1.梯度上升优化1). 伪代码：所有回归系数初始化为1-------------------weights = ones((colNum,1))重复r次： 计算整个数据集的梯度gradient 使用alpha*gradient更新回归系数的向量 返回回归系数weights2). 迭代r次的代码： for k in range(r): #heavy on matri
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2024-06-18 05:09:33
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CH05- Logistic回归简介：logistic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了
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2024-03-21 10:36:41
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Logistic的推导思路：首先z与自变量x线性相关，为了对z进行分类，利用sigmoid函数将其映射为概率p假设每个事件服从伯努利分布，则伯努利分布的参数即为p由此可写出似然函数，利用极大似然估计，根据链式法则求导，再利用梯度下降求得权重?1…?n梯度是一个向量，因此它有大小也有方向。它的大小，就是偏导数组成的向量的大小，又叫做向量的模。它的方向，几何上来说，就是代价函数 的值增加最快的方向，
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2024-08-13 14:09:34
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使用线性回归实战波士顿房价数据前言在前面我使用了自己构建的简单数据集进行线性回归实战，下面我将使用非常有名的波士顿房价数据，带大家一起完成线性回归模型预测，最终并分析我们得到的模型效果，如有不足还请留言指正~~1、波士顿房价数据介绍波士顿房价数据集是美国马萨诸塞州波士顿房价有关信息，其中包含506个数据样本（每个样本包含13个特征和1个标签），其字段解释为：1、 CRIM： 城镇人均犯罪率
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2024-09-24 18:33:19
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在这一部分中我们所要展现的技术，可以为非线性、非单调的响应函数生成解释。我们可以把它们与前两部分提到的技巧结合起来，增加所有种类模型的可解释性。实践者很可能需要使用下列增强解释性技巧中的一种以上，为他们手中最复杂的模型生成令人满意的解释性描述。 代理模型图14. 为了解释复杂神经网络而使用代理模型的示意图代理模型是一种用于解释复杂模型的简单模型。最常见的建立方法是，对原始输入
; H! ^4 [1 Z9 @0 [8 f# Z
Absolute number, 绝对数
L' ]' @4 h5 D( s' j
Absolute residuals, 绝对残差
/ g' R& t; T; ~" m0 w7 v3 T
Acceleration array, 加速度立体阵
. g* e7 w4 a3 /! b/ P" E; Q( C&
本文介绍logistic回归，和改进算法随机logistic回归，及一个病马是否可以治愈的案例。例子中涉及了数据清洗工作，缺失值的处理。 一 引言 sigmoid函数，这个非线性函数十分重要，f(z) = 1 / (1 + e^(-z) ), 画图如下： 这个函数可以很好的把数轴上的值映射到0，1区间，所以很好的解决了分类问题。下面是代码：def sigmoid(in
在《大家的人工智能——线性回归》中，什么是拟合，代价函数，梯度下降，相信大家已经对这些基本概念有所了解。线性回归的应用场景是输出为连续的数值，比如下个月的房价多少，明天的气温多少。而在机器学习中还有一类任务，它的输出是离散的，比如明天他会不会去游泳（会或不会），这是狗还是猫，这就是分类任务，而Logistic回归就是处理这种分类任务的，不要看他的名字里面有“回归”两个字，但是它其实是个分类算法。它
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2024-05-09 16:28:23
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为了照顾像我一样以前没接触过游戏开发的同学，这篇将介绍一些游戏开发的基础知识，当然网上写得比我好多人大把，所以我就直接转载一篇～ 基本概念 为了全面掌握cocos2d-x的开发，我们首先需要了解该引擎的几个基本概念。实际上，这些基本概念是所有游戏开发所必须的，并非cocos2d-x专有。任何游戏都是通过这些概念所针对的对象组建起来的，游戏的复杂程度决定了这些对象实现的复杂程度。场景（CCScene
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2024-08-27 13:32:46
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一、Cox比例风险回归简介 Cox比例风险回归模型（Cox’s proportional hazards regression model），简称Cox回归模型，由英国统计学家D.R.Cox于1972年提出，主要用于肿瘤和其它慢性病的预后分析，也可用于队列研究的病因探索。 1. 基本概念生存函数：又称累计生存率，简称生存率
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2024-04-26 16:09:23
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上文讲述了机器学习的功能和神经网络的概念，以及简要介绍了感知器和卷积神经网络，接下来继续介绍另外6种神经网络架构。3.递归神经网络 为了理解RNN，我们需要对序列建模进行简要概述。将机器学习应用于序列时，我们通常希望将输入序列转换为位于不同域中的输出序列; 例如，将一系列声压转换成一系列的单词。当没有单独的目标序列时，我们可以通过尝试预测输入序列中的下一项来获得教学信号。目标输出序列是提前1步的
