实验1数据线性回归与分类分析一、高尔顿数据集（一元）线性回归分析1. 首先下载高尔顿数据集excel文件2. 选择数据>>排序（在这里查了下资料M代表男，F代表女）3. 数据分析>>回归4. 选择Y/X输入区域（这里Y为孩子身高，X为父亲身高），其他的勾上对应你想要的数据5. 出现结果（我这里已经调整好线性回归图，分别为父子身高关系线性回归图和母子身高关系线性回归图）6.
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2024-04-24 13:02:45
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1.数学定义 保序回归是回归算法的一种,基本思想是：给定一个有限的实数集合,训练一个模型来最小化下列方程： 并且满足下列约束条件： 2.算法过程说明&n
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2024-03-18 23:45:07
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这里参考吴恩达的机器学习的1-5章,主要讲线性回归的应用。1. 通过微分方法推导线性回归这里主要讲解一个特征变量下的线性回归方法的使用： 假设函数(Hypothesis Function) : ，很显然它是一个线性函数。其中 x 就是训练样本中的特征变量, y 就是对应于特征变量x的样本实际值，所以 就表示样本集中的每一个样本点。是两个参数, 接下来我们就会通过训练样本数据来计算出它们的具体值是多
本节内容：线性回归算法概述误差项分析似然函数求解目标函数推导线性回归求解 让预测值成为真实值的可能性越大越好：引入极大似然函数。 [转载]矩阵求导公式【转】 基本公
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2024-05-09 15:35:51
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介绍在本实验中，你将实现线性回归及岭回归并了解其在数据上的工作原理。本次实验需要用到的数据集包括：ex1data1.txt -单变量的线性回归数据集ex1data2.txt -多变量的线性回归数据集评分标准如下：要点1：计算损失-------------------------------（20分）要点2：单变量线性回归梯度下降----------（20分）要点3：数据标准化-----------
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2024-06-17 16:04:07
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Logistic回归属于对数线性模型，是统计学习中的经典分类方法。 二项Logistic回归的模型如下： （1） 考虑对输入实例x进行分
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2024-03-31 08:53:40
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在之前的文章当中，我们推导了线性回归的公式，线性回归本质是线性函数，模型的原理不难，核心是求解模型参数的过程。通过对线性回归的推导和学习，我们基本上了解了机器学习模型学习的过程，这是机器学习的精髓，要比单个模型的原理重要得多。新关注和有所遗忘的同学可以点击下方的链接回顾一下之前的线性回归和梯度下降的内容。一文讲透梯度下降法详细推导线性回归模型回归与分类在机器学习当中，模型根据预测结果的不同分为两类
一、逻辑回归1.1 分类问题在分类问题中，你要预测的变量 是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法，这是目前使用最广泛的学习算法之一。在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个分类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；区别一个肿瘤是恶性的还是良性的等等。 我们从二元的分类问题开始讨
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2024-05-15 13:22:51
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有序回归（Ordinal Regression）序数回归建模的是有序输出，离散但是有顺序的类别。当一个连续的变量在观测的时候被设限时就会产生序数输出的结果。例如：当征求个人意见，但是结果却限制为离散的类别如 “不同意”、“未确定” 和 “同意”。建模过程许多经典的建模类别数据的方法都假设类别是无序的，因此相应的概率是可以交换的。然而，有序类别的排序会导致一致统计模型的所需的特定相关性。特别的，相邻
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2023-08-04 15:53:09
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有序回归是一种机器学习的技术，主要用于处理具有顺序结构的数据，例如时间序列数据或文本数据。在Python中，有序回归可以通过一些常用的库和工具来实现，例如scikit-learn和statsmodels。
有序回归的主要目的是预测一个有序变量的值，这个有序变量通常是分类变量的一种。在有序回归中，我们假设不同类别之间存在一种自然的顺序关系，例如“低”、“中”、“高”等。有序回归的模型可以帮助我们预
原创
2024-04-05 06:40:04
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2024-01-02 17:51:04
