把手计算回归前向传播反向传播
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2024-08-27 11:09:20
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# Python逻辑回归在多分类问题中的应用
逻辑回归是一种常用的统计方法，通常用于二分类问题。但当面临多分类问题时，逻辑回归同样表现出色，特别是在使用扩展方法时，如“软最大”或“一对多”的策略。本文将介绍逻辑回归在多分类问题中的应用，并通过代码示例进行演示。
## 逻辑回归的基本原理
逻辑回归的核心思想是通过将输入特征与线性组合映射到一个0到1之间的概率值，进而进行分类。在多分类情况下，可
什么是“回归”？ 回归分析就是用来探寻变量之间的关系的过程。百度百科给出的定义是：“（统计学中的）回归分析（Regression Analysis）指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法”。 例如，为分析气温和冰淇淋的销量之间的关系，我们用随机变量 表示气温、随机变量 表
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2020-08-05 10:37:00
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文章目录0 本文简介1 二分类指标1.1 二分类时的错误类型1.2 不平衡的数据1.3 混淆矩阵1.4 考虑不确定性1.5 准确率-召回率曲线1.6 ROC与AUC2 多分类指标3 回归指标4 在模型选择中使用评估指标 0 本文简介我们使用精度来评估分类性能，使用评估回归性能，但是监督模型在给定数据集上的表现有多种方法。我们还有很多评估指标，本文简要介绍二分类指标、多分类指标，以及浅谈回归问题的
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2024-08-02 10:57:11
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逻辑回归采用了回归分析的思想。然而是用来解决分类问题的模型，且通常解决的是二分类问题。逻辑回归是应用最为广泛的模型之一，如金融领域的风险评估、互联网广告点击预测等从线性回归到逻辑回归在线性回归中预测目标y是连续型，且可以写成样本x每一个特征的线性加权形式：y=wTx，其中w为参数向量。 假设我们现在解决
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2024-03-29 11:23:20
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我们在上一接提到了：如果数据的特征比样本点多，一般加入正则化，这种方法称之为“岭回归”，通过缩减系数来理解数据。 简单来说，岭回归就是在矩阵XTX上加入一个λI正则项来使得矩阵非奇异（可逆）,其中I是单位矩阵，则回归系数的jisuango9ngshi变为： w∗=(XTX+λI)−1XTy 岭回归最先用来处理特征数多于样本数的情况，现在也可以用此法来在估计中加入偏差，从而达到更好的估计。
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2024-05-12 18:40:37
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分类和回归的区别在于输出变量的类型。定量输出称为回归，或者说是连续变量预测； 定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。输入变量与输出变量均为变量序列的预测问题为标注问题举个例子： 预测明天的气温是多少度，这是一个回归任务； 预测明天是阴、晴还是雨，就是一个分类任务。分类模型和回归模型本质一样，分类模型是将回归模型的输出离散化。举几个例子:1. Logistic Regression 和 Linea
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2024-03-17 16:50:57
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线性回归可以用较低的计算和分析成本，给出一个基于现实数据推导的、“质量还过得去”的预测或解释，尽管这个预测或解释未必合理和能用。线性回归分析（Linealregression analysis）是每一个学统计和量化知识的人一开始接触到的最基本的分析框架。这个框架最初可以追溯到高斯于1806年提出的“最小二乘法”，当时科学家用这个方法计算天体的运动轨迹。但是过了200多年，线性回归仍然活跃在各行各业
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2024-05-09 10:22:44
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GBDT（Gradient Boosting Decision Tree），是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。 GBDT主要由三个概念组成：Regression Decistion Tree（即DT)，Gradient Boosting（即GB)，Shrinkage (算法的一
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2024-05-16 20:14:38
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文章目录前言一、逻辑回归——一个叫“回归”的分类器二、为什么需要逻辑回归三、sklearn中的逻辑回归 前言开始学习逻辑回归！！！！一、逻辑回归——一个叫“回归”的分类器回归树，随机森林的回归，无一例外他们都是区别于分类算法们，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
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2024-03-03 10:10:26
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1. 逻辑回归监督学习中另一个问题为分类问题，常见的分类问题例子有邮件是否是垃圾邮件，0表示垃圾邮件，1表示正常邮件在线交易是否会欺骗用户，0表示会欺骗，1表示不会患肿瘤患者是良性还是恶性，0表示恶性，1表示良性这些问题，可以归之于二分类问题，y表示因变量，取值0和1，可以定义如下其中0表示负例，1表示正例 同理，对于多分类问题来说，因变量y的值可以取{0,1,2,3 ... n}我们先从二分类问
一.概况定义是推荐中最核心的算法之一对每次广告的点击情况做出预测，预测用户是点击还是不点击就是预测点击与否的而分类算法，成功的关键之一就是样本的准确性对于正样本，一般可发挥的空间不是很大，最多就是卡一个停留时长，将属于误点击的正样本剔除对于负样本，CTR预估是非常讲究真实负样本的，即一定是给用户真实曝光过而被用户忽略的item，才能作为负样本作用CTR是为广告排序用的，而排序是竞价广告的核心，连接
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2024-03-20 14:31:06
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1.前言这篇主要是进行多元线性回归问题的解决，也是参考了csdn的大神们摸索写出来的，所需的材料环境和上一篇相同，就连代码都非常相似，但是多了一个正规方程的算法2.导入包以及数据准备1.导入三个数据分析常用的包import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt2.数据准备  
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2024-09-24 13:40:09
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Spark作为一种开源集群计算环境，具有分布式的快速数据处理能力。而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法。Python具有Spark的API。需要注意的是，Spark中，所有数据的处理都是基于RDD的。首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans： 下面代码是一些基本步骤，包括外部数据，RDD预处理，训练模型，预测。
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2024-06-12 23:47:57
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在本文中，我对现代机器学习算法进行了简要梳理，我通过查阅转载众多博客和资料，基于实践中的经验，讨论每个算法的优缺点，并以机器学习入门者的角色来看待各个模型。主要内容来自《机器之心》：回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点通俗理解：1.给定一个样本特征 , 我们希望预测其对应的属性值 , 如果是离散的, 那么这就是一个分类问题，反之，如果是连续的实数, 这就是一个回归问题。 2.如果给定
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2024-04-28 15:26:29
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以下内容笔记出自‘跟着迪哥学python数据分析与机器学习实战’，外加个人整理添加，仅供个人复习使用。基于信用卡交易记录数据建立分类模型预测哪些交易是正常的，哪些交易是异常的。流程：加载数据，观察问题；针对问题给出解决方案；数据集切分；逻辑回归模型；1. 导入数据import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as
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2023-10-26 17:07:14
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分类MLPClassifier参数说明:
hidden_layer_sizes : 元组形式,长度n_layers-2,默认(100,),第i元素表示第i个神经元的个数
activation: {‘identity’, ‘logistic’, ‘tanh’, ‘relu’},默认"relu"‘identity’: f(x) = x‘logistic’:f(x) = 1 / (1 + ex
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2023-09-26 16:59:54
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