（0）推导在笔记上，现在摘取部分要点如下：sigmoid函数，将线性模型 wTx的结果压缩到[0,1]之间，使其拥有概率意义。 其本质仍然是一个线性模型，实现相对简单。在广告计算和推荐系统中使用频率极高，是CTR预估模型的基本算法。同时，LR模型也是深度学习的基本组成单元。 LR回归属于概率性判别式模型，之所谓是概率性模型，是因为LR模型是有概率意义的；之所以是判别式模型，是因为LR回
1、逻辑回归算法与线性回归算法的联系与区别：本质区别：逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的回归问题。 逻辑回归：因变量取值输一个二元分布，即给定自变量和超参数后，得到因变量的期望，并基于期望来处理预测分类问题。 线性回归：真实值与预测值的差值的平方纸盒，来处理回归问题 相似带你：都是用了极大似然估计法对训练样本进行建模。在求解参数的过程中，都可以使用梯度下降的方法。2 逻辑回归的原理：是通过将
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2024-02-19 22:50:59
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分类问题 在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（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等等。 我们从二元的分类问题开始讨论。 我们将因变量 可能属于的两个类分别称为负向类
和 正向类，则因变量
其中 0
表示负向类，
1
表示正向类。 2 假说表示
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2024-05-07 20:05:53
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定义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，分为单变量线性回归和多变量线性回归，即一元和多元。一元线性回归1.一元线性回归公式 其中y为因变量，x为自变量，为斜率，为截距，为误差。线性回归的目标是为了找到一个函数使得（）最小2.损失函数将方差作为损失函数，目标是使得方差最小。3.优化准则，梯度下降 偏导数代表对于的梯度方向，为步长，中间为减号的原因是因为函数值沿着梯度的方向是
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2023-08-02 08:13:39
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一、Logistic回归：回归：用一条直线对一些数据点进行拟合（这条直线为最佳拟合直线），这个拟合过程就叫做回归。Logistic回归主要思想：根据现有数据对分类边界建立回归公式，以这个边界来分类。sigmoid函数：S型的函数，单增，值域在0-1之间。 导数可以用自身表示： sigmoid函数的输入记作： x=w_0 x_0+w_1 x_1+w_2 x_2+…+w_n x_n w是我们要找
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2024-03-29 10:25:05
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当有大量的候选变量中选择最终的预测变量，有以下两种流行方法 逐步回归法(stepwise method)a、向前逐步回归（forward stepwise regression）：每次添加一个预测变量到模型中，知道添加不会使模型有所改进为止b、向后逐步回归（back setpwise regression）：从模型中所有的预测变量开始，每次逐步删除一个变量直到会减低模型质量为止c、向
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2024-03-19 09:34:38
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最近临时抱佛脚，为了讨论班报告Group Regression方面的文章，研究了Efron等人于2004年发表在Annals of Statistics里一篇被讨论的文章LEAST ANGLE REGRESSION。这篇文章很长，有45页。加上后面一些模型方面大牛的讨论的文章，一共有93页。对于这种超长论文，我向
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2024-07-18 06:52:43
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都说万事开头难，可一旦开头，就是全新的状态，就有可能收获自己未曾预料到的成果。记录是为了更好的监督、理解和推进，学习过程中用到的数据集和代码都将上传到github
回归是对一个或多个自变量和因变量之间的关系进行建模，求解的一种统计方法，之前的博客中总结了在线性回归中使用最小二乘法推导最优参数的过程和logistic回归，接下来将对最小二乘法、局部加权回归、岭回归和前向逐步回归算
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2024-03-21 14:50:00
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知识储备：Logistic回归进行分类的主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。数学基础： Sigmoid函数：一种阶跃函数，用于接受所有的输入然后预测出类别，相较于单位阶跃函数在0附近的曲线变化较为平滑易于处理。 Sigmoid函数的输入记为z，由下面公式得出： 其中x为分类器的输入数据，w为最佳参数。梯度上升
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2024-06-03 11:12:45