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1. 逻辑回归模型是什么类型的统计模型? 逻辑回归模型属于广义线性模型,是一种二分类的统计学习方法。2. 逻辑回归模型的公式是什么? 逻辑回归模型的公式为:log(p/(1-p)) = β0+β1x1+β2x2+...+βnxn3. 逻辑回归模型中的logit函数是什么? logit函数即对数几率函数log(p/(1-p)),它可以将响应变量的概率值压缩到(-∞,∞)之间。4. 逻辑回归模型是如何
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2024-05-02 12:58:44
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# Python有序回归实现教程
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何在Python中实现有序回归。作为一名经验丰富的开发者，我会通过表格展示整个流程，并详细介绍每一步需要做什么以及需要使用的代码。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[拟合模型]
B --> C[预测数据]
```
### 任务步骤
下面是实现有序回
原创
2024-04-23 03:36:38
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一、实验内容及要求：1.从键盘输入数据，建立两个有序线性表(每个线性表的输入数据按由小到大次序输入来建立线性表，不必考虑排序算法)；输出建好的这两个有序线性表；将这两个有序线性表归并为一个有序线性表；输出归并后的有序线性表。2.从键盘实现数据输入与输出的格式自拟；要求完成两个同样功能的程序，一个程序采用顺序存储结构，另一个程序采用链表实现线性表的存储。其中链表实现时，要求利用两个升序链表的结点实现
线性分类中的是非题变为逻辑分类中的概率题。在逻辑回归中，设置概率阈值后，大于等于该值的为O，小于改值的为X。O为1，X为0：逻辑函数/S型函数：光滑，单调。自变量趋于负无穷时，因变量趋于0；自变量趋于正无穷时，因变量趋于1；自变量取0时，因变量值为0.5。其能够较好地模拟概率特性。逻辑回归使用交叉熵代价函数:最小化代价函数时，发现无法求出使其值最小的解析解。类比PLA的迭代法，使用梯度下降法求最小
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2024-09-06 09:40:16
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目录 引入 决策的边界 代价函数 梯度下降法 正确率和召回率 梯度下降法实现逻辑回归代码 sklearn实现逻辑回归代码引入 逻辑回归是在线性回归的基础上加了一个 Sigmoid 函数（非线形）映射，使得逻辑回归称为了一个优秀的分类算法。本质上来说，两者都属于广义线性模型，但他们两个要解决的问题不一样，逻辑
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2024-09-05 10:28:39
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只要学习过数据分析，或者对数据分析有一些简单的了解，比如使用过SPSSAU、SPSS这些统计分析软件，都知道有回归分析。按照数学上的定义来看，回归分析指研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法，又称多重回归分析。通常Y1，Y2，…，Yi是因变量，X1、X2，…，Xk是自变量。其实说简单点就是研究X对于Y的影响关系，这就是回归
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2024-01-18 22:21:57
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逻辑回归符合伯努利分布。伯努利分布就是我们常见的0-1分布，即它的随机变量只取0或者1，各自的频率分别取1−p和p，当x=0或者x=1时，我们数学定义为：所以在常规的逻辑回归模型中，只有两个类别，0或者1，适合二分类问题。模型函数逻辑回归模型可以看成是将线性回归模型放入一个sigmoid函数中。线性回归模型为。sigmoid函数是。所以逻辑回归模型函数是。sigmoid函数的范围为[0,1]，所以
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2024-07-29 15:28:50
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线性回归的推导说道线性回归看到这篇博文的大家可能还不了解什么叫做回归?什么是回归呢？回归，指的是研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法。通常Y1，Y2，…，Yi是因变量，X1、X2，…，Xk是自变量。那么我们知道什么是回归了，在理解线性回归就不是太难了。顾名思义，线性回归，它带有线性说明它是连续的下面我们将用两种思路来推导线性回归矩阵
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2024-04-16 09:17:34
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摘要： Logistic回归也称为对率线性回归，需要涉及到最优化算法。此回归应用十分广泛，对于回归的预测也是概率的值，既属于回归模型也属于分类模型。Logistic回归的基本过程收集数据准备数据：由于需要距离的计算所以需要为数值同时需要格式化分析数据：任意方法训练算法：找到最佳回归系数测试算法使用算法：根据输入转换成对应的结构化数据而如何进行最优系数的求解就需要用到梯度上升等算法Log
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2024-02-19 19:58:00
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