1.逻辑回归逻辑回归从统计学的角度看属于非线性回归中的一种，它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题Regression问题的常规步骤为： 寻找h函数（即假设估计的函数）； 构造J函数（损失函数）； 想办法使得J函数最小并求得回归参数（θ）； 数据拟合问题1）利用了Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为最常见的1.png2）代价函数J 下面的代价函数J之所有前面加上1/m是
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2024-04-01 08:05:27
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# R语言中逻辑回归的森林图绘制
逻辑回归是一种广泛应用于统计学和机器学习中的分类模型工具，主要用于二元分类问题。通过逻辑回归，我们可以了解输入变量（特征）如何影响结果变量（响应）。为了更好地可视化逻辑回归的结果，森林图（Forest Plot）是一种理想的展示形式。
本文将介绍如何在R语言中绘制逻辑回归的森林图，并包含必要的代码示例，帮助大家更好地理解这一过程。
## 逻辑回归分析概述
原创
2024-08-05 09:11:49
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本周为大家重点介绍一下风暴统计平台的最新板块——亚组森林图！现在亚组分析好像越来越流行，无论是观察性研究还是RCT研究，亚组分析一般配备森林图。比如这张图：还有这个：森林图不仅是画图的画法，背后还要整套整套的统计回归分析，郑老师之前在公众号也有过介绍R语言的绘图：非常巧妙的教程：一行代码实现亚组分析目前风暴统计可以快速实现这个功能，直接形成SCI发表级的图形！下面通过一个实操案例来进行操作展示！一
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2024-08-13 15:21:01
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文章目录零、前置函数线性相乘均方误差损失函数梯度下降函数数据的生成函数一、线性回归1.手动实现线性回归2.调库实现线性回归1.定义我们线性回归的模型2.定义我们的误差函数3.定义优化方法4.模型的训练5.开始训练6.查看模型的参数7.计算我们模型的当前的均方误差二、逻辑回归1.手动实现逻辑回归1.激活函数2.逻辑回归函数3.辅助函数设定阈值4.定义准确率函数5.定义损失函数6.定义优化方法7.训
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2024-09-29 23:40:20
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# 如何使用Python绘制逻辑回归图
在机器学习中，逻辑回归是一种常见的分类算法。通过Python绘制逻辑回归图，可以直观地显示模型对数据的分类能力。在本文中，我们将通过一系列步骤来实现这个目标。
## 整体流程
我们可以将整个流程分为以下几步：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | --------------------
原创
2024-09-01 04:05:36
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模型介绍 Logistic Regression 是一个非常经典的算法，其中也包含了非常多的细节，曾看到一句话：
如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型，可以说 SVM，但千万别说 LR，因为细节真的太多了。
Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。
Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。
目录前言：一个交互性的软件简介数据代码效果拓展授权 前言：一个交互性的软件基于相关需求，我们使用python封装了一个交互性机器学习回归软件，现已依托单位，发布在国家地球系统科学数据中心：湖泊—流域分中心的平台上（点此处跳转），可以填写相关表单进行申请下载。申请到的小伙伴们烦请严格遵守协议。 软件预览图如下：简介这里开始才是本博文正文。 这里本来应该有简介，但是因为我懒，所以先没有简介。数据我存
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2023-10-10 15:56:20
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逻辑回归与Softmax简单理解：一个是二分类，一个是多分类。主要区别是：softmax的函数变了，变化后的函数可以分成多个类别，而逻辑回归的函数只可以分为两个类别。Logistic 回归与 Softmax 回归是两个基础的分类模型，虽然听名字像是回归模型，实际上并非如此。Logistic 回归，Softmax 回归以及线性回归都是基于线性模型。其实 Softmax 就是 Logistic 的推广
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2024-03-31 20:00:31
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线性回归学习线性回归之前必须先要了解什么是回归，了解回归之前我们先从分类算法说起。前面我们介绍的算法都属于分类算法，分类顾名思义就是预测样本对应的应该是哪一类，比如决策树实战中预测泰坦尼克号的乘客生还还是遇难，比如knn实战中预测对应的书写数字应该属于哪一类（即哪一个数字）等等这些都属于分类算法可以看到分类算法对应的目标变量都是类别型，而在回归算法中对应的目标变量都是连续型。像下面这个图，就是一个
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2024-05-21 14:20:41
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逻辑回归概述：名为"回归"的分类器为什么需要逻辑回归?sklearn中的逻辑回归linear_model.LogisticRegression二元逻辑回归的损失函数损失函数的概念与解惑重要参数penalty & C正则化（L1、L2）附录逻辑回归的参数列表逻辑回归的属性列表逻辑回归的接口列表 概述：名为"回归"的分类器我们已经接触了不少带 “回归” 二字的算法，例如回归树、随机森林的回归