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逻辑回归LR–逻辑回归LR作用？回归和分类的区别？逻辑回归函数？逻辑回归损失函数？LR的推导？LR和线性回归的区别逻辑回归怎么实现多分类？One-Vs-AllOne-Vs-OneSoftmax优缺点 LR–逻辑回归LR, Logistic Regression,逻辑回归 LR作用？常用的处理二分类问题的线性模型二分类：分类目标只有两种判断是猪吗-----是、不是回归和分类的区别？回归模型的输出是
多元线性回归向后筛选法是一种在建立回归模型时，逐步筛选变量的有效方法。它能够帮助我们识别与响应变量有显著关系的自变量，从而构建更简洁、更有效的预测模型。在本文中，我将详细介绍如何使用Python实现多元线性回归中的向后筛选法，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和总结与展望。
首先，我想用四象限图展示在多元线性回归分析中，模型复杂度与预测准确性之间的关系。通过这幅图表，我们可以更
变量选择方法1 背景2 变量选择方法有哪些？3 什么叫向前/向后选择以及逐步回归、最优子集？AIC/BIC又是怎么定义的？3.1 四种统计上变量选择的方法3.2 什么是AIC/BIC3.2.1 AIC3.2.2 BIC4 如何实现5 参考 1 背景为什么要聊一聊机器学习中的变量选择问题呢？因为这个问题在机器学习中相当重要，并且也是面试必问题之一，刚好前几天面试还被问到了变量选择中一个很细节的知识
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2024-03-27 12:30:14
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plt.figure(figsize=(9, 6))
y_train_pred_ridge = ridge.predict(X_train[features_without_ones])
plt.scatter(y_train_pred_ridge, y_train_pred_ridge - y_train, c="g", alpha=0.6)
plt.scatter(y_test_pred_ri
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2024-08-20 14:55:40
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# 逻辑回归变量筛选：Python示例
逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计分析方法。与传统的线性回归不同，逻辑回归使用逻辑函数将预测的结果值映射到0和1之间，通常用于二分类问题。在数据分析中，变量筛选是提高模型性能的重要步骤，特别是在特征数量庞大的情况下。本文将通过Python代码示例介绍如何在逻辑回归中进行变量筛选。
## 1. 数据准备
为了演示逻辑回归的变量筛选，首先我们需要准备一
# 逻辑回归在特征筛选中的应用
逻辑回归是一种常见的分类算法，在实际应用中往往需要对特征进行筛选以提高模型的效果和减少计算开销。本文将介绍如何使用 Python 中的逻辑回归算法进行特征筛选。
## 逻辑回归简介
逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计学习方法，它使用逻辑函数（logistic function）将输入特征映射到一个二元输出。逻辑函数的表达式如下：
$$
P(Y=1|X)
原创
2024-04-27 03:59:08
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Python实现逐步回归向前引入法和向后剔除法
在数据分析和统计建模中，逐步回归是一个重要的技术，它允许我们在选择特征时保持模型的简洁性。本文将探讨如何在Python中实现逐步回归，具体使用向前引入法和向后剔除法。逐步回归的目的是帮助我们在处理多变量的问题时，从众多特征中挑选出最有意义的变量。
### 背景描述
在现代数据分析中，我们经常会面临特征选择的挑战。选错特征可能会导致模型性能下降。因
回溯法也是算法中比较重要的，是一种试探法，和蛮力法差不多。
回溯法与蛮力法的区别就是，回溯法有预判功能，一旦前方经过计算不满足约束条件或者前方不可能再具有最优解，则回头从另一方向进行搜索。
回溯法一般的解空间是用一棵树表示的。我们再上一篇稍稍提到了回溯法的这个词汇，本篇来介绍回溯法的概念。回溯法和蛮力法（穷举法）是差不多的算法。回溯法也是一个一个试探，然后找到一个最优解的算法。但是它们的最大区别就
一、Logistic回归的概述 Logistic回归是一种简单的分类算法，提到“回归”，很多人可能觉得与分类没什么关系，Logistic回归通过对数据分类边界的拟合来实现分类。而“回归”也就意味着最佳拟合。要进行最佳拟合，则需要寻找到最佳的拟合参数，一些最优化方法就可以用于最佳回归系数的确定。二、最优化方法确定最佳回归系数 最优化方法有基于梯度的
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2023-11-15 09:41:49
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# 逻辑回归变量筛选的项目方案
逻辑回归作为一种广泛应用的分类算法，其模型的性能在很大程度上与输入变量的选择密切相关。在实际应用中，由于变量的过多或者部分变量与目标变量并无显著关系，变量筛选成为了提高逻辑回归模型性能的关键环节。本文将介绍如何在Python中进行逻辑回归的变量筛选，并通过流程图和类图详细阐述该过程。
## 项目目标
本项目旨在通过Python实现逻辑回归模型的变量筛选，确保最
原创
2024-08-18 04:27:01
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机器学习经典算法之（二十）逻辑回归 （一）逻辑回归简介： 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，广告投放、邮件判断等领域。 该算法可根据已知的一系列因变量估计离散数值（比方说二进制数值 0
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2024-03-11 07:57:05
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