交互作用效应(p for Interaction)在SCI文章中可以算是一个必杀技，几乎在高分的SCI中必出现，因为把人群分为亚组后再进行统计可以增强文章结果的可靠性，进行可视化后可以清晰的表明变量之间的关系。不仅如此，交互作用还可以使用来进行数据挖掘。在既往文章中，我们已经介绍了怎么使用R语言和SPSS对logistic回归亚组交互效应（交互作用）进行可视化分析（见下图） 后台有粉丝问能不能进行
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2023-06-25 08:52:37
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高分SCI中几乎必备有交互效应分析表，通常为文章的表三或者表五，上一篇文章我们已经讲过怎么使用SPSS做出交互效应分析，今天我们R手把手实战做出下图这篇20分的文章的交互效应表。 我们先要看他是怎么分析的，他把血小板进行4分组和2分组后，在进行血小板和叶酸的交互作用分析，从各个层面分析了血小板对叶酸的影响，所以别人能发高分不是没有原因的。在模型中，他还使用了调整模型和未调整模型进行比较，支持自己的
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2023-11-17 19:57:29
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写在前面的话，本次只发布了cox回归RCS阈值函数，请看清楚再购买，觉得贵的可以等一等，这个函数最终会放在ggrcs包上面，免费供大家使用，急用的可以先看看。 接下来聊聊cox回归RCS阈值函数是干什么用的，随便抓一篇论文给大家看看，粉丝发给我的。L-shaped association of serum 25-hydroxyvitamin D concentrations with cardio
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2024-02-08 06:14:07
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逻辑回归在Python中的实现Logistic回归的似然角度Newton-Ralphson算法预测大样本性质多分类逻辑回归真实数据研究 - Speed Dating数据集数据简介读取数据 (with python)数据可视化 (with python)分类 (with python)二分类多分类回归 (with R)参考文献 Logistic回归的似然角度我们有一组I.I.D的数据 ，其中 是
本文会围绕怎么分层，每层什么作用，分层有什么好处这几个问题展开（一）怎么分层阿里巴巴Java开发手册推荐分层不同看法（二）每层什么作用controller层（类似于部门秘书）service层（类似于部门经理）DAO层、Manager层（类似于程序猿、采购）（三）分层的好处解耦接口设计推荐 （一）怎么分层阿里巴巴Java开发手册推荐分层不同看法阿里巴巴Java开发手册中推荐manager层可以和D
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2023-09-06 22:10:00
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概念握手是在TS上面直接进行的一种操作，在讲述握手之前，先来回顾两个以前学的定义：
交错（Interleaving）：指多个活动完全自主进行，异步访问共享变量。活动之间没有任何相互影响的操作，比如两个路口的红绿灯，各自运行，互不干涉。共享变量（Shared-variable）：共享变量是一个多个活动都可以访问的变量，可以用于活动之间的通信（也叫消息传递），比如活动A对共享变量赋值，活动B检测
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2024-04-05 08:55:29
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文章目录一、认识有交互作用的正交试验1.1 交互作用1.2 问题假设1.3表头设计 参考“十二五”普通高等教育本科规划教材《实验设计与数据处理》 一、认识有交互作用的正交试验1.1 交互作用交互作用在实验设计中是指两个或多个因素在一起作用时对实验结果产生的影响，不仅仅是各自独立作用的简单叠加。后面会有实例说明； 我们对交互作用处理的方式是把交互作用作为一种独立的因素，假定各因素、交互作用都是相
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2024-06-17 19:42:11
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R语言的两种运行模式：交互模式和批处理模式；顾名思义交互模式是一条输入一条输出，而批处理模式则可让处理过程自动化批处理模式演示： 在交互模式下工作①创建一个简单的数据集 从上面可以看出，在R语言中，标准的赋值语句是 “ <- ”，当然用“ = ”也是可以得，但不推荐；“ c “（concatenate）表示连接，把四个数字连接成一个向量可以把向量再连接成向量，比如
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2023-07-27 20:39:10
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02-03 逻辑回归思维导图纲要相比协同过滤仅利用用户与物品的相互行为信息进行推荐，逻辑回归模型能够综合利用用户、物品、上下文等多种不同的特征，生成较为“全面”的推荐结果。另外，逻辑回归的另一种表现形式“感知机”作为神经网络中最基础的单一神经元，是深度学习的基础性结构。因此，能够进行多特征融合的逻辑回归模型成了独立于协同过滤的推荐模型发展的另一个主要方向。相比协同过滤和矩阵分解利用用户和物品的“相
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2024-07-13 16:42:15
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