### R语言单因素逻辑回归画森林图的流程
在本文中，我们将学习如何使用R语言进行单因素逻辑回归分析，并绘制森林图。整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------------------|
| 1 | 安装和加载所需的R包 |
| 2
## 如何用Python绘制森林图
### 1. 整体流程
为了教会你如何用Python绘制森林图，我将按照以下步骤进行说明：
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 导入所需库 |
| 3 | 创建画布 |
| 4 | 绘制森林 |
| 5 | 显示图形 |
接下来，我将逐步解释每个步骤所需做的事情，并提供相应的代码以及代码注释。
##
原创
2023-09-11 05:23:34
401阅读
一、Logistic回归介绍Logistic回归模型之前，首先看一个并不常见的概率分布，即Logistic分布。设X是连续随机变量，X服从Logistic分布是指X具有下列的分布函数和密度函数：式中，为位置参数，> 0为形状参数。Logistic的分布的密度函数f(x)和分布函数F(x)的图形如下图所示。其中分布函数属于Logistic函数，其图形为一条S形曲线。该曲线以点(,1/2)为中心
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2023-11-10 21:51:52
888阅读
---恢复内容开始---森林的建立一般来说有三种结构：双亲，孩子链表，孩子兄弟，其中孩子链表是使用最广泛的，双亲表示主要反映的是一种邻接关系，孩子链表也是如此，因此，这两种结构主要是应用在图的存储中，表示邻接矩阵和邻接表，而孩子兄弟表示法则是树和森林的最佳储存。首先是对于他的实现：我在这里介绍一种比较麻烦的方法，也就是通过建立双亲表示的森林来间接建立二叉链表。1 bool CreateTreeFr
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2024-05-19 06:55:46
50阅读
# Python绘制森林图教程
## 1. 整体流程
以下是绘制森林图的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入绘图库 |
| 步骤2 | 创建画布 |
| 步骤3 | 绘制背景 |
| 步骤4 | 绘制树 |
| 步骤5 | 绘制草地 |
| 步骤6 | 绘制太阳 |
| 步骤7 | 绘制动物 |
| 步骤8 | 展示森林图 |
## 2. 代
原创
2023-08-20 03:49:03
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最小生成树我们定义无向连通图的 最小生成树（Minimum Spanning Tree，MST）为边权和最小的生成树。注意：只有连通图才有生成树，而对于非连通图，只存在生成森林。一、模板最小生成树模板prim 算法模板include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define ll long long
typedef pair<int
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2024-06-28 06:03:00
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机器学习就是样本中有大量的x（特征量）和y（目标变量）然后求这个function。求函数的方法，基于理论上来说，大部分函数都能找到一个近似的泰勒展开式。而机器学习，就是用数据去拟合这个所谓的“近似的泰勒展开式”。 实际面试时很看重和考察你的理论基础，所以一定一定要重视各个算法推导过程中的细节问题。这里主要介绍：logistic回归，随机森林，GBDT和Adaboost1.逻辑回归逻辑回归从统计学的
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2024-08-11 16:56:25
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目录引言一、 数据的特征处理二、导入XGBoost模型三、 使用其他模型于XGBoost进行对比引言在XGBoost基本原理博文中我们介绍了XGBoost的基本原理，本篇博文我们将介绍XGBoost的基本使用方法，作为新手的学习参考。本文使用kaggle上的泰坦尼克数据集，只是对XGBoost的使用做一个简单的描述，若想知道Kaggle的整个竞赛流程以及在竞赛中如何使用XGBoost进行预测的话，
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2024-04-03 16:35:48
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1写在前面我想大家肯定都用过森林图，应用比较多的场景可能是展示meta分析，回归分析结果的时候。? 画森林图的包还是挺多的，今天介绍一下forplo包的用法。?2用到的包rm(list = ls())
library(tidyverse)
library(forplo)
library(meta)
library(autoReg)
library(survival)3meta分析结果可视化3.1
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2023-11-23 12:44:05
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逻辑回归又称logistic回归，逻辑斯谛回归，是一种广义的线性回归分析模型。1. Sigmod函数 Sigmoid函数也是神经网络中常用的函数，用于把x从负无穷到正无穷压缩到y从0到1之间。画出来就是一条S型曲线，如下图中的蓝色曲线： 它以0点为中心对称，公式如下： 当x值接近负无穷时，分母很大，S(x)接近0，当x接近正无穷时，分母接近1，S(x)接近1，当x为0时，S(x)为1/2在正中间。
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2024-03-29 22:12:55
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