UFLDL深度学习笔记 （二）Softmax 回归本文为学习“UFLDL Softmax回归”的笔记与代码实现，文中略过了对代价函数求偏导的过程，本篇笔记主要补充求偏导步骤的详细推导。1. 详细推导softmax代价函数的梯度经典的logistics回归是二分类问题，输入向量$ x{(i)}\in\Re$ 输出0,1判断\(y^{(i)}\in{\{0,1\}}\)，Softmax回归模型是一种多
1 基本概念准备1.1 协方差反应两个变量之间线性相关的强度，记为Cov(f(x),g(x))= E[(f(x)-E[f(x)])(g(x)-E(g(x)))] 关于协方差的特性:若协方差绝对值很大, 则变量值得变化很大, 且相距各自均值很远若协方差为正, 则两变量x,y都倾向于取较大值, 若协方差为负, 则一个倾向于取较大值,另一个倾向取较小值 相关系数: 将每个变量归一化,
01 引言什么是区间预测？区间预测的重要性02 相关原理介绍梯度提升决策树（GBDT）分位数回归GBDT中的分位数回归03 模型构建1. 定义问题和选择模型2. 参数配置3. 损失函数的选择4. 训练模型04 结果展示05 代码获取 小伙伴好，今天小当家向大家介绍一下怎么用GBDT去做区间预测
# Python lgbm回归实现指南
## 引言
欢迎来到Python lgbm回归实现指南！本文将帮助你了解如何使用LightGBM库来实现回归问题。如果你是一名刚入行的开发者，不用担心，我们会从头开始，一步一步地指导你完成。首先，让我们来看一下整个实现过程的流程图。
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>经验丰富的开发者: 请求帮助实现py
原创
2023-12-04 06:24:27
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编码题：按要求完成下面的内容1请用python完成从0实现线性回归，尝试使用不同的训练参数（学习率，迭代次数）， 以及不同的评价方法（MSE,MAE,RMSE,R2）等。2比较说明sklearn的线性模型和自己实现的线性模型（通过上述代码实现以及训练过程， 比较不同超参数以及评价方法的影响）第一问：首先从0开始实现线性回归1）创建数据： &
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2024-06-12 16:17:26
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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，如年龄、性别
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2024-05-05 10:32:56
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标题@[TOC]我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验；在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示；增加了 图片拖拽 功能，你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示；全新的 KaTeX数学公式 语法；增加了
这次又看了两天的GMM，之前看过一次，没看的太明白。这次在前段时间补了一阵子概率论外加昨天学习状态好，把GMM看的明白透彻了。本想用python实现下，却发现，那matlab代码让我看得着实头疼，还得在python和matlab之间寻找各种功能相似的代码，郁闷之下，还是没有完成这个程序。各种数学公式，python中找那些函数，搞的我异常的烦躁。
不浪费时间了，我其实就是想理解清楚这个算法嘛，干嘛
前言刚开始接触机器学习的时候，了解比较多的还是回归问题，但其实实际生活中，更多的是分类问题，例如人脸识别、目标识别、过滤垃圾邮件等等。而logistics可以说是最简单的分类算法。sigmoid函数sigmoid函数又称logistics函数，如图呈现s形，sigmoid可以将线性回归函数值映射到区间 ( 0,1 ) ，作为概率输出，大于或等于0.5判为正类，小于0.5判为父类。那么又有疑问了？那
如果因变量是二分变量，研究者往往会选择Logit模型进行拟合。为什么传统的线性回归模型会被抛弃，原因主要有三点：
只能取0或1，这就违背了残差的正态性假设
残差的方差不是定值。自变量和因变量之间关系的非线性。最后一点尤为重要：假如我们只用经典的线性模型对二分因变量进行拟合，有： 对两边取期望值：
当自变量取
时，设有
可能性
## 了解lgbm回归模型在Python中的评估指标和输出
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种梯度提升框架，专门针对大规模数据集和高维特征优化。在Python中，我们可以使用LightGBM进行回归任务，并评估模型性能。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[构建模型]
原创
2024-04-15 04:10:35
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一、logistic回归原理1.1 从线性回归到logistic回归角度理解模型logistic回归名字里有回归两个字，但本质上是一个分类问题，对于给定的特征输入X，判断该特征代表的样例是正类还是负类。借鉴以前我们学习线性回归的知识，我们希望建立一个线性模型Wx+b，让模型能告诉我们如果是正类输出1，是负类输出0，但是我们都知道wx+b的结果是负无穷到正无穷上的所有数，所以没办法满足我们的要求。想
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2024-04-15 11:00:21
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# 导入必要的库
import logging
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_a
原创
2024-08-02 14:12:43
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目录一 简介二 理论基础2.1 拟合和回归2.2 逻辑回归假设函数2.3 成本函数2.4 参数学习(梯度下降)三 Logistic回归的一般过程四 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类4.1 logistic回归的优缺点4.2 Sigmoid函数五 基于最优化方法的最佳回归系数确定5.1 理论公式5.2 训练算法：使用梯度上升找到最佳参数5.3 分析数据：画出决策边界5.4 训练算
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+代码讲解），如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景 如今已是大数据时代，具备大数据思想至关重要，人工智能技术在各行各业的应用已是随处可见。GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策
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2023-08-17 17:14:00
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今天要来讨论的是EM算法。第一眼看到EM我就想到了我大枫哥，EM Master，千里马，RUA!!!不知道看这个博客的人有没有懂这个梗的。好的，言归正传，今天要讲的EM算法，全称是Expectation maximization，期望最大化。怎么个意思呢，就是给你一堆观测样本，让你给出这个模型的参数估计。我靠，这套路我们前面讨论各种回归的时候不是已经用烂了吗？求期望，求对数期望，求导为0，得到参数
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2024-06-20 13:26:25
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第三章 GMM模型以及EM算法1.潜变量模型使用潜变量解释观测变量的数学模型，称之为潜变量模型潜变量模型将不完全数据（观测数据）的边缘分布转换成容易处理的完全数据（观测数据+潜变量）的联合分布。观测变量：可以观测到的潜变量：需要通过模型和观测变量进行推断的对于上图，这些点可以直接观测出来，属于观测变量，而对于这些点的分类却需要进行推理，故属于潜变量2.K-means聚类问题定义：给定N个点，然后将
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2024-04-02 21:49:26
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参数详解from sklearn import linear_model
linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0,
fit_intercept=True, intercept_scaling=1,
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2024-09-02 15:51:47
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投稿：hebedich 字体：[增加 减小] 类型：转载 时间：2014-10-20
本篇文章将介绍如何将语句组织成函数，以及参数概念以及在程序中的用途,需要的朋友可以参考下
Pythond 的函数是由一个新的语句编写，即def，def是可执行的语句--函数并不存在，直到Python运行了def后才存在。
函数是通过赋值传递的，参数通过赋值传递给函数
def语句将创建一个函数对象并将其赋值给
图的两个基本特性： 一是每个节点都有自己的特征信息。 二是图谱中的每个节点还具有结构信息。 在图数据里面，我们要同时考虑到节点的特征信息以及结构信息，如果靠手工规则来提取，必将失去很多隐蔽和复杂的模式，那么有没有一种方法能自动化地同时学到图的特征信息与结构信息呢？——图卷积神经网络--------一种能对图数据进行深度学习的方法。 一、1.邻接矩阵，特征矩阵，卷积神经网络，度矩阵边信息和点信息的转
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2024-07-15 13:39:26
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