目录分类分析分类问题与对应的模型二分类问题1.1 线性回归模型是如何处理分类问题的两种映射函数——Logistic函数与Probit函数logistic函数Probit函数logistic线性回归函数Probit线性回归模型模型推断分类预测1.5.1 模型预测的原理1.5.2 预测结果呈现——混淆矩阵与多指标混淆矩阵“样本不均衡”1.5.3 对抗不平衡数据集——改变阈值2. 无序多分类问题多分类
简介Python之所以如此受欢迎的一个原因就在于它能够应用于数据分析和挖掘方面的工作。不仅是在工业化运用还是在科学研究中，Python提供了非常方便和高性能的应用接口，是人们只需要关注数据本身，而不需要花太多的精力在方法上。线性回归模型是最常见的统计模型，它反映了系统整体的运动规律。从数学的角度讲，就是根据系统的总体静态观测值，通过算法去除随机性的噪点，发现系统整体运动规律的过程。最简单的线性回归
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2023-09-14 09:36:59
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首先要清楚，逻辑回归是一种分类算法。它是在线性回归模型的基础上，使用Sigmoid函数，将线性模型的预测结果转变为离散变量，从而用于处理分类问题。1 逻辑回归原理以二分类为例，说明逻辑回归的工作原理。由线性回归小结基础，不难得出线性回归的假设函数\(h_{\theta }^{'}\left ( x \right )\)，在逻辑回归中，使用Sigmoid函数使得\(h_{\theta }^{'}\l
目录一、常用的评价指标1、SSE(误差平方和)2、R-square(决定系数)3、Adjusted R-Square (校正决定系数）二、python中的sklearn. metrics（1） explained_variance_score(解释方差分)（2） Mean absolute error（平均绝对误差）（3）Mean squared error（均方误差
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2023-09-07 11:24:41
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一、加载库import numpy as np
import pandas as pd二、数据预处理data = pd.read_csv(r"Iris.csv")
# data
# 去掉不需要的ID列
data.drop("Id", axis=1, inplace=True)
# 删除重复的记录
data.drop_duplicates(inplace=True)
# Iris-setosa I
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2023-08-18 20:11:18
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还是回到上次谈到的线性回归问题，我们知道，回归分析模型可以用
来表示。对应到第
个样本，可得
，其中，
是第
个样本的因变量值，
是自变量值，
则是真实值
和预估值
之间的差异值，也称为误差项值。对于这个模型，我们目标就是要求出
线性回归模型(Linear Regression)及Python实现1.模型对于一份数据，它有两个变量，分别是Petal.Width和Sepal.Length，画出它们的散点图。我们希望可以构建一个函数去预测Sepal.Length，当我们输入Petal.Width时，可以返回一个预测的Sepal.Length。从散点图可以发现，可以用一条直线去拟合，这时我们可以构建一元线性回归模型：hθ(x)
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2023-08-07 17:55:36
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上一篇文章，博主介绍了反映两个变量之间关系的模型，即一元线性回归模型。如果变量有好几个，那就要用到多元线性回归模型了。首先，导入相关模块和数据集：from sklearn import model_selectionimport pandas as pdimport numpy as npimport statsmodels.api as smdata=pd.read_excel(r'/Users
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2023-11-05 20:04:55
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构建并评价回归模型回归算法的实现过程与分类算法类似，原理相差不大。分类和回归的主要区别在于，分类算法的标签是离散的，但是回归算法的标签是连续的。回归算法在交通、物流、社交网络和金融领域都能发挥巨大作用。1、使用sklearn估计器构建线性回归模型从19世纪初高斯提出最小二乘估计法算起，回归分析的历史已有200多年。从经典的回归分析方法到近代的回归分析方法，按照研究方法划分，回归分析研究的范围大致如
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2023-05-31 16:26:11
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监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。回归分析中，如果只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线；对于三维空间线性是一个平面，对于多维空间
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2023-08-18 14:34:01
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Hello 大家好，我是一名新来的金融领域打工人，日常分享一些python知识，都是自己在学习生活中遇到的一些问题，分享给大家，希望对大家有一定的帮助！相信大家在平时绘图的时候会经常用到matplotlib这个包，但其实还有一个绘图包也是相当优秀，并且美观大方，它就是seaborn，今天我们就是用seaborn来绘制机器学习中常用到的模型——线性回归模型的图像。提起matplotlib相比大家都知
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2023-08-09 19:35:30
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# R语言中的回归及beta hat估计
回归分析是一种常用的统计方法，旨在通过已知的自变量（解释变量）来预测一个因变量（响应变量）。在回归分析中，最经典的模型是线性回归模型。本文将详细讲解在R语言中如何进行线性回归分析，特别是如何计算回归系数（通常称为beta hat）。
## 1. 什么是Beta Hat？
在回归分析中，模型通常表示为：
$$
Y = \beta_0 + \beta_
线性回归预测模型的实现（linear model）y=x*w+b通过 numpy包穷举找到线性模型的预测的w和b值，并用matplotlib和mpl_toolkits包画出在训练过程中w、b、loss的三维变化。 1、实现y=x*w + b线性回归预测。关键是求解出w和b的值，w和b的值知道了其线性模型就确定了。 如下图所示：xy15283112、训练模型需要调用的包和原始数据（存于列表中，为浮点
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2023-12-12 15:19:44
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python 岭回归算法之回归实操基本概念正则化正则化是指对模型做显式约束，以避免过拟合。本文用到的岭回归就是L2正则化。（从数学的观点来看，岭回归惩罚了系数的L2范数或w的欧式长度）。算法简介岭回归岭回归也是一种用于回归的线性模型，因此它的模型公式与最小二乘法的相同，如下式所示：y=w[0]*x[0]+w[1]*x[1]+w[2]x[2]+…+w[p]x[p]+b但在岭回归中，对系数w的选择不仅
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2023-11-29 15:20:56
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机器学习：logistic回归算法及其python实现 文章目录机器学习：logistic回归算法及其python实现1.线性模型与回归2. 通过最小二乘实现参数求解线性回归目标：回归预测值与真实值的误差最小对参数w和b求偏导求解误差最小值3.对数线性回归4.logistic回归logistic回归python实现1.数据集说明：2.数据处理方法：3.定义sigmoid为损失函数4.核心回归方法完
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2024-03-30 22:07:35
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# 实现Python线性回归Beta显著性检验
## 简介
在进行线性回归分析时，我们通常会对回归系数进行显著性检验，以确定自变量对因变量的影响是否显著。本文将向您介绍如何在Python中实现线性回归Beta显著性检验的方法，帮助您更好地理解回归模型的结果。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取数据) --> B(拟合线性回归模型)
B -->
原创
2024-03-19 05:23:44
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【从零开始学机器学习第 11 篇】摘要：通俗易懂介绍线性回归算法，并 Python 手写实现。之前我们介绍了：kNN 算法，主要用于解决分类问题，也可以解决回归问题，它有很多优缺点，其中一个缺点是模型结果不具有可解释性，而很多时候我们是希望得到的模型是能够作出合理解释的，以便指导业务。今天要介绍的线性回归(Linear Regression)模型就是一个很好的可解释模型。比如建立了一个关于房价和房
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2024-02-02 06:53:53
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网上许多教程都是使用python的一些包来使用线性回归，根本不能让我们搞清楚线性回归的原理。本文将使用纯python实现线性回归。一、原理线性回归是用一个一次函数来拟合。比如我们有100条奶茶销售量与当天气温的记录，我们画成散点图如下： 横坐标是当日气温，纵坐标是奶茶销售量。可以看到数据近似分布在一条直线上。于是我们假设它满足函数： 那么我们的目标就是求出一个适当的a，b。 我们随便蒙一个a=-0
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2024-04-21 15:54:05
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上一次使用了机器学习方法建立线性回归模型，这次改用统计方法建立线性回归模型。 所用数据集依旧不变，详细过程及代码如下(相关模块及库自行安装)：from __future__ import print_function
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.sandbox.regression.predst
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2023-08-22 15:25:55
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文章目录单层神经网络一线性回归模型1. 线性回归的基本要素1.1 模型定义1.2 模型训练(1) 训练数据(2) 损失函数(3) 优化算法1.3 模型预测2. 线性回归的表示方法2.1 神经网络图2.2 矢量计算表达式3. 小结单层神经网络一因为工作需求需要接触到深度学习知识，导师推荐了一本书用来入门：《动手学深度学习（PyTorch版）》在此处记录一下学习内容以及学习总结，文章以原作者书籍为基础
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2024-05-16 20:17:20